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dc.rights.licenseabiertoes_ES
dc.contributor.advisorSaavedra, Jahir Augusto
dc.contributor.authorSuescun, Sergio Andrés
dc.contributor.otherAyala, Vermen
dc.date.accessioned2025-12-09T20:41:36Z
dc.date.available2025-12-09T20:41:36Z
dc.identifier.citationN/Aes_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/22168
dc.descriptionInteligencia Artificial, Informes Automatizados, Análisis de Datos, PLN, Prototipo.es_ES
dc.description.abstractEste trabajo presenta un modelo funcional de un generador automático de informes para compañías, impulsado por Inteligencia Artificial (IA), diseñado para optimizar el proceso de toma de decisiones en empresas pequeñas y medianas. Los objetivos principales del estudio incluyeron la estructuración de una arquitectura adaptable para el tratamiento de datos y el aprendizaje de máquinas, el desarrollo de un software de análisis capaz de identificar patrones y anomalías, la automatización de la gestión de datos provenientes de diversas fuentes, y la elaboración de una interfaz de usuario amigable. Por último, se buscó validar el dispositivo a través de pruebas piloto. El enfoque utilizado para este prototipo consistió en un proceso cíclico de diseño, desarrollo y análisis. Comenzamos con la concepción de la estructura del sistema, y posteriormente se implementaron módulos para la recopilación y el tratamiento automático de información. A continuación, se integraron modelos de Inteligencia Artificial y Procesamiento de Lenguaje Natural para investigar y elaborar historias en reportes. Se diseñó una interfaz de usuario para permitir su personalización y se realizaron pruebas internas para validar su operatividad y accesibilidad. Como consecuencia, se creó una plataforma web operativa que permite a las organizaciones introducir datos y generar informes automáticos personalizados que incorporan diagramas, análisis y sugerencias relevantes. Se llevó a cabo con éxito la implementación de modelos de Inteligencia Artificial y Procesamiento de Lenguaje Natural para el análisis de datos y la redacción de textos explicativos. Para finalizar, este modelo ha demostrado la viabilidad técnica y el gran potencial de la Inteligencia Artificial para transformar la gestión de datos y las decisiones en el sector empresarial. Se ha confirmado la estructura y la combinación de tecnologías clave, y desde el principio se ha enfatizado la importancia de abordar cuestiones éticas como la privacidad de los datos y la responsabilidad.es_ES
dc.description.sponsorshipN/Aes_ES
dc.description.tableofcontentsRESUMEN EJECUTIVO 10 INTRODUCCIÓN 12 1. DESCRIPCIÓN DEL TRABAJO DE INVESTIGACIÓN 13 1.1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 13 1.2. JUSTIFICACIÓN 14 1.3. OBJETIVOS 15 1.3.1. OBJETIVO GENERAL 15 1.3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS 15 1.4. ESTADO DEL ARTE 16 2. MARCO REFERENCIAL 19 2.1. Marco Conceptual 19 2.2. Marco Teórico 23 2.3. Marco Legal 25 2.4. Marco Metodológico: 27 2.4.1. Tipo de Investigación 28 2.4.2. Metodología de Desarrollo de Software 29 2.4.3. Herramientas y Tecnologías Utilizadas 31 2.4.4. Recopilación y Análisis de Datos (Contexto de Desarrollo) 36 3. DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 38 4. DESARROLLO DEL TRABAJO DE GRADO 45 4.1. Ciclo de Vida del Desarrollo de Software 48 4.1.1. Análisis de Requerimientos 48 4.2. Diseño del Sistema 49 4.2.1. Arquitectura General 49 4.2.2. Diseño de Funcionalidades Clave 50 4.2.3. Diseño que se tuvo en cuenta 51 4.3. Desarrollo e Implementación 52 4.3.1. Tecnologías Utilizadas 52 4.3.2. Evidencias del Desarrollo 52 4.3.3. Implementación / Despliegue 53 4.4. Evaluación de Resultados 53 4.5. Comparación entre el informe generado sin IA y el informe generado con IA 57 4.5.1. Generación sin IA (Modo Básico) 58 4.5.2. Generación con IA (modo avanzado usando GPT-4o-mini) 58 5. RESULTADOS 69 5.1. Interfaz y Diseño: 69 5.2. Validación y Desempeño del Sistema: 75 5.2.1. Pruebas de Funcionamiento: 75 5.2.2. Pruebas de Usabilidad: 76 5.2.3. Conclusión de la Validación: 76 6. CONCLUSIONES 77 7. RECOMENDACIONES 79 8. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 81 9. ANEXOS 83 9.1. Estructura del Front-end: 83 9.1.1. App.py: 84 9.1.2. Menú de Inicio 85 9.1.3. Interfaz del Generador 86 9.1.4. Selección de Archivo 87 9.1.5. Resumen del Informe 88 9.1.6. Formato PDF 92es_ES
dc.publisherUTSes_ES
dc.subjectInteligencia Artificial, Informes Automatizados, Análisis de Datos, PLN, Prototipoes_ES
dc.titleGenerador automático de informes para Empresas con IAes_ES
dc.typedegree workes_ES
dc.rights.holderCCes_ES
dc.date.emitido2025-12-04
dc.dependenciafcnies_ES
dc.proceso.procesoutsinvestigaciones_ES
dc.type.modalidaddesarrollo_tecnológicoes_ES
dc.format.formatopdfes_ES
dc.titulogTecnólogo en desarrollo de sistemas informáticoses_ES
dc.educationleveltecnologoes_ES
dc.contibutor.evaluatorevaluadores_ES
dc.date.aprobacion2025-11-04
dc.description.programaacademicoTecnología en Desarrollo de Sistemas Informáticoses_ES
dc.dependencia.regionbucaramangaes_ES


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