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dc.contributor.advisorGutierrez Aulestia, Jaime Diego
dc.coverage.spatialcead_-_josé_celestino_mutis
dc.creatorParra Perez, Jorge Enrique
dc.date.accessioned2025-06-03T17:35:10Z
dc.date.available2025-06-03T17:35:10Z
dc.date.created2024-12-19
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/69257
dc.description.abstractEste 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.
dc.formatpdf
dc.titleOptimización de tareas rutinarias y mejora de la toma de decisiones en el senior management mediante ciencia de datos y herramientas de inteligencia artificial accesibles
dc.typeProyecto aplicado
dc.subject.keywordsOptimización de Procesos Directivos
dc.subject.keywordsCompetitividad Organizacional
dc.subject.keywordsOptimización de Recursos
dc.subject.keywordsTecnologías Accesibles
dc.subject.keywordsGestión del Cambio
dc.subject.keywordsAutomatización de Reportes
dc.subject.keywordsCapacitación Directiva
dc.subject.keywordsMejora Continua
dc.subject.keywordsAnálisis de Datos
dc.description.abstractenglishThis work presents a strategic model that enables organizations to optimize senior management's routine tasks through the integration of data science, free artificial intelligence tools, and prompt engineering. In today's dynamic business environment, where efficiency and agility are crucial for competitiveness, this model provides an accessible and adaptable framework for organizations to implement technological solutions that allow their executive teams to dedicate more time to strategic planning. The proposed model is structured around five fundamental pillars that work synergistically: systematic identification and analysis of automatable tasks, selection and integration of accessible technological tools, effective implementation of prompt engineering, development of training and change management programs, and establishment of continuous measurement and optimization systems. Unlike other approaches that require significant investments in technology or specialized personnel, this model focuses on leveraging free or low-cost tools, such as Python, open-source libraries, accessible cloud services, and publicly available AI models. The implementation of this model allows organizations to significantly reduce the time senior management spends on operational tasks such as report generation, data analysis, and routine communications management. Through intelligent automation and optimized prompts, executives can quickly access detailed analyses and actionable recommendations, improving the quality and speed of decision-making. The model also incorporates a continuous improvement system that ensures constant adaptation and optimization of implemented tools and processes.
dc.subject.categoryAdministración, Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
Appears in Collections:Maestría en Administración de Organizaciones MAO

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