Especialización en Gerencia de Proyectos -Virtual · 2023
Análisis de la inteligencia artificial generativa (IA GEN) para la gestión de riesgos en la gerencia de proyectos
Este trabajo de investigación, profundiza la aplicación de la Inteligencia Artificial Generativa (IA Gen) en el campo de la gestión de proyectos, centrándose específicamente en la gestión de riesgos. El estudio se ancla en el contexto de la cuarta revolución industrial, que ha remodelado las estrategias comerciales y los procesos internos mediante la adopción de tecnologías avanzadas como la IA, marcando una evolución significativa en las prácticas industriales y las consideraciones económicas. Esta transformación ha llevado a la exploración del potencial de la IA en varios sectores, incluido su papel en la mejora de la productividad y los procesos de toma de decisiones dentro de la gestión de proyectos. Así las cosas, la metodología de investigación incluye un diseño integral, definición de variables e instrumentos de medición, asegurando una investigación exhaustiva y sistemática del tema. Al analizar y discutir los hallazgos, el presente documento destaca el impacto significativo de IA Gen en la gestión de riesgos en la gestión de proyectos. Se subraya cómo la IA Gen puede optimizar los procesos de gestión de riesgos, mejorando así la eficiencia general de la gestión de proyectos. Las conclusiones extraídas de la investigación se basan en un análisis detallado de los datos y los conocimientos recopilados, lo que ofrece una comprensión matizada de las implicaciones y el potencial de IA Gen en el ámbito de la evaluación y mitigación de riesgos de la gestión de proyectos.
Texto completo 54 páginas con texto
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Contenido
- Resumenp. 4
- Planteamiento del Problemap. 5
- Antecedentes del problemap. 6
- Descripción del problemap. 8
- Pregunta de investigaciónp. 8
- Objetivosp. 9
- Objetivo generalp. 9
- Objetivos específicosp. 9
- Justificaciónp. 10
- Marco Teóricop. 11
- Revolución Industrialp. 11
- Inteligencia Artificial (IA)p. 12
- IA Gen en la gestión de riesgos en la Gerencia de Proyectosp. 18
- Consideraciones éticasp. 26
- Consideraciones respecto a la Seguridad de la informaciónp. 28
- Metodologíap. 30
- Definición de Variablesp. 34
- Instrumento de mediciónp. 36
- Listado de documentos incluidos en la muestrap. 37
- Análisis y discusión de los hallazgosp. 40
- Conclusionesp. 46
- Referenciasp. 48
- Figura 1 Evolución de la IA en la gestión de proyectosp. 13
- Figura 2 Arquitectura del EFSIMp. 15
- Figura 3 Arquitectura EFGNNp. 15
- Figura 4 Proceso de Construcción de Modelo de MLp. 16
- Figura 5 Espectro de la IAp. 18
- Figura 6 Ciclo de Vida de la Gestión de Riesgos marco de trabajop. 22
- Figura 7 Implicaciones Éticas de la IA Generativap. 28
- Figura 8 Resultado de búsqueda de la Población en Google Scholarp. 31
- Figura 9 Fórmula para la determinación de la muestra para poblaciones finitasp. 31
- Figura 10 Validación de la muestra con la Herramienta Decision Analyst STATSTM 2.0p. 33
- Figura 11 Encabezados matriz de análisis documentalp. 40
- Figura 13 Sectores beneficiados con la integración de GPTp. 43
- Tabla 1 Ficha técnica del análisis documentalp. 33
- Tabla 2 Definición de Variables para el desarrollo de la Investigaciónp. 35
- Tabla 3 Listado documentos muestra de análisisp. 37