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Análisis de sentimientos y de minería de texto aplicado a la narrativa sobre la guerra entre Ucrania y Rusia en la prensa colombiana. 2014- 2024
(Universidad Católica Luis Amigó, 2024) Berrío Meneses, Carlos Mario; Torres Pardo, Ingrid Durley
Tras el inicio de las hostilidades entre Rusia y Ucrania desde el 2014, ambos países han desarrollado narrativas opuestas que pretenden justificar, ante su población y la comunidad internacional, sus actuaciones políticas y militares. Este trabajo pretende descubrir cuál de estas narrativas ha impactado más el discurso de los medios de comunicación escritos en Colombia y para ello se ha acudido a la metodología CRISP-DM por la fiabilidad que ofrece en el ámbito de la minería de datos. Después de comprender el fenómeno geopolítico, se ha acudido a analizar los cinco periódicos digitales con mayor reputación en Colombia, según el SCImago Media Rankings. Se han recopilado las noticias que involucran las palabras claves “Rusia” y “Ucrania” desde febrero del 2014, cuando se inician las hostilidades, hasta el 26 de octubre de 2024, día en que se cerró la muestra por asuntos prácticos. Las noticias han sido recopiladas a través de web scraping usando Python y sobre ellas, se ha realizado un análisis de minería de texto acompañado de las técnicas de análisis de sentimientos. La investigación concluye que Ucrania solo ha sido narrada en la prensa colombiana a partir de la guerra con Rusia, pues las noticias que involucran a este país y no se relacionan con la guerra son prácticamente inexistentes. Además, los periódicos analizados acuden a sentimientos extremos cuando construyen la imagen de los presidentes de ambas naciones, por lo que el sentimiento neutral poco aparece en este tipo de noticias. Tanto las noticias de Volodímir Zelenski, presidente de Ucrania, como las de Vladimir Putin, presidente de la Federación de Rusia, tienen sentimientos muy negativos. Sin embargo, el primero se destaca sobre el segundo en que las noticias que lo retratan lo hacen con sentimientos ligeramente más positivos.
Aplicación móvil para la intervención emocional de niños y jóvenes adaptadas a las nuevas cotidianidades
(Universidad Católica Luis Amigó, 2023) Martínez Caicedo, Sneyder; Torres Pardo, Ingrid Durley
Este trabajo de grado implicó desarrollar el trabajo bajo una investigación aplicada y permitió comprender de mejor manera algunos conceptos que desde la formación en ingeniería de sistemas y la formación adquirida en los cursos comunes de investigación (cursos AFI). El recorrido como auxiliar de investigación y dentro del trabajo de grado, llevó a aplicar apartados del proceso de la investigación científica, comenzando en la búsqueda y revisión de literatura con el fin de tener referentes (pioneros y actualizados) asociados a la temática del proyecto y permitir integrarlas al marco teórico, para posteriormente, referenciar elementos asociados con las Aplicaciones móviles y estándares de representación para aplicaciones educativas basadas en Objetos de Aprendizaje. también el trabajo implicó desarrollar ciertas actividades dentro de cada etapa del ciclo de vida de un software tales como análisis, diseño, programación, pruebas y despliegue, además de contribuir en la construcción de documentos escritos y ponencias referentes a la investigación. Todo apalancado por trabajo en equipo, bajo el direccionamiento de un grupo de expertos en Psicología e Ingeniería, adscritos a la Universidad Católica Luis Amigo, la Universidad Nacional de Colombia y la Universidad Metropolitana de Educación, Ciencia y Tecnología.
