Proyecto Atenea : AI para mejorar el acceso a la información de las áreas de Business Intelligence e Information Technology de Comercial Card S.A.S. Semestre de industria
RESUMEN : Este informe presenta un enfoque detallado sobre la creación de modelos de AI en las áreas de BI e IT, analizando las clasificaciones de tickets y su correspondiente exactitud. En la sección de BI, se destaca la priorización de clasificaciones y la relevancia de la sensibilidad de la infor...
- Autores:
-
Carvajal Díaz, Yesika Milena
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/43233
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10495/43233
- Palabra clave:
- Inteligencia artificial
Artificial intelligence
Automatización
Automation
Eficiencia
Efficiency
- Rights
- openAccess
- License
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RESUMEN : Este informe presenta un enfoque detallado sobre la creación de modelos de AI en las áreas de BI e IT, analizando las clasificaciones de tickets y su correspondiente exactitud. En la sección de BI, se destaca la priorización de clasificaciones y la relevancia de la sensibilidad de la información al considerar la automatización de procesos. Se optó por no automatizar solicitudes que involucraban datos sensibles, mientras que se implementaron tableros de Power BI para facilitar la gestión de información sobre ventas. En la sección de IT, se observó que la mayoría de los tickets ya contaban con automatizaciones preexistentes, con un enfoque en mejorar la comunicación entre las áreas de IT y BI para la correcta gestión de solicitudes. A pesar de las limitaciones en la automatización, se ofrecieron soluciones estadísticas y recomendaciones para mejorar el flujo de trabajo. Este informe no solo identifica áreas de mejora en la gestión de tickets, sino que también establece estrategias que pueden ser adoptadas para fomentar la eficiencia operativa en la organización. |
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García Morales, Luis GermánCarvajal Díaz, Yesika Milena2024-11-06T19:44:06Z2024-11-06T19:44:06Z2024https://hdl.handle.net/10495/43233RESUMEN : Este informe presenta un enfoque detallado sobre la creación de modelos de AI en las áreas de BI e IT, analizando las clasificaciones de tickets y su correspondiente exactitud. En la sección de BI, se destaca la priorización de clasificaciones y la relevancia de la sensibilidad de la información al considerar la automatización de procesos. Se optó por no automatizar solicitudes que involucraban datos sensibles, mientras que se implementaron tableros de Power BI para facilitar la gestión de información sobre ventas. En la sección de IT, se observó que la mayoría de los tickets ya contaban con automatizaciones preexistentes, con un enfoque en mejorar la comunicación entre las áreas de IT y BI para la correcta gestión de solicitudes. A pesar de las limitaciones en la automatización, se ofrecieron soluciones estadísticas y recomendaciones para mejorar el flujo de trabajo. Este informe no solo identifica áreas de mejora en la gestión de tickets, sino que también establece estrategias que pueden ser adoptadas para fomentar la eficiencia operativa en la organización.ABSTRACT : This report shows a detailed approach to the creation of AI models in the BI and IT areas, analyzing ticket classifications and their corresponding accuracy. In the BI section, the prioritization of classifications and the relevance of data sensitivity when considering process automation are highlighted. Requests involving sensitive data were not automated, while Power BI dashboards were implemented to facilitate the management of sales information. In the IT section, it was observed that most tickets already had pre-existing automations, with a focus on improving communication between the IT and BI areas for the proper handling of requests. Despite the limitations in automation, statistical solutions and recommendations were provided to improve the workflow. This report not only identifies areas for improvement in ticket management but also establishes strategies that can be adopted to promote operational efficiency within the organization.PregradoIngeniera Electrónico58 páginasapplication/pdfspaUniversidad de AntioquiaMedellín, ColombiaFacultad de Ingeniería. Ingeniería Electrónicahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Proyecto Atenea : AI para mejorar el acceso a la información de las áreas de Business Intelligence e Information Technology de Comercial Card S.A.S. 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