Maestría Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática

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Modelo de procesos para un servicio de testing de software y la calidad del producto final en una empresa de telecomunicaciones
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2025) Bartra More, Arturo Alejandro; León Fernández, Cayo Víctor
La investigación tuvo como objetivo establecer la influencia de un modelo de procesos para el servicio de testing de software en la calidad del producto final dentro de una empresa del sector telecomunicaciones, considerando la ausencia de un modelo unificador que estandarice la gestión del testing bajo la modalidad de outsourcing, pese a su creciente importancia en el aseguramiento de la calidad del software crítico. El estudio se desarrolló bajo el enfoque de la ciencia del diseño, integrando la revisión sistemática de literatura especializada, el diseño de un modelo de procesos sustentado en estándares internacionales como CMMI, TMMI e ITIL, y su validación mediante un estudio de caso aplicado en una consultora peruana especializada en servicios de testing de software. Los resultados evidenciaron mejoras significativas en la eficiencia de los tiempos de entrega, una reducción en el número y la criticidad de las incidencias detectadas, así como un incremento en el nivel de satisfacción de los clientes. Se concluye que la adopción del modelo propuesto contribuye positivamente al desempeño de los servicios de testing, al promover procesos más controlados, repetibles y alineados con las mejores prácticas internacionales, fortaleciendo así la calidad del producto de software final.
Un framework para la gestión de la ciberseguridad social en instituciones privadas de educación superior de Lima Metropolitana
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2025) Rodriguez Dulanto, Elton Nick Roy; Santisteban Pazos, José Luis
La ciberseguridad en las universidades privadas de nivel superior es un desafío creciente debido a los riesgos derivados de la ingeniería social, que explota las vulnerabilidades humanas para acceder a datos sensibles. Esta investigación tiene como objetivo diseñar un marco de trabajo para gestionar la ciberseguridad social en estas instituciones, enfocándose en la prevención de filtraciones de datos. La propuesta del Framework SCERA busca mejorar la gestión de la ciberseguridad social considerando factores culturales, educativos y tecnológicos. La metodología incluye una revisión sistemática de la literatura, encuestas a 30 universidades privadas de Lima y validación estadística mediante modelado de ecuaciones estructurales. La investigación identifica los factores que influyen en la pérdida de datos y propone directrices para una gestión eficaz de la ciberseguridad social. Los resultados destacan que la seguridad técnica y las normativas de ciberseguridad son esenciales para mitigar los riesgos de ciberataques sociales, y que la concientización sobre ciberseguridad es clave para implementar políticas efectivas. En síntesis, se presenta un marco innovador que puede ser adoptado por universidades privadas para reducir riesgos cibernéticos y proteger la información sensible.
Un Marco de Trabajo para el Desarrollo de Software Web Seguro con Metodologías Ágiles
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2025) Valderrama Herrera, Gilmer Glicerio; Herrera Quispe, José Alfredo
La investigación analiza el desarrollo de software bajo un enfoque ágil mediante la metodología SCRUM, destacando su carácter incremental e iterativo que facilita entregas continuas de código y productos funcionales adaptables a los cambios, aunque también evidencia desafíos en la gestión de la seguridad debido a plazos reducidos y a la variabilidad de los requisitos. En este marco, se propone un modelo mejorado basado en “Agility of Security Practices and Agile Process Models: An Evaluation of Cost for Incorporating Security in Agile Process Models” de H. Maria Maqsood y Andrea Bondavalli, incorporando ocho actividades de seguridad seleccionadas según su grado de agilidad y su relación costo-beneficio. La validación del marco se realizó mediante una encuesta aplicada a gerentes, directores, analistas de sistemas, desarrolladores, analistas de calidad, Scrum Masters y gestores de proyectos, considerando factores de ponderación como la participación de un especialista en desarrollo seguro y el tiempo adicional requerido para integrar prácticas de seguridad. Los resultados evidencian que el marco propuesto presenta un adecuado grado de agilidad y factibilidad para su implementación en procesos de desarrollo basados en SCRUM, y que su aplicación en un caso de estudio permitió mitigar eficazmente amenazas y vulnerabilidades, contribuyendo al desarrollo de un software web seguro.