Automatización de información en empresas de bienes y servicios
(Universidad Católica Luis Amigó, 2024) Montes Urrea, John Steven; Torres Pardo, Ingrid Durley
El presente trabajo tiene como objetivo principal desarrollar un modelo de predicción de cuotas utilizando un modelo de inteligencia artificial (regresión lineal), aplicado a la empresa Medivelius, especializada en la venta de productos dermatológicos para el cuidado de la piel. Este modelo permite estimar con precisión las metas de ventas individuales de los representantes comerciales, basándose en seis variables clave: CREC OBT, PROMEDIO, PESO, MTD-1, TGT FC y TGT PESO. La metodología incluyó un análisis de los datos históricos proporcionados por la empresa, asegurando una limpieza adecuada para evitar sesgos y garantizar la calidad de la información. Posteriormente, se construyó y validó un modelo de regresión lineal que obtuvo métricas satisfactorias como el coeficiente de determinación (R2), el error cuadrático medio (MSE) y el error absoluto medio (MAE), indicadores que reflejan su precisión y robustez. Los resultados del modelo permitieron a Medivelius tomar decisiones informadas en la asignación de cuotas, optimizando la planificación comercial y contribuyendo a una mayor motivación del equipo de ventas. Además, el modelo es escalable y adaptable a futuras necesidades de la empresa, lo que fortalece su valor estratégico. Finalmente, este proyecto demuestra cómo el análisis de datos y la aplicación de herramientas estadísticas pueden mejorar la eficiencia operativa y apoyar el logro de objetivos empresariales en sectores altamente competitivos como el dermatológico.
Conexión bluetooth para conectar un app con un dispositivo
(Universidad Católica Luis Amigó, 2021-11-05) Gutiérrez López, Juan Pablo; Torres Pardo, Ingrid Durley
El presente informe final, como auxiliar de investigación está enfocado a apoyar y facilitar el proceso de evaluación de la evidencia del proceso de formación bajo la modalidad en investigación articulado a un proyecto de investigación, con respecto a los compromisos adquiridos. Este informe facilita conocer el cumplimiento total de los resultados esperados. Los informes finales se constituyen en una fuente de información importante sobre el estado final y el impacto de las actividades de formación en investigación que se realizan en la Universidad Católica Luis Amigó, apoyados por los Grupos de Investigación respectivos.
Construcción de un modelo para la predicción de ventas en la compañía comercializadora Inducascos
(Universidad Católica Luis Amigó, 2024) Álzate Vélez, David Santiago; Rubio Álvarez, Isabel Cristina; Torres Pardo, Ingrid Durley
Este proyecto de intervención empresarial tiene como objetivo desarrollar un modelo predictivo de ventas que aborde las problemáticas previamente identificadas dentro de la compañía. La metodología utilizada se basa en el modelo CRISP-DM, y los objetivos específicos se definieron a lo largo de sus distintas fases. Para ello, se recopiló una base de datos con 52,364 registros de ventas mensuales de diversas marcas de la empresa. A partir de esta información, se construyeron y evaluaron varios modelos de series temporales, incluyendo ARIMA, ETS y LSTM. Tras la evaluación de los modelos utilizando métricas como ME, RMSE y MAE, se concluyó que el modelo ARIMA fue el que mejor ajustó los datos del negocio y ofreció las predicciones más precisas. Además, para validar este modelo, se realizó el pronóstico de ventas para dos marcas adicionales proporcionadas en el conjunto de datos original. Como resultado final, se entregaron a la compañía las proyecciones de ventas para el período de octubre de 2024 a abril de 2025 para las marcas X1, X4 y X4_PRO. Adicionalmente, se dan recomendaciones de trabajos futuros a realizar a partir de este proyecto de investigación.
Construcción de un modelo predictivo para la asignación de tareas a equipos de trabajo del sector tecnológico
(Universidad Católica Luis Amigó, 2024) Alvarez Arbelaez, Cindy Vanessa; Quintero Riaño, Laura Isabel; Parra Molina, Maicol Steven; Torres Pardo, Ingrid Durley
La asignación de tareas a los equipos de trabajo del sector tecnológico es un factor crucial para optimizar la productividad y el desempeño organizacional, los modelos predictivos basados en técnicas de aprendizaje supervisado ofrecen una solución prometedora para abordar esta actividad, generando eficiencia, entregas oportunas y un equilibrio de equipo. En el caso de estudio presentado se construyó un modelo predictivo para la asignación de tareas a los equipos del área de tecnología, aplicando machine learning (ML) y técnicas de clasificación, aprovechando datos históricos de la compañía en cuanto al personal con las variables relevantes. Para el desarrollo del trabajo se aplicó la metodología CRISP-DM para recopilar, preparar y modelar los datos históricos y relevantes de los equipos de trabajo. Se utilizaron algoritmos de clasificación supervisados (Árboles de Decisión, K- Vecinos Cercanos (KNN), Máquinas de Vectores de Soporte (SVM), y Regresión Logística) para crear los modelos predictivos. El modelo SVM obtuvo las métricas de precisión más altas (53%), demostrando su capacidad para predecir la asignación de tareas con mayor precisión que los otros modelos. Además, los modelos lograron identificar variables que influyen en la capacidad ocupacional de los equipos, como la experiencia y el tipo de tarea. La evaluación del modelo SVM revelo que la mayoría de las predicciones fueron correctas, pero aún había margen de mejora. Los resultados obtenidos indican viabilidad del modelo, pero invitan a la compañía a recopilar más datos y considerar factores adicionales como económicos, emocionales entre otros, para mejorar el rendimiento del modelo.
