Trabajos de investigación EP Ingeniería de Software

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Browsing Trabajos de investigación EP Ingeniería de Software by browse.metadata.advisor "Gamboa Cruzado, Javier Arturo"

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    Desarrollo de una API REST para la integración de CRM con el sistema de gestión de colas en empresa de fondos colectivos
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2018) Meneses Rivera, Kevin Arthur; Gamboa Cruzado, Javier Arturo
    El volumen de clientes de la empresa de fondos colectivos Maquisistema ha incrementado considerablemente en los últimos años, así como también la cantidad de aplicativos utilizados por sus empleados, surgiendo así la necesidad de una solución que permita la integración del Sistema de Gestión de Colas al CRM. La solución desarrollada abstrajo las principales funcionalidades del sistema de gestión de colas, con especificaciones claras e intuitivas totalmente accesible para cualquier desarrollador. Durante el desarrollo del proyecto se realizaron ajustes a la web de generación de tickets del sistema gestión de colas, con la finalidad de actualizar en línea el estado de atención del ticket atendido desde el CRM, así como también el desarrollo de un servicio web que permita realizar la encuesta de atención desde una tablet conectada por USB. Los resultados esperados de la solución fueron exitosos, ya que actualmente cuentan con un nuevo canal de generación y atención de tickets que permite la atención del cliente desde el CRM.
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    Plataforma digital con IAG y RAG para la automatización de valoración de autos
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2025) Vega Guerrero, Jenny Lucia; Gamboa Cruzado, Javier Arturo
    Las ventas de autos usados están aumentando exponencialmente, y con esto surge la necesidad del uso de plataformas digitales para hacer del proceso de venta una experiencia online rápida y segura. En este contexto, existen dos actores: el usuario que desea vender su auto, y el usuario que quiere comprarlo. Asignar el precio correcto considerando las características del vehículo, así como los daños declarados es esencial para mantener la confianza de ambas partes. Los sistemas tradicionales de valoración de autos que utilizan inteligencia artificial se centran en evaluar únicamente características como marca, modelo, año de manufactura, kilometraje, tipo de combustible, sistema de frenos, etc., y algunos más avanzados analizan imágenes usando deep learning. Sin embargo, es difícil encontrar un precio correcto sin conocer las condiciones en las que el auto se encuentra, ya que estos sistemas no evalúan los daños mecánicos o eléctricos que el vehículo podría presentar. La plataforma digital de la empresa permite a los usuarios que desean vender su vehículo, declarar mediante texto en lenguaje natural los daños mecánicos y/o eléctricos que el automóvil presenta. El desafío ahora reside en entender lo que el usuario ha ingresado y asignar un precio en base a la descripción del daño vehicular. La ayuda de un agente humano es primordial y la primera respuesta a este reto, sin embargo, esto genera una carga de trabajo mayor para ellos. Para resolver este nuevo problema, la solución planteada en este estudio utiliza inteligencia artificial generativa con técnicas como RAG y fundamentación para analizar el texto ingresado por el usuario, encontrar la clase o tipo de daño en una base de datos, y asignar el precio correspondiente a uno o más artículos declarados. La implantación del proyecto y las primeras proyecciones sostienen que la solución propuesta tiene una alta rentabilidad, logrando reducir el tiempo promedio de valoración en un 200%, manteniendo un nivel de precisión del 87% con respecto a la evaluación realizada por agentes humanos.