Clasificación de reclamos virtuales en el sector público: un análisis comparativo de algoritmos de aprendizaje automático usando procesamiento de lenguaje natural
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2025) Diaz Tunjar, Thalia; Herrera Quispe, José Alfredo
La atención oportuna y eficiente de los reclamos ciudadanos en el sector público representa un desafío persistente, especialmente ante el creciente volumen de registros en plataformas virtuales. El procesamiento manual de estos reclamos genera demoras, errores y respuestas insatisfactorias que afectan la confianza del ciudadano en la gestión pública. La presente investigación de carácter aplicado y experimental tiene como objetivo validar la efectividad de técnicas de clasificación automática de reclamos mediante el uso de Natural Language Processing (NLP) y algoritmos de Machine Learning (ML). Para ello, se formula una hipótesis principal orientada a determinar si es posible mejorar la clasificación y gestión de reclamos en un libro de reclamaciones virtual mediante la aplicación de modelos supervisados entrenados con datos reales del sector público peruano. Se desarrolló un análisis comparativo de cinco algoritmos de clasificación: Naive Bayes, Random Forest, Logistic Regression, Linear Support Vector Classifier (LinearSVC) y el modelo de lenguaje Claude AI. El conjunto de datos constó de 261,627 registros textuales, categorizados en seis clases: reclamo, queja, denuncia, consulta, sugerencia y otro. Los textos fueron sometidos a procesos de lematización, vectorización TF-IDF y balanceo mediante SMOTE, y los modelos fueron evaluados mediante métricas como precisión, recall y F1-score. Los resultados demuestran que es factible mejorar significativamente la clasificación. Entre los algoritmos clásicos, la Logistic Regression mostró un desempeño sólido y equilibrado, alcanzando un F1- score de 0.8639 en la categoría “Reclamo”. El modelo LinearSVC demostró alta capacidad de generalización con recall de 1.0 en clases minoritarias. El modelo Claude AI presentó un rendimiento competitivo, aunque inferior a los modelos supervisados optimizados. Esto confirma que la aplicación de NLP y ML, particularmente con modelos entrenados específicamente para el dominio, constituye una solución escalable y confiable para optimizar la gestión de reclamos, reduciendo tiempos de atención y aumentando la eficiencia operativa en entornos institucionales digitales.
Prácticas ágiles en la productividad y gobernanza de equipos de desarrollo de software: Caso de estudio consultora de tecnologías de la información – 2024
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2025) Pérez Gil, Juan Carlos; León Fernández, Cayo Víctor
El presente estudio tuvo como objetivo determinar de qué manera las prácticas ágiles influyen en la productividad y gobernanza de los equipos de desarrollo de software en una consultora de tecnologías de la información en el año 2024. Esta investigación fue de tipo aplicada, con diseño no experimental, enfoque cuantitativo y alcance correlacional. La muestra estuvo compuesta por 30 líderes que acompañan a equipos de desarrollo de software de la consultora de tecnologías de la información, a quienes se les aplicó una encuesta mediante un cuestionario validado. Los datos recopilados fueron analizados mediante estadística descriptiva y correlacional para explorar las relaciones entre variables, dimensiones e indicadores. Posteriormente, para contrastar las hipótesis específicas, se utilizó regresión lineal múltiple y ANOVA de la regresión, cuyos resultados evidenciaron una influencia positiva de las prácticas ágiles tanto en la productividad (R² = 0.504; p = 0.034) como en la gobernanza (R² = 0.498; p = 0.038) de los equipos de desarrollo de software. Finalmente, para contrastar la hipótesis general, se utilizó un análisis multivariado MANOVA el cual evidenció una influencia positiva de las prácticas ágiles sobre ambas variables en conjunto según las pruebas de De Wilks (p = 0.024), Lawley-Hotelling (p = 0.040) y De Pillai (p = 0.014). Se concluye que las prácticas ágiles, en su conjunto, influyen de manera positiva tanto en la productividad como en la gobernanza de los equipos de desarrollo de software.