Desarrollo de un modelo de clusterización para segmentar consumidores de aguacate
(Universidad Católica Luis Amigó, 2024) Restrepo Morales, Laura; Valencia Cuartas, Estefanía; Torres Pardo, Ingrid Durley
El presente trabajo de grado desarrollado para la especialización en Big data e inteligencia de negocios aborda el desarrollo de un modelo de segmentación para Cartama Empresa colombiana dedicada a la comercialización y exportación de aguacate Hass que busca fomentar el consumo de esta fruta de forma local y generar un valor agregado al aguacate con el desarrollo de productos derivados que puedan ser comercializados y entregados al consumidor final , para esto se utilizó un modelo no supervisado en este caso K-Means que permitió segmentar a los consumidores en grupos con Características o comportamientos similares, por medio de la recolección de datos, transformación, construcción y evaluación del modelo desarrollado. El modelo permitió identificar los clientes potenciales y entender sus determinantes de compra, relacionar la oferta y la demanda con el Buyer Persona y diseñar estrategias específicas para mejorar las campañas de marketing. Este proyecto no solo aborda un reto académico si no también un reto corporativo permitiendo que Cartama promueva y siga incentivando el consumo de aguacate de forma local.
Diseño de una capa de computación en la nube para la gestión académica del Colegio Marymount.
(Fundaciòn Universitaria Luis Amigò, 2012) Bendeck Sotoing, Juan Habib; Torres Pardo, Ingrid Durley
Reconocida como una de las tecnologías más importantes de este último siglo, la computación en nube ha generado mucha expectativa y mucho interés del sector empresarial, debido a su versatilidad de almacenar información a través del internet y poder accederla a través de cualquier dispositivo tecnológico en cualquier lugar del mundo. En el sector educativo, ya muchas instituciones están moviendo el modo de enseñar y aprender a la nube, lo que permitirá que la calidad se incremente y mejorara el desarrollo de actividades a nivel virtual. El siguiente proyecto dará a conocer el uso de un sistema operativo online bajo el paradigma de computación en nube, aplicado a gestionar procesos académicos dentro de una institución educativa. El proyecto, constituye una aplicación real de como la computación en nube empieza a ganar terreno dentro de las tecnologías de información y comunicación (TICs) en Colombia, en un colegio importante como el colegio Marymount para el mejoramiento en la calidad de la enseñanza y del aprendizaje, no solo a nivel personal sino también a nivel virtual.
Diseño e implementación de objeto de aprendizaje enfocado en emociones primarias y secundarias: Ira
(Universidad Católica Luis Amigó, 2023) Arias Quinchía, Bryan; Torres Pardo, Ingrid Durley
El estudio realizado en el proyecto contiene las fases esperadas en una investigación que implicó cumplir con los procesos de investigación diseñados. Como auxiliar de investigación en trabajo de grado se llevaron a cabo diferentes procesos enmarcados en una investigación científica entre ellos se destacan la búsqueda y revisión de la literatura como base de la investigación y como referenciación de proyectos realizados bajo dinámicas parecidas aplicado metodologías de investigación exploratoria, además del desarrollo de OAs y todos sus procesos subyacentes, como el diseño, socialización con investigadores principales, validación y verificación de los objetivos de las OAs, su implementación visual y despliegue, ejecutando tareas relacionadas con el ciclo de vida del software mediante conocimientos adquiridos a lo largo de la carrera, también se contribuye en el avance de los documentos escritos tales como losnecesarios para el registro de software del aplicativo y participación en ponencias referentes a la investigación.
