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    Optimización de tareas rutinarias y mejora de la toma de decisiones en el senior management mediante ciencia de datos y herramientas de inteligencia artificial accesibles

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    jeparrape.pdf (1.295Mb)
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    Date
    2024-12-19
    Author
    Parra Perez, Jorge Enrique
    Advisor
    Gutierrez Aulestia, Jaime Diego

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Optimización de tareas rutinarias y mejora de la toma de decisiones en el senior management mediante ciencia de datos y herramientas de inteligencia artificial accesibles AU - Parra Perez, Jorge Enrique Y1 - 2024-12-19 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/69257 AB - Este trabajo presenta un modelo estratégico integral que permite a las organizaciones optimizar las tareas rutinarias del senior management mediante la incorporación de ciencia de datos, herramientas gratuitas de inteligencia artificial y la ingeniería de prompts. En el actual contexto empresarial, donde la eficiencia y la agilidad son cruciales para la competitividad, este modelo proporciona un marco de referencia accesible y adaptable para que las organizaciones implementen soluciones tecnológicas que permitan a sus equipos directivos dedicar más tiempo a la planificación estratégica. El modelo propuesto se estructura en cinco pilares fundamentales que trabajan de manera sinérgica: la identificación y análisis sistemático de tareas automatizables, la selección e integración de herramientas tecnológicas accesibles, la implementación efectiva de la ingeniería de prompts, el desarrollo de programas de capacitación y gestión del cambio, y el establecimiento de sistemas de medición y optimización continua. A diferencia de otros enfoques que requieren inversiones significativas en tecnología o personal especializado, este modelo se centra en el aprovechamiento de herramientas gratuitas o de bajo costo, como Python, bibliotecas de código abierto, servicios en la nube accesibles y modelos de IA disponibles públicamente. La implementación del modelo permite a las organizaciones reducir significativamente el tiempo que el senior management dedica a tareas operativas como la generación de reportes, el análisis de datos y la gestión de comunicaciones rutinarias. Mediante la automatización inteligente y el uso de prompts optimizados, los directivos pueden acceder rápidamente a análisis detallados y recomendaciones accionables, mejorando la calidad y velocidad de la toma de decisiones. El modelo también incorpora un sistema de mejora continua que asegura la adaptación y optimización constante de las herramientas y procesos implementados. ER - @misc{10596_69257, author = {Parra Perez Jorge Enrique}, title = {Optimización de tareas rutinarias y mejora de la toma de decisiones en el senior management mediante ciencia de datos y herramientas de inteligencia artificial accesibles}, year = {2024-12-19}, abstract = {Este trabajo presenta un modelo estratégico integral que permite a las organizaciones optimizar las tareas rutinarias del senior management mediante la incorporación de ciencia de datos, herramientas gratuitas de inteligencia artificial y la ingeniería de prompts. 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    Este trabajo presenta un modelo estratégico integral que permite a las organizaciones optimizar las tareas rutinarias del senior management mediante la incorporación de ciencia de datos, herramientas gratuitas de inteligencia artificial y la ingeniería de prompts. En el actual contexto empresarial, donde la eficiencia y la agilidad son cruciales para la competitividad, este modelo proporciona un marco de referencia accesible y adaptable para que las organizaciones implementen soluciones tecnológicas que permitan a sus equipos directivos dedicar más tiempo a la planificación estratégica. El modelo propuesto se estructura en cinco pilares fundamentales que trabajan de manera sinérgica: la identificación y análisis sistemático de tareas automatizables, la selección e integración de herramientas tecnológicas accesibles, la implementación efectiva de la ingeniería de prompts, el desarrollo de programas de capacitación y gestión del cambio, y el establecimiento de sistemas de medición y optimización continua. A diferencia de otros enfoques que requieren inversiones significativas en tecnología o personal especializado, este modelo se centra en el aprovechamiento de herramientas gratuitas o de bajo costo, como Python, bibliotecas de código abierto, servicios en la nube accesibles y modelos de IA disponibles públicamente. La implementación del modelo permite a las organizaciones reducir significativamente el tiempo que el senior management dedica a tareas operativas como la generación de reportes, el análisis de datos y la gestión de comunicaciones rutinarias. Mediante la automatización inteligente y el uso de prompts optimizados, los directivos pueden acceder rápidamente a análisis detallados y recomendaciones accionables, mejorando la calidad y velocidad de la toma de decisiones. ...
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Proyecto aplicado
    Content relationship
    Administración, Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/69257
    Collections
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