Asistente virtual (Chatbot) Mi Cali Bella para la automatización y mejora de gestión de encuestas e interacción con la IA, respecto a cantidades utilizando condiciones y emitiendo un resumen donde la inteligencia artificial achine learning, responde detalladamente

El presente trabajo de grado surge a partir de la necesidad de tener al alcance de la mano el análisis de encuestas ciudadanas en Cali, ante el incremento en la cantidad de datos y las limitaciones de los métodos tradicionales. Como respuesta, se plantea la integración de nuevas tecnologías que agilicen, automaticen y mejoren la eficiencia del procesamiento de información. ChatBot MI CALI BELLA Asistente Virtual creado con machine Learning con la Api de OpenAI, Para la aplicación de inteligencia artificial en la automatización, aconseja y da mejoras de la gestión de encuestas según las cantidades obtenidas o resultados de las mismas. Este proyecto tiene como objetivo hacer más fácil y rápida la gestión de encuestas, no solo obteniendo los resultados o cantidades si no que machine Learning detalla y aconseja cuales son los puntos referentes a mejorar y o a mantener. Lo que quiero lograr es automatizar el proceso para que, en lugar de responder manualmente a cada encuesta, la inteligencia artificial pueda buscar la información en las hojas de Google y dar respuestas automáticas al menú de preguntas que se han identificado son concurrentes y necesitan respuesta inmediata. Esto ayudara a que todo el proceso sea más eficiente, ahorrando tiempo y evitando errores; obteniendo el concejo de la IA para diseñar estrategias que nos ayuden a mejorar. El objetivo principal es reflexionar sobre las estrategias metodológicas que, mediante el uso de tecnologías de la información como lo es hoy la inteligencia artificial, En este lugar, se presenta el proyecto MI CALI BELLA un asistente virtual “ChatBot” conectada a una base de datos de encuestas por medio de la API Google Sheets y la API de Open AI (ChatGPT-3.5-turbo) diseñada para interpretar e interactuar con resultados de encuesta de satisfacción de manera fácil entendible de manera natural e inteligente. La metodología implementada es utilizar condiciones de Algoritmos a la Base de datos entregando un resumen y machine Learning interprete los datos y responda detalladamente diciendo donde se realizó mayor y menor cantidad de encuestas. La IA nos recomienda técnicas para aumentar el nivel de encuestas para futuras mejoras esta tiene una conexión a la base de datos por medio de la API donde toma las encuestas como referencia y el modelo de inteligencia artificial GPT-3.5-turbo el cual es un modelo ya entrenado responde de manera acertada con un lenguaje comprensible de lo que queremos saber. Los resultados esperados es que se pueda analizar grandes volúmenes de datos para mejorar la consulta de estos en el menor tiempo posible y de manera exacta. que las cantidades de encuestas realizadas, la IA las interprete nos detalle y nos aconseje el lugar de mayor y menor impacto de encuestas siendo un sistema capaz de entender y aconsejar posibles mejoras. Impacto: académico y practico esta propuesta contribuye en lo académico demostrando que las nuevas tecnologías y la inteligencia artificial puede transformar la manera de trabajar con bases de datos volviéndolo más cómodo y seguro para trabajar. En lo practico Mi Cali bella ayuda a procesar las encuestas de manera rápida y confiable para reducir el tiempo de consulta que se requiera, y mitigar la pregunta recurrente del cliente en decir cuantas encuestas llevamos y que día se hicieron.

• Autores: Fajardo Gamboa, Daniel Alejandro
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2025
• Institución: Corporación Universitaria Remington
• Repositorio: Repositorio institucional Uniremington
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/7137
• Acceso en línea: https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/7137
• Palabra clave: Nuevas tecnologías; Inteligencia artificial; Chatbot; Automatización; Análisis; Encuesta de satisfacción; Machine Learning; Inteligencia artificial; Innovaciones tecnológicas; Servicio al cliente
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)