Gerencia de Tecnologías de Información
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Item Business IT consulting para Laboratorio Clínico ROE(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-06-20) Velez Sanchez, Augusto Andree; More Montoya, Alejandro Enrique; Guizado Serrano, Juan Pablo; Carlos Soto, Marlene Elisa; Negron Naldos, Luis AlfredoLa importancia en el uso de los datos por parte de las empresas está relacionado directamente a la generación de valor para nuevas oportunidades de negocio en base a ellos, la industria de la salud no es indiferente a esta relación, en específico los Laboratorios Clínicos tienen la posibilidad de monetizar la información que almacenan y crear valor adicional a los resultados médicos que hoy entregan, pasar de solo entregar un resultado numérico de los exámenes a proponer mejoras en la salud de los pacientes de manera pro activa mejorando la experiencia de los pacientes. Laboratorio Clínico ROE es líder en el mercado nacional y su rubro no es ajeno a esta necesidad, es por lo que el propósito de investigación es realizar un Business IT Consulting que permita crear una ventaja competitiva diferenciadora sostenible en base a los datos, diferenciándose de la competencia creando valor para sus pacientes con nuevos servicios digitales, en base a la información que tiene por más de 50 años dentro del mercado peruano. La consultoría ha pasado por una serie de actividades de recolección de información, análisis del mercado de salud del país y la situación de la empresa, así como las necesidades que tiene internamente para generar esta ventaja competitiva, se analizó las causas de los tres problemas principales, así como las posibles soluciones en base a un esquema de priorización que permitió encontrar las estrategias necesarias para llegar a tener esta ventaja diferenciadora. Se propone para el Laboratorio implementar un programa de detección temprana de enfermedades y un programa de seguimiento de pacientes crónicos pasando por la adquisición de habilidades analíticas con la creación de nuevos roles y perfiles dentro de ROE. Esto en paralelo con el establecimiento de lineamientos estratégicos para los datos, democratizando su uso e integrando a la empresa las herramientas analíticas necesarias.Item Impacto de la adopción de inteligencia artificial como estrategia de negocio en las empresas del sector servicios durante la época de pandemia en el Perú(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-01-11) Aguirre Felix Díaz, Israel; Argomedo Sotelo, Greter Yojaira; Monzon Ñañez, Jorge Antonio; Tuesta Izaguirre, Carlos Alberto; Negron Naldos, Luis AlfredoLa presente tesis aborda un estudio realizado para describir e identificar sobre el uso de la Inteligencia Artificial (IA) en empresas peruanas del sector servicios (retail, banca, telecomunicaciones, seguros) en el contexto por la coyuntura de la pandemia del COVID-19, para afrontar nuevos retos y oportunidades. Definiendo como objetivo general analizar la adopción de IA realizada por parte de las organizaciones del sector servicios en su modelo de negocio. La investigación se realiza dentro de un marco de diseño no experimental, descriptivo con un enfoque cualitativo, porque se pretende presentar los resultados de la revisión de literatura sobre la IA como definición y herramientas, aplicaciones fuera y dentro del país de los distintos sectores, y una encuesta a una muestra de 41 empresas de Lima Metropolitana considerando aspectos relacionados a las tecnologías aplicadas, los procesos soportados y los beneficios obtenidos al implementar IA en sus empresas con el objetivo de establecer relevancia de este tema de investigación que son actualmente objetos de estudio por la comunidad científica. Como el estudio es no experimental, abarca los aspectos de evaluación de literatura científica, recopilando información y valora los artículos científicos revisados y que tienen gran impacto. Por otro lado, siendo de tipo longitudinal, abarca la trazabilidad de los artículos sobre la aplicación de IA desde 2008 y su evolución hasta la actualidad, incluidos otros subsectores para la investigación. Con este estudio se pretende proveer de resultados e información a las demás empresas que se encuentren evaluando su aplicación. Se encontró como resultado final que el 