Diseño e implementación del prototipo de bases de datos aplicación móvil, considerando los OAs: Ira, Miedo y Tristeza
(Universidad Católica Luis Amigó, 2023) Mazo Acevedo, Juan José; Torres Pardo, Ingrid Durley
En este proyecto la implementación de teorías y prácticas a lo largo de la carrera de ingeniería fueron la fuente principal y la base completa para poder realizar el proyecto. Desde los conocimientos de las metodologías ágiles, el desarrollo web y la creación de bases de datos se llevó a cabo el desarrollo del proyecto final. La investigación entra a realizar el aporte más grande, debido a que la revisión bibliografía y la búsqueda de información fue clave para darle forma a un proyecto aplicado a la psicología en nuestro caso. Realizando esta búsqueda se generó un hábito que genera duda por cada acción realizada en el desarrollo, lo que permite entendimiento del negocio y la necesidad final. Yendo al núcleo, esta implementación de lo investigado ayudó a la estructuración y compenetración de dos áreas distintas pero que logran complementarse muy bien. Desarrollando este proyecto articulado con terceros incentivó el trabajo en equipo, la comunicación y aplicación de conocimientos que necesitaban ser implementados y llevados a cabo. Se pretende que el espíritu investigativo permanezca para lograr grandes integraciones de la tecnología con otras áreas a las que apoyar con desarrollos a la medida, para llegar a ser escalable y fructífero
Estrategia didáctica basada en modelos mentales e influencia en la resolución de algoritmos de programación y el rendimiento académico en estudiantes de media técnica en informática
(Universidad Católica Luis Amigó, 2024) Cifuentes Osorio, Yazmín Eliana; Torres Pardo, Ingrid Durley; González Gil, Marta Elena
Esta tesis analiza la influencia de una estrategia didáctica basada en modelos mentales, en la resolución de problemas de programación con diferentes tipologías algorítmicas y en el rendimiento académico de los estudiantes que cursan el grado undécimo en la especialidad media técnica en informática, matriculados en 4 instituciones públicas de la ciudad de Medellín. Se utilizó un diseño cuasi-experimental, con una muestra seleccionada mediante un muestreo no probabilístico intencional. La metodología implicó la identificación de los modelos mentales elaborados por los estudiantes durante la resolución de problemas de tipo secuencial, condicional, cíclico y anidado; así como el diseño de una secuencia didáctica configurada, principalmente, a partir de concepciones constructivistas del aprendizaje y teorías cognitivistas de corte Piagetiano. Los resultados obtenidos señalan una mayor consistencia en los modelos mentales asociados con los procesos secuenciales, a diferencia de la inconsistencia y ambigüedad que predominaron en las estructuras condicionales, cíclicas y anidadas. La intervención didáctica mejoró el rendimiento académico de los estudiantes en la resolución de problemas en todas las estructuras algorítmicas, siendo la secuencial la que obtuvo mayores avances y la anidada los menores. Se favoreció el desarrollo de habilidades específicas inmersas en las etapas de análisis, diseño y verificación de la solución, asociadas a las movilizaciones en el conocimiento sintáctico, conceptual y estratégico de los estudiantes durante la resolución de problemas algorítmicos. Como parte de las conclusiones del estudio, se reveló una conexión significativa entre los modelos mentales y la tipología de las estructuras algorítmicas de programación. Se destacó la complejidad asociada a las estructuras condicionales, repetitivas y anidadas. En este sentido, se plantea la necesidad de enfocarse en estas áreas específicas durante la enseñanza de la programación, así como en el desarrollo de intervenciones prolongadas en el tiempo.
