| dc.contributor.advisor | Posada Salazar, Constanza Eugenia | |
| dc.coverage.spatial | ccav_-_dosquebradas | |
| dc.creator | Valencia Tarazona, Angie Yuranny | |
| dc.date.accessioned | 2026-02-10T19:56:11Z | |
| dc.date.available | 2026-02-10T19:56:11Z | |
| dc.date.created | 2025-09-19 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/78598 | |
| dc.description.abstract | La monografía aborda de manera integral el análisis comparativo sobre la adopción de tecnologías de inteligencia artificial (IA) en el control de calidad automatizado dentro de los Sistemas de Gestión de Calidad (SGC) haciendo énfasis en su aplicación en sectores productivos tanto de América Latina como de Colombia. En ese contexto, se planteó como propósito identificar, diagnosticar y reflexionar sobre los avances, desafíos y niveles de integración de la IA en estos sistemas considerando las particularidades tecnológicas, sociales y normativas de la región. Por consiguiente, se adoptó un enfoque cualitativo con paradigma interpretativo que permitió la aplicación de un tipo de investigación de corte descriptivo estructurándose mediante un diseño documental basado en la revisión sistemática de literatura académica, informes institucionales y casos representativos. Por lo que, los hallazgos revelan que existen avances emergentes en cuanto al uso de tecnologías como machine learning, deep learning y sistemas expertos en el progreso del control de calidad, también persisten desafíos estructurales en términos de infraestructura, formación técnica, normativa regulatoria y resistencia al cambio organizacional. Finalmente, se finiquita que una implementación efectiva de la inteligencia artificial en los SGC requiere estrategias integradas que articulen innovación tecnológica, formación humana y gobernanza ética.Palabras clave: Inteligencia artificial, control de calidad, automatización, transformación digital y Sistema de Gestión de Calidad (SGC) | |
| dc.format | pdf | |
| dc.title | Análisis comparativo de la inteligencia artificial para el control de calidad automatizado en el sistema de gestión de calidad | |
| dc.type | Monografía | |
| dc.subject.keywords | Calidad | |
| dc.description.abstractenglish | This monograph comprehensively addresses a comparative analysis on the adoption of artificial intelligence (AI) technologies in automated quality control within Quality Management Systems (QMS), emphasizing their application in productive sectors across both Latin America and Colombia. In this context, the main objective was to identify, diagnose, and reflect on the advances, challenges, and levels of AI integration in these systems, considering the region's technological, social, and regulatory particularities. Consequently, a qualitative approach under an interpretive paradigm was adopted, enabling the use of a descriptive research type structured through a documentary design based on a systematic review of academic literature, institutional reports, and representative case studies. The findings reveal that there are emerging advances in the use of technologies such as machine learning, deep learning, and expert systems in the development of quality control. However, structural challenges remain in terms of infrastructure, technical training, regulatory frameworks, and resistance to organizational change. Ultimately, it is concluded that an effective implementation of artificial intelligence in QMS requires integrated strategies that articulate technological innovation, human development, and ethical governance.
Keywords: Artificial intelligence, quality control, automation, digital transformation, and Quality Management System (QMS) | |
| dc.subject.category | Ingenieria Industrial | |