93% de los encuestados que aplican la IA en varios de sus procesos, basado en la tecnología de chatbots y análisis predictivo, soportando principalmente procesos de atención al cliente, procesos de marketing, ventas, procesos de control y monitoreo, así como también los beneficios más diferenciados en sus empresas como son: mejora de procesos, aumento de productividad, mayor proximidad a sus clientes, generación de mayor conocimiento, mejora en la toma de decisiones, mejora de capacidad de análisis y mejora en tiempos de respuesta.Item Identificación de obras urbanas para la ciudad de Lima a través del uso de herramientas basadas en Machine Learning(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-11-17) Mendoza Bernedo, Juan Francisco; Saldaña Bustamante, Fernando Jesus; Vivanco Yovera, Rocio Susana; Negron Naldos, Luis AlfredoLa presente investigación tiene como objetivo utilizar la tecnología basada en machine learning, para la identificación de obras urbanas en la ciudad de Lima. La posibilidad de extraer y analizar información de medios sociales mediante el análisis de sentimientos, también conocido como minería de opinión (opinion mining), es, para Liu (2015), un campo de estudio que se centra en analizar las opiniones que expresan o implican sentimientos positivos o negativos. Para abordar esta problemática se propone un modelo para la clasificación de mensajes de Twitter de forma automática, a fin de comprender cuál es la intención que tiene el usuario cuando publica un mensaje sobre las obras urbanas en la ciudad de Lima, en especial pistas, parques y veredas, además de identificar la ubicación de estas obras en sus diferentes distritos. La investigación permitió reconocer patrones de comportamiento que son de gran importancia para la Municipalidad de Lima, debido a que, al tener identificada la problemática de las obras urbanas por distritos, podrá plantear estrategias para priorizar obras de manera anticipada y así poder planificarlas para su ejecución en el periodo municipal. Los resultados obtenidos utilizando el algoritmo de clasificación supervisada support vector machine (SVM) muestran valores de aciertos del modelo de alrededor del 78% en análisis de sentimientos. Se realizó una primera clasificación de distritos que necesitan urgentemente de obras urbanas, disgregada en tres tipos: parques, pistas y veredas. Los resultados generales del modelo son buenos en comparación con las investigaciones de otros autores como Aiala et al. (2017).Item Factores que influyen en la intención de uso de tecnología móvil para realizar transacciones de dinero(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-11-17) Lopez Chacaliaza, Arturo Arnaldo; Palomino Ramos, Joel Alexander; Negron Naldos, Luis AlfredoLa presente investigación busca identificar las relaciones entre los factores actitud, utilidad percibida, facilidad percibida, confianza percibida y riesgo percibido con la intención de uso de las aplicaciones móviles para realizar transacciones de dinero Yape y Plin; los participantes de este estudio son mayores de 18 años de Lima Metropolitana que utilizan estas aplicaciones en su vida cotidiana. El objetivo general es proponer un nuevo modelo de aceptación tecnológica, basado en el Modelo de Aceptación Tecnológica (TAM) propuesto por Davis et al. (1989), que permita analizar factores involucrados en aceptación del uso de las aplicaciones móviles para las transacciones de dinero utilizando el celular. La investigación fue no experimental de tipo correlacional y de corte transversal; la recolección de la información se realizó entre marzo y julio del 2021 (en pandemia a nivel mundial); se utilizó la técnica de encuestas, mediante un cuestionario de 21 preguntas, aplicadas a una muestra de 385 personas mayores de 18 años de Lima Metropolitana que utilicen Yape o Plin para sus transacciones de dinero. De las hipótesis planteadas en relación con los factores actitud, utilidad percibida, facilidad de uso, riesgo percibido, confianza percibida e intención de uso; cuatro de las ocho hipótesis planteadas no fueron significativamente confirmadas. El factor que mayor efecto tuvo sobre la intención de uso fue la utilidad percibida. Se discuten algunas razones sobre las hipótesis rechazadas donde se involucran aspectos como la pandemia y la idiosincrasia.