Hacia la transformación de la dinámica investigativa
(Fondo Editorial Universidad Católica Luis Amigó, 2012-09-10) Marín López, Alexander; Vargas León, Ancízar; Álvarez Cardona, Andrés Felipe; Portilla Rosero, Portilla Rosero; Aristizábal Botero, Carlos Andrés; Durango Yepes, Carlos Mario; Suárez Quiceno, Carlos; Arana Medina, Claudia Marcela; Herrera Caicedo, Claudia Teresa; Vergara, Cruz Elena; Viveros Chavarría, Edison Francisco; Sepúlveda Cardona, Edwin Andrés; Arango Navarro, Fernando Aquiles; Posada Hernández, Gabriel Jaime; Arboleda González, Gloria Lucía; Isaza Zapata, Gloria María; Castaño Pérez, Guillermo Alonso; Blandón Gómez, Hernando; Arboleda Montoya, Hugo; Torres Pardo, Ingrid Durley; Guzmán Luna, Jaime Alberto; Gaviria Hincapié, Jorge Mario; Sierra Ospina, José León; Pino Montoya, José Wílmar; Monsalve Gómez, Juan Carlos; Londoño Bernal, Laura Victoria; Granada de Espinal, Luz Amparo; Ramírez Nieto, Luz Ángela; Lopera García, Luz Dolly; Loaiza Pineda, María Cristina; González Gil, Marta Elena; Castellano Ascencio, Milton; Montoya Ramírez, Nélida María; Moreno Carmona, Norman Darío; Huertas Obregoso, Pablo Andrés; Encuentro Nacional de Investigación (2012 : Medellín); Macías Urrego, Jackeline Andrea; Urquijo Gómez, Yenny
El Encuentro Nacional de Investigación 2012, "Hacia la transformación de la dinámica investigativa", realizado en la Fundación Universitaria Luis Amigó, reunió escenarios de formación, socialización, integración y divulgación alrededor del tema del evento, con la participación de docentes, estudiantes, directivos y personas vinculadas y externas a la Institución. En los escenarios se promovió la indagación en diferentes campos en pro de acciones que permitan orientar las estrategias para entender, reflexionar y solucionar problemáticas que se presentan en el entorno académico y social. Los textos que se presentan en esta publicación son una muestra de lo efectuado para alcanzar los propósitos ya mencionados del Encuentro Nacional de Investigación 2012; hacen parte de la generación de nuevo conocimiento y son resultados de investigaciones realizadas por docentes de la Fundación Universitarias Luis Amigó.
Modelado predictivo aplicado al comportamiento de componentes de la infraestructura tecnológica en empresas de bienes y servicios
(Universidad Católica Luis Amigó, 2022-05-20) López Restrepo, Liliana Maria; Acevedo Vanegas, Daniel; Torres Pardo, Ingrid Durley; Gil Vera, Victor Daniel
Introducción La infraestructura tecnológica es esencial para las operaciones empresariales, pero enfrenta desafíos que impactan su eficiencia y rentabilidad. Este estudio subraya la importancia de mejorarla mediante la predicción y resolución proactiva de problemas, evitando pérdidas financieras y reducciones en la productividad. Motivación La eficiencia operativa de la infraestructura tecnológica es vital para predecir y anticipar su comportamiento, optimizando operaciones y reduciendo costos. Interrupciones no planificadas pueden tener impactos económicos y de rendimiento significativos, afectando la experiencia del cliente. Planteamiento del problema En el sector financiero, la falta de un sistema robusto para predecir fallas en unidades de disco puede causar interrupciones con consecuencias financieras y daños a la reputación. La competencia y la expectativa de acceso ininterrumpido a los servicios aumentan la urgencia de un sistema predictivo de fallas. Justificación La disponibilidad segura de la información del cliente es crucial. Implementar un sistema de predicción de fallas en unidades de disco es esencial para garantizar la seguridad de los datos y la continuidad de los servicios, optimizando procesos internos y reduciendo costos de mantenimiento. Objetivos Desarrollar un sistema de predicción de fallas en unidades de disco para optimizar la gestión de la infraestructura tecnológica y mejorar la disponibilidad y rendimiento de los servicios. Marco metodológico El desarrollo del sistema incluye fases como la recopilación y análisis de datos históricos, la implementación del modelo predictivo, la integración del modelo y el análisis de resultados. Se enfoca en garantizar una implementación fluida, con énfasis en la precisión y mejora continua. Resumen adicional: El rendimiento de la infraestructura tecnológica en empresas de bienes y servicios es crucial. Se han adoptado técnicas de Machine Learning (ML) y algoritmos de inteligencia artificial (IA) para mitigar fallas. El marco conceptual propuesto integra conceptos clave como Big Data, Machine Learning, Gemelos Digitales, e ITIL para abordar los desafíos de la era digital. Además, se propone un marco normativo integral para garantizar la calidad y seguridad de los datos. El proyecto se enfoca en caracterizar el proceso de modelado predictivo aplicado al comportamiento de componentes de la infraestructura tecnológica. Se destaca la importancia de la metodología CRISP-DM y la monitorización continua para mejorar la continuidad operativa y reducir costos asociados con las fallas.
