https://repositorio.unemi.edu.ec/xmlui/handle/123456789/8331 2026-05-31T14:43:15Z 2026-05-31T14:43:15Z Coello Allan, Gustavo Marcelo https://repositorio.unemi.edu.ec/xmlui/handle/123456789/8332 2026-03-25T19:21:06Z 2026-01-01T00:00:00Z

Title: Sistema automatizado para la gestión eficiente de permisos y justificaciones escolares con integración de impresión térmica en instituciones educativas Authors: Coello Allan, Gustavo Marcelo Abstract: Esta investigación estudia el problema de la gestión manual e ineficaz de permisos y justificaciones escolares en instituciones educativas lo que ocasiona retrasos errores en la administración y pérdida de información en consecuencia se definió como propósito crear y poner en marcha un sistema automático con impresión térmica que mejore estos procesos El estudio se desarrolló con un enfoque mixto de carácter no experimental descriptivo y aplicado en el que se usaron encuestas estructuradas observación directa y revisión de documentos la muestra fue intencional y estuvo formada por 65 personas entre ellas personal administrativo y docentes de instituciones educativas Los hallazgos mostraron avances importantes en la eficiencia del trabajo y en la disminución del tiempo necesario para realizar trámites además se observó un mejor control en la revisión de solicitudes sin embargo también se identificó una percepción desfavorable sobre la facilidad de uso y la confianza en el sistema en especial al momento de generar justificantes con impresión térmica por otra parte la relación positiva entre la facilidad para aprender a usar el sistema al inicio y la valoración general evidencia la relevancia de un diseño orientado al usuario junto con la necesidad de capacitación constante Se concluye que aunque el sistema automatizado aumenta de forma clara la eficiencia administrativa su aplicación adecuada necesita mejoras en la interfaz además de una preparación más sólida para los usuarios y medidas de adaptación tecnológica que aseguren su permanencia y aceptación dentro de la institución

2026-01-01T00:00:00Z Macías Armendáriz, Efrain Gerardo https://repositorio.unemi.edu.ec/xmlui/handle/123456789/7940 2026-05-27T20:51:49Z 2025-01-01T00:00:00Z

Title: Inteligencia de negocio en logística para el control operativo y toma de decisiones estratégicas en una compañía de transporte pesado del cantón Milagro. Authors: Macías Armendáriz, Efrain Gerardo Abstract: La inteligencia de negocios BI establece una combinación entre el análisis de negocio la minería la visualización las herramientas e infraestructura de datos por lo que es imprescindible para la toma de decisiones basadas en datos El objetivo del estudio se centra en el desarrollo de una herramienta de análisis de datos basada en Inteligencia de Negocio en Logística para el Control Operativo y Toma de Decisiones Estratégicas en una Compañía de Transporte Pesado del Cantón Milagro La metodología utilizada es no experimental de corte transversal y enfoque mixto mientras que la metodología cascada fue aplicada en el desarrollo Para la recolección de datos se aplicaron técnicas como la encuesta y la entrevista Mientras que para el análisis de las operaciones fue necesaria la observación de los procesos operativos y logísticos A partir de aquello se planteó como propuesta de solución el desarrollo de una herramienta de análisis de datos basada en inteligencia de negocio

2025-01-01T00:00:00Z Eras López, Jazmín Cecibel https://repositorio.unemi.edu.ec/xmlui/handle/123456789/7786 2026-05-27T20:57:14Z 2025-01-01T00:00:00Z

Title: Dashboard interactivo como herramienta estratégica para análisis de datos estudiantiles en institución superior. Authors: Eras López, Jazmín Cecibel Abstract: En las Instituciones de Educación Superior IES la gestión eficiente de los datos estudiantiles es fundamental para la toma de decisiones y la optimización de los procesos académicos y administrativos Sin embargo muchas instituciones presentan desafíos debido a la dispersión de los datos en sistemas no integrados y la falta de herramientas interactivas para su análisis El presente proyecto tiene como propósito desarrollar un dashboard utilizando la herramienta Power BI orientado a la gestión académica de la Universidad Técnica de Machala UTMACH con el objetivo de visualizar en el tablero de control los datos históricos de los Indicadores Claves de Desempeño KPI enfocando la proyección de los datos que apoyan las decisiones estratégicas por parte del personal directivo y administrativo Esta solución permitirá el análisis de indicadores como la tasa de matriculación titulación índice de deserción estudiantil entre otros Para el desarrollo del dashboard se aplicará la metodología HEFESTO que integra enfoques de inteligencia de negocios y técnicas estructuradas de desarrollo de software adaptadas al entorno educativo Esta metodología asegura un proceso de construcción sistemático y centrado en las necesidades del usuario institucional permitiendo una integración eficiente de orígenes de datos dispersas El resultado es una herramienta que consolida los datos académicos relevantes en un diseño intuitivo para el análisis de los datos de acuerdo con las preguntas de negocio permitiendo una segmentación de la información

2025-01-01T00:00:00Z Mayorga Albán, Byron Vladimir Álava Vinueza, Leopoldo Javier https://repositorio.unemi.edu.ec/xmlui/handle/123456789/7466 2026-05-27T21:08:23Z 2024-01-01T00:00:00Z

Title: Análisis de herramientas de IA Generativa para el desarrollo de aplicaciones que usan Inteligencia Artificial Authors: Mayorga Albán, Byron Vladimir; Álava Vinueza, Leopoldo Javier Abstract: La investigación analiza las herramientas de IA generativa específicamente modelos de lenguaje grande LLMs y sus APIs destacando su importancia en el desarrollo de aplicaciones empresariales Se evaluaron métricas de calidad costos rendimiento y latencia destacando la necesidad de una selección cuidadosa para optimizar procesos y reducir costos El estudio utilizó revisiones bibliográficas y benchmarks para proporcionar una guía detallada y práctica sobre la selección y uso de estas herramientas subrayando su impacto en la eficiencia operativa y competitividad empresarial Los resultados muestran que OpenAI lidera en calidad seguido de Anthropic y Google mientras que OctoAI y Replicate son opciones más rentables Fireworks AI y OpenAI destacan en rendimiento y latencia siendo ideales para aplicaciones en tiempo real Las recomendaciones se centran en elegir APIs que equilibren costos y calidad adaptándose a las necesidades de PYMES grandes corporaciones startups tecnológicos e instituciones académicas La investigación concluye que una evaluación exhaustiva y la selección adecuada de herramientas de IA son importantes para maximizar la eficiencia y efectividad en el desarrollo de aplicaciones de IA

2024-01-01T00:00:00Z