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https://repository.unad.edu.co/handle/10596/69257| 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 |
| metadata.dc.creator: | Parra Perez, Jorge Enrique |
| metadata.dc.date.created: | 2024-12-19 |
| metadata.dc.subject.keywords: | Optimización de Procesos Directivos Competitividad Organizacional Optimización de Recursos Tecnologías Accesibles Gestión del Cambio Automatización de Reportes Capacitación Directiva Mejora Continua Análisis de Datos |
| metadata.dc.format.*: | |
| metadata.dc.type: | Proyecto aplicado |
| 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. 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. |
| URI: | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/69257 |
| metadata.dc.subject.category: | Administración, Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial |
| metadata.dc.coverage.spatial: | cead_-_josé_celestino_mutis |
| Appears in Collections: | Maestría en Administración de Organizaciones MAO |
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