Análisis de las aplicaciones de técnicas de inteligencia artificial para mejorar la definición de alcance en proyectos
Esta tesis se centró en la evaluación y comparación de la eficiencia de la inteligencia artificial (IA) y las metodologías tradicionales basadas en la intervención humana en el proceso de definición del alcance de proyectos de software. El objetivo principal fue determinar si la implementación de té...
- Autores:
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Guevara Gamez, Diego Alexander
Barrera Gomez, Cristian Mauricio
- Tipo de recurso:
- Masters Thesis
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/52921
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/52921
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Esta tesis se centró en la evaluación y comparación de la eficiencia de la inteligencia artificial (IA) y las metodologías tradicionales basadas en la intervención humana en el proceso de definición del alcance de proyectos de software. El objetivo principal fue determinar si la implementación de técnicas de IA puede mejorar significativamente la precisión y eficiencia en la definición del alcance de proyectos de software en comparación con las metodologías tradicionales que dependen principalmente de la intervención de personas. Para llevar a cabo este estudio, se seleccionaron varios proyectos y se aplicaron tanto técnicas de IA como metodologías aplicadas por personas para definir su alcance. Los resultados revelaron que la aplicación de IA logró una puntuación de eficacia promedio de 2,9 en una escala de evaluación, mientras que las metodologías ejecutas por personas obtuvieron una puntuación ligeramente superior de 2,91. Si bien la diferencia en las puntuaciones no fue significativa, estos hallazgos sugieren que la IA tiene el potencial de ser una herramienta valiosa en el proceso de definición del alcance de proyectos de software. Además, se observó que la IA demostró ser particularmente eficaz en la identificación de riesgos y la gestión de datos complejos, mientras que las metodologías ejecutadas por personas aún desempeñan un papel esencial en la comunicación y toma de decisiones contextuales. Esta tesis proporciona una visión detallada sobre como la IA puede integrarse en el proceso de definición del alcance en proyectos de Software y destaca la importancia de considerar tanto los aspectos técnicos como humanos en la gestión de proyectos. Las organizaciones pueden aprovechar estos hallazgos para tomar decisiones informadas sobre la implementación de tecnologías de IA en sus proyectos y mejorar la gestión del alcance de manera eficiente y precisa. |
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El objetivo principal fue determinar si la implementación de técnicas de IA puede mejorar significativamente la precisión y eficiencia en la definición del alcance de proyectos de software en comparación con las metodologías tradicionales que dependen principalmente de la intervención de personas. Para llevar a cabo este estudio, se seleccionaron varios proyectos y se aplicaron tanto técnicas de IA como metodologías aplicadas por personas para definir su alcance. Los resultados revelaron que la aplicación de IA logró una puntuación de eficacia promedio de 2,9 en una escala de evaluación, mientras que las metodologías ejecutas por personas obtuvieron una puntuación ligeramente superior de 2,91. Si bien la diferencia en las puntuaciones no fue significativa, estos hallazgos sugieren que la IA tiene el potencial de ser una herramienta valiosa en el proceso de definición del alcance de proyectos de software. 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The main objective was to determine whether the implementation of AI techniques can significantly enhance accuracy and efficiency in defining the scope of software projects compared to traditional methodologies that primarily rely on human intervention. To carry out this study, several projects were selected, and both AI techniques and methodologies applied by people were employed to define their scope. The results revealed that the application of AI achieved an average effectiveness score of 2.9 on an evaluation scale, while methodologies executed by people obtained a slightly higher score of 2.91. Although the difference in scores was not significant, these findings suggest that AI has the potential to be a valuable tool in the software project scope definition process. Furthermore, it was observed that AI proved to be particularly effective in risk identification and handling complex data, while methodologies executed by people still play an essential role in communication and contextual decision-making. This thesis provides a detailed insight into how AI can be integrated into the software project scope definition process and highlights the importance of considering both technical and human aspects in project management. Organizations can leverage these findings to make informed decisions regarding the implementation of AI technologies in their projects and improve scope management efficiently and accurately.Magister en Dirección y Gestión de Proyectoshttp://www.ustabuca.edu.co/ustabmanga/presentacionMaestríaapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásMaestría Dirección y Gestión de ProyectosFacultad de Ingeniería de TelecomunicacionesAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Análisis de las aplicaciones de técnicas de inteligencia artificial para mejorar la definición de alcance en proyectosartificial intelligenceaccuracyefficiencyscopeProyectos de softwareFormulación de proyectosToma de desicionesOptimización de recursosinteligencia artificialprecisióneficienciaalcanceTesis de maestríainfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Maestríahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisCRAI-USTA BucaramangaAfrazeh, A., Hosseini, M. R., & Alizadeh, M. (20181). Scope statement development using text mining tecniques. Journal of Software: Evolution and Process."Agile Estimating and Planning" de Mike Cohn (2005)Ahi, B., Ofori, G., & Crawford, L. (2020). Big data and artificial intelligence in construction: A review of opportunities, challenges, and applications. Advanced Engineering Informatics, 44, 101031. doi: 10.1016/j.aei.2020.101031Alavi, M., Koushki, P. A., & Askari, A. (2018). Project scope definition using artificial intelligence techniques. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 34(6), 3659-3672. doi: 10.3233/JIFS-169102Ambler, S. W., & Lines, M. (2018). Disciplined Agile Delivery: A Practitioner's Guide to Agile Software Delivery in the Enterprise. IBM Press.American Psychological Association (2019). Style and Grammar Guidelines. Recuperado el 17 de enero de 2020. https://apastyle.apa.org/style-grammar-guidelines/Bernal, C. A. (2006). 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