Modelo de Machine Learning para la prevención de fuga de clientes enfocado al sector de gases industriales
(Universidad Católica Luis Amigó, 2022-05-20) Escobar Sánchez, Juan Camilo; Lopera Salazar, Luisa Fernanda; Pareja Fonnegra, Luisa Fernenda; Torres Pardo, Ingrid Durley
El trabajo aborda el problema de retención de clientes en la empresa Air Products Colombia, utilizando herramientas de machine learning para identificar el comportamiento de compra de los clientes y segmentarlos en grupos con comportamientos similares (clusterización); se destaca la importancia de construir un modelo de machine learning que permita evitar la fuga de clientes, anticipar decisiones para retenerlos, mantener o incrementar ingresos, optimizar el costo de adquisición de nuevos clientes y ofrecer precios competitivos sin afectar la rentabilidad. Se realiza una descripción de la base de datos utilizada, que contiene más de 1.000 registros de ventas mensuales desde 2019 hasta la fecha y variables como tipo de cliente, productos comprados, fechas y valores de las compras, entre otros. Para la ejecución del modelo se trabajó con el lenguaje Python, utilizando diferentes técnicas de machine learning, como el método K-vecinos, método jerárquico y se evaluaron por medio del método del codo (KMeans) y el modelo silhouette; se realizó la comparación del mejor algoritmo, teniendo como ganador el de silhouette con valor de 0.69 para la asignación de 4 clústeres; teniendo en cuenta que el puntaje de silhouette se encuentra -1 y 1, siendo 1 el mejor valor, por lo tanto, entre más cercano sea el valor de la evaluación a 1, significa que los clusters están mejor segmentados. En conclusión, este trabajo proporciona un análisis detallado de la aplicación de machine learning para la retención de clientes, con el objetivo de ofrecer recomendaciones específicas que generen valor para la empresa Air Products Colombia.
Objeto de aprendizaje enfocado en emociones primarias y secundarias: Miedo
(Universidad Católica Luis Amigó, 2023) Gómez Berrio, Juan Carlos; Torres Pardo, Ingrid Durley
Este trabajo de grado, implicó desarrollar el trabajo bajo una investigación aplicada y permitió comprender de mejor manera algunos conceptos que desde la formación en ingeniería de sistemas y la formación adquirida en los cursos comunes de investigación (cursos AFI). El recorrido como auxiliar de investigación y dentro del trabajo de grado, llevó a aplicar apartados del proceso de la investigación científica, comenzando en la búsqueda y revisión de literatura con el fin de tener referentes (pioneros y actualizados) asociados a la temática del proyecto y permitir integrarlas al marco teórico, para posteriormente, referenciar elementos asociados con los desarrollos de aplicaciones y tecnologías para diseñar e implementar Objetos de aprendizaje, También el trabajo implicó desarrollar ciertas actividades dentro de cada etapa del ciclo de vida de un software tales como análisis, diseño, programación, pruebas y despliegue, además de contribuir en la construcción de documentos escritos y ponencias referentes a la investigación. Todo apalancado por trabajo en equipo, bajo el direccionamiento de un grupo de expertos FO-MI-146 -Documento de propiedad y uso exclusivo de la Universidad Católica Luis Amigó en Psicología e Ingeniería, adscritos a la Universidad Católica Luis Amigo, la Universidad Nacional de Colombia y la Universidad Metropolitana de Educación, Ciencia y Tecnología
Objeto de aprendizaje enfocado en emociones primarias y secundarias: Tristeza
(Universidad Católica Luis Amigó, 2023) García Saldarriaga, Camilo; Torres Pardo, Ingrid Durley
El presente informe final, como auxiliar de investigación está enfocado a apoyar y facilitar el proceso de evaluación de la evidencia del proceso de formación bajo la modalidad en investigación articulado a un proyecto de investigación, con respecto a los compromisos adquiridos. Este informe facilita conocer el cumplimiento total de los resultados esperados. Los informes finales se constituyen en una fuente de información importante sobre el estado final y el impacto de las actividades de formación en investigación que se realizan en la Universidad Católica Luis Amigó, apoyados por los Grupos de Investigación respectivos.
Propuesta de apoyo colaborativo a la gestión del conocimiento en las empresas, mediante el aprovechamiento de la herramienta Microsoft Lync Server 2010
(Fundación Universitaria Luis Amigó, 2012) Múnera Castro, Diego Alberto; Torres Pardo, Ingrid Durley
En las áreas de Tecnología, como en otras áreas de las Organizaciones, se evidencia que el conocimiento es muy extenso y con amplia aplicación en las labores diarias de mantenimiento de la Infraestructura, así como en las iniciativas que buscan fortalecer el desarrollo tecnológico de Las Organizaciones en General. Este conocimiento se encuentra disperso en diferentes áreas y en las personas que las componen, y es así como en repetidas ocasiones es demorado el hallar la solución a inconvenientes que se presentan a diario, así como a casos muy específicos que igualmente se presentan fruto de las labores de sostenimiento de la Infraestructura de los diferentes servicios existentes (ERP, Correo, Mensajería, Directorio Activo, Portales, Aplicaciones, etc.), estas demoras llevan a sobrecargar el trabajo Administrativo, que radica en los tiempos muertos que se dan entre los momentos de evidenciar el problema, aislarlo y hallar la solución. Estos tiempos no son fácilmente identificables, por el contrario, se hallan ocultos entre el quehacer diario, y como finalmente se descubre la solución, sea porque se halla a la persona correcta con la información precisa, o porque mediante la investigación innata que poseen la gran mayoría de colaboradores, se encuentra la respuesta en foros, documentación oficial, páginas web, libros, etc., se solapa el tiempo perdido/invertido con la satisfacción de la solución hallada. Mediante el uso de herramientas ya existentes, incluso en la Infraestructura de Las Empresas, se pretende agilizar el encuentro de la solución a los diversos incidentes que se presenten en el día a día, y acortar de esta manera el tiempo de respuesta a dichos incidentes, logrando una mejora sustancial en los Niveles de Servicio comprometidos con las demás áreas de la Organización, y con los Usuarios en general, que finalmente son la razón de ser de áreas de Tecnología. El afán de los Administradores e Implementadores por dotar a todas las áreas de la Empresa de las herramientas necesarias para desarrollar su trabajo, ha desembocado en un cúmulo de instrumentos para el usuario final, que no son aprovechados en un porcentaje importante y que este porcentaje de utilización permita cuantificar la efectividad de las Herramientas implementadas. Esta problemática no solo se presenta del lado del Usuario final (como despectivamente se le llama al usuario que no tiene buenos conocimientos de Informática y/o Tecnología, y que recibe las herramientas que el área de Tecnología, en algunos casos, decide que debe usar, basado en las frías estadísticas mundiales y no necesariamente en una problemática identificada), esta problemática se presenta del lado de las Áreas de Tecnología, ya que centrados en entregar beneficios al usuario final, se olvidan de robustecer las herramientas que potencien su desarrollo tecnológico y apalanquen aún mas el desarrollo de los medios que utilizan los usuarios para generar valor en la Empresa. ¿Cómo aprovechar el saber institucional existente al interior de Las Empresas, que se encuentra Disperso y en cabeza de la experiencia y Especialización Técnica de Administradores, Operarios, Investigadores y Personas Empíricas, con el fin de apalancar la Gestión de Conocimiento? Las Empresas en General están realizando inversiones muy importantes en diferentes áreas de cada Organización, entre ellas el área de Tecnología, es común ver que en estas áreas se estén realizando implementaciones de Microsoft Lync Server 2010 o migraciones de plataformas anteriores a esta nueva versión. Microsoft Lync Server 2010 es una poderosa herramienta que combina de manera efectiva las comunicaciones en tiempo real de Mensajería Instantánea, Audio, Video, Conferencias y conexión a la red pública de telefonía, con la Colaboración en línea entre empleados ubicados en sitios distantes geográficamente, pero unidos por la tecnología de las Comunicaciones Unificadas; todo esto integrado con las aplicaciones mas usadas en el ámbito productivo de Oficina como lo es Microsoft Office. Microsoft Lync Server 2010 ofrece la posibilidad de crear grupos de Expertos que unidos respondan las preguntas de otros Expertos o de Usuarios no tan Avanzados y que estos puedan a su vez realizar las preguntas en un solo lugar, agrupando el conocimiento generado mediante la interacción de personas que preguntan y personas que responden. Aprovechando las bondades que ofrece Microsoft Lync Server 2010, se pretende apalancar la Gestión del Conocimiento del Área de Tecnología y de las demás Áreas de las Empresas, mediante el uso de dicha herramienta, potencializando no solo su uso, sino explorando nuevas posibilidades que apoyen la Administración y ofrezcan un elemento diferenciador del área y que sirva como ejemplo y piloto para desarrollarlo en otras áreas de la Empresa.
Propuesta de protipo de integración de servicios tecnológicos entre entidades financieras
(Fundaciòn Universitaria Luis Amigò, 2012) Mejía Alvarez, Daniel Fernando; Torres Pardo, Ingrid Durley
El propósito de este proyecto consistió en aprovechar al máximo las sinergias y complementariedades naturales de las entidades fusionadas.La integración entre entidades pretende conformar una entidad más solida, más fuerte, con mejores servicios para sus clientes, mayor rentabilidad para sus accionistas y nuevas oportunidades de crecimiento para sus empleados. El conocimiento, la experiencia y la calidad del equipo humano de cada compañía formaron una nueva cultura basada en principios y valores sólidos que, sumados a la excelencia en el servicio, hoy se convierten en las mayores fortalezas de la nueva compañía
Reconocimiento facial en Azure para reforzar la seguridad y prevenir delitos
(Universidad Católica Luis Amigó, 2022-05-20) Cetre Agualimpia, Jairo Junior; Torres Pardo, Ingrid Durley
El proyecto se enfoca en el desarrollo de un sistema de reconocimiento facial automático utilizando aprendizaje profundo impulsado por inteligencia artificial, específicamente para Segurtronic, una empresa que ofrece servicios de vigilancia y comercializa cámaras de seguridad, monitoreo y control de pánico. Este trabajo describe el proceso de detección de personas en instalaciones monitorizadas por cámaras. En caso de que una persona detectada no sea reconocida, se enviará una alerta solicitándole que se registre o proporcione sus huellas digitales en un área designada por la empresa. El desarrollo del proyecto se divide en dos fases. La primera fase comprende la clasificación y análisis de imágenes mediante la plataforma Azure Vision, utilizada para el entrenamiento necesario. La segunda fase involucra el reconocimiento facial empleando una biblioteca de Python. Este sistema permite identificar a una persona incluso si lleva la cara cubierta y considera el rango de edad de la persona detectada. Estas características son esenciales para cumplir con el objetivo del proyecto: crear un sistema capaz de detectar y predecir delitos relacionados con la suplantación del reconocimiento facial en el futuro cercano. Es crucial resaltar que el reconocimiento facial debe realizarse en puntos específicos, en lugar de todas las áreas cubiertas por las cámaras, ya que estas son las zonas más sensibles para observar a personas con acceso restringido. Este desarrollo también permite almacenar un historial que registra cuándo se analizó un rostro y el tiempo transcurrido entre la primera detección (ingreso al edificio) y la última detección (salida del edificio) y/o de las instalaciones.
Sistema de alertas tempranas para identificar situaciones de riesgo académico, utilizando datos de caracterización y aprendizaje de máquinas: Caso de estudio Universidad Luis Amigó
(Universidad Católica Luis Amigo, 2024) Saldarriaga García, Camilo; Torres Pardo, Ingrid Durley
Actualmente, las instituciones educativas han dado creciente atención a los sistemas de alertas tempranas (SAT) debido a su importancia para identificar oportunamente a estudiantes en riesgo de fracaso académico o deserción. Este artículo subraya la necesi dad de diseñar un SAT basado en técnicas de aprendizaje de máquinas, utilizando datos derivados de historiales académicos (como cancelaciones, repeticiones de cursos y créditos aprobados), caracterización sociodemográfica y factores financieros, entre otros, para detectar señal es tempranas de alerta que predigan riesgos académicos, facilitando la implementación de intervenciones oportunas. El caso de estudio se desarrolla en la Universidad Católica Luis Amigó, donde la oficina de permanencia académica desempeña un papel crucial tanto en el suministro de datos como en la ejecución de acciones de mitigación. El trabajo resalta la relevancia de utilizar tecnologías avanzadas como el aprendizaje de máquinas para apoyar la toma de decisiones en el ámbito educativo y mejorar la permanencia estudiantil.