Modelo de Gobierno de Tecnologías de la Información para optimizar el Gobierno Digital en las Entidades Públicas del Perú
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2025) Villaverde Aguilar, Marcelino; Seclen Arana, Javier Alfonso
La presente investigación busca cubrir la brecha de conocimiento relacionada a la inexistencia de un modelo integrado de gobierno de TI y el de su aplicación en los Ministerios del poder ejecutivo, proponiendo un Modelo de Gobierno de TI basado en las últimas versiones de estándares ISO, abarcando aspectos que van desde la Gobernanza de las Organizaciones (ISO 37000:2021), la Gobernanza de TI (ISO 38500:2016 rev. 2023), hasta definir los factores para la evaluación del Modelo de Gobierno de TI (ISO 38503:2022), dejando de lado el enfoque tradicional, en donde se aborda la aplicación individual de cada estándar descrito. Para esta investigación se aplicó un enfoque cualitativo de tipo descriptivo, dado que se busca comprender y describir una problemática específica aplicando la teoría y mejores prácticas; y al ser un marco propuesto para el sector público peruano, específicamente a los Ministerios del Poder Ejecutivo, se han cubierto aspectos de la gestión pública peruana aplicables al contexto del marco de trabajo del Modelo de Gobierno de TI propuesto. Para ello se ha considerado a los diecinueve (19) Ministerios que conforman el poder ejecutivo, realizando una recolección de datos basado en documentación oficial (Leyes, normas, reglamentos, planes, directivas, lineamientos, papers relacionados, entre otros), obteniendo como parte del análisis y la discusión, el resultado favorable sobre la viabilidad de la implementación del modelo propuesto.
Framework para la externalización de la configuración en entornos multitenant
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2025) Mori Peña, Jose Miguel; Sobero Rodríguez, Fany Yexenia
La administración de la configuración de las aplicaciones de software es fundamental en las fases de desarrollo, implementación y despliegue de las mismas. Las configuraciones suelen referirse a servicios externos, como conexiones a bases de datos, credenciales encriptadas, sistemas de correo electrónico, plataformas de mensajería, entre otros. Estas configuraciones tienden a variar según el entorno de despliegue de las aplicaciones. El presente estudio de investigación plantea la creación del marco de trabajo denominado “config-manager” que posibilite la externalización de la configuración de aplicaciones multitenant. En una aplicación multitenant, la misma instancia de la aplicación funciona para varios clientes, conocidos como tenants, que comparten datos comunes y a la vez cuentan con datos aislados entre sí. Se propone establecer un punto central para la gestión de dichas configuraciones, otorgando a la aplicación la habilidad de operar en diversos entornos y atender a varios tenants sin necesidad de modificar o recompilar el código. Con el fin de evaluar la contribución del marco propuesto, se llevó a cabo un taller dirigido con profesionales del desarrollo de software, seguido de una encuesta de satisfacción de usuarios posterior al uso, donde se obtuvo una puntuación cercana a 1 que indica que se ha obtenido una mayor satisfacción en los participantes, adicionalmente se evaluaron otras métricas para conocer el estado de los atributos de calidad del software, como la eficiencia, fiabilidad y mantenibilidad donde se obtuvo como resultado un bajo consumo de recursos, cero incidencias con alta cobertura de código y deuda técnica igual a cero respectivamente.
Modelo de aprendizaje automático para potenciar la gestión del portafolio de proyectos de ti: simplificación mediante Clouderizer en empresas de desarrollo de software de la ciudad de Lima 2023
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2025) Hayashida Marchinares, Augusto Enrique; Hayashida Marchinares, Augusto Enrique
La presente investigación tuvo como propósito determinar si el modelo de aprendizaje automático utilizando Cloudorizer influye en la gestión del portafolio de proyectos de Tecnologías de la Información (TI) en desarrolladores de empresas ubicadas en la ciudad de Lima durante el año 2023. El estudio adoptó un enfoque cuantitativo, descriptivo, transversal y analítico, sin intervención, y se trabajó con dos variables categóricas nominales dicotómicas. Se aplicaron técnicas como la observación, el análisis documental y la encuesta, mediante dos cuestionarios validados por juicio de expertos y cuya confiabilidad fue determinada mediante la prueba KR-20, dado el carácter dicotómico de las variables. Los resultados obtenidos a través de la prueba de independencia condicional de Mantel-Haenszel mostraron una influencia directa del modelo de aprendizaje automático con Cloudorizer sobre la gestión del portafolio de proyectos de TI, con un valor p de 0.003, lo que indica una relación estadísticamente significativa. Asimismo, se propuso un modelo de predicción utilizando regresión Logit, mediante el cual se evidenció una predicción aceptable en términos de tiempo, eficiencia, satisfacción y rentabilidad en la gestión del portafolio de proyectos de TI.
SIGET para gestión de inconsistencias en la información contable en la prestación de servicios de una empresa auditora – 2020
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2025) Sanchez Villanueva, Eddy Fernando; León Fernández, Cayo Víctor
Los auditores enfrentan dificultades para identificar inconsistencias en la información contable. El objetivo de esta tesis es determinar cómo SIGET influye en la gestión de inconsistencias en la información contable. La investigación es de tipo básica y no experimental. La unidad de investigación fue el gerente a cargo de la prestación de servicios. La población del estudio incluyó a los 12 gerentes responsables de estos servicios, y el tamaño de la muestra coincide con esta población, siendo una selección de tipo “no probabilístico intencional”. La recolección de datos se realizó mediante cuestionarios. Los resultados concluyen que SIGET influye de manera positiva y significativa en la gestión de inconsistencias de la información contable, con un coeficiente de correlación de Rho Pearson de 0.881.
Modelo de machine learning para predicción de la complejidad léxica de palabras en instituciones secundarias en un distrito de Cajamarca
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2025) Mera Dávila, Luis Iván; Castañeda Vargas, Pedro Segundo
Determina la efectividad de un modelo propuesto de machine learning para predecir binariamente la complejidad léxica de palabras en instituciones secundarias en un distrito de Cajamarca en comparación con el baseline del CWI Shared Task 2018 para el idioma español. La metodología empleada usó el dataset en español del CWI Shared Task 2018 para el entrenamiento y un dataset de validación que se recolectó a partir de textos escolares para la evaluación del modelo en el contexto específico de las instituciones secundarias mencionadas. Los resultados en el contexto educativo demostraron un desempeño superior a los baselines establecidos, en cuanto a la precisión, así como en la eficiencia del uso de recursos computacionales evaluados. Se determinó la efectividad del modelo de machine learning para la predicción binaria de la complejidad léxica de palabras en el contexto de las instituciones secundarias de un distrito de Cajamarca, haciendo frente a la escasa literatura para esta tarea en el idioma español y representando un primer acercamiento hacia sistemas personalizados en dicho contexto educativo, lo cual podría contribuir en la mejora de la comprensión lectora y del aprendizaje del alumnado. Se plantea la sugerencia al MINEDU e instituciones secundarias de implementar el modelo para ajustar la complejidad léxica del material educativo, crear glosarios y explorar el uso de inteligencia artificial en la simplificación léxica de forma más eficaz y eficiente.
Un modelo predictivo de Machine Learning para la detección temprana de áreas de dificultad en el aprendizaje de matemáticas universitarias
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2025) Del Carpio Mendoza, Ronaldo Andre; Saavedra Zegarra, Luis
Presenta el desarrollo de un modelo de Machine Learning para la detección temprana de dificultades en matemáticas universitarias, basado en 5,685 datos pertenecientes a estudiantes de ingeniería que cursaron la asignatura de Matemática I. El modelo analiza información académica, como notas de evaluaciones principales y una matriz de evaluación diseñada por expertos, creando datos sintéticos derivados, clasificando e identificando temas con dificultad en el curso. Utilizando Python y la librería Scikit-Learn, se implementaron y evaluaron algoritmos de regresión optimizados mediante Grid Search, logrando un modelo híbrido con una precisión del 79.8%. Los resultados destacan la limitada influencia de un examen de entrada establecido en ciertos temas, pero confirman la efectividad del enfoque para detectar patrones predictivos y guiar intervenciones educativas específicas. Este modelo constituye una propuesta innovadora para mejorar el apoyo académico en matemáticas universitarias y abre las puertas a futuras investigaciones enfocadas en la optimización de herramientas predictivas en educación.
Modelo de procesos para el monitoreo y evaluación de resultados en la conservación de bosques en el Perú
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2025) Piscoya Vera, Hector Fernando; La Serna Palomino, Nora Bertha
El Perú tiene un compromiso internacional de conservar 54 millones de hectáreas de bosques tropicales como una contribución a la mitigación frente al cambio climático y al desarrollo sostenible. Para cumplir con sus objetivos el Programa Nacional de Conservación de Bosques para la Mitigación del Cambio Climático (PNCBMCC), utiliza el mecanismo de las Transferencias Directas Condicionadas (TDC) para conservar bosques tropicales amazónicos y frenar la deforestación de forma efectiva y sostenible. La institución adolece de información sistematizada para monitorear y evaluar las intervenciones en las comunidades, lo que dificulta el cumplimiento de sus objetivos. En este contexto la presente investigación tiene por objetivo diseñar Modelo de Procesos para el Monitoreo y Evaluación de Resultados en la Conservación de Bosques en el Perú, tomando como referencia Modelos de éxito de instituciones locales e internacionales y orientado a satisfacer las expectativas y necesidades de las Comunidades Nativas seleccionadas.
Método de evaluación de accesibilidad web en los archivos audiovisuales para personas con discapacidad en Lima-Perú
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2025) Dionicio Pino, Diana; Reyes Huamán, Anita Marlene
La investigación plantea como objetivo determinar si el método MTAC mejora la evaluación de accesibilidad en los portales web de archivos audiovisuales para personas que cuenten con discapacidad en Lima, Perú, ya que estos portales contienen nuestro patrimonio audiovisual (abarca documentos en formatos de audio, video y fotografía) y deberían brindar acceso a todo tipo de público incluyendo las personas con algún tipo de discapacidad, para ello se revisará y evaluará el acceso a los portales web mediante el método MTAC. Cuando se habla de accesibilidad se debe incluir a todo tipo de público incluso aquellos con algún tipo de limitación, ya que en el Perú según los Censos Nacionales 2017 han estimado 3,209,261 personas con discapacidad, siendo Lima la región con mayor número de inscritos y que representa el 30.8 % de la población nacional, entonces el nivel de acceso debería contemplar a todo este grupo. Existen métodos para la evaluación de accesibilidad, pero al tratarse de archivos audiovisuales y su contenido al patrimonio audiovisual se ha seleccionado a las pautas de la WCAG 2.1 planteadas por el consorcio (W3C), ya que estas han sido utilizadas y referenciadas en distintas investigaciones como estándares generales que nos brindan los requisitos que permiten la accesibilidad para personas con algún tipo de discapacidad. Los resultados demuestran que el método de evaluación de accesibilidad para archivos audiovisuales MTAC proporcionan mejores resultados de evaluación, ya que se ha incorporado nuevos criterios de evaluación y esto ayuda a visibilizar algunas falencias en los portales web que no se hubieran detectado antes.
Modelo de simulación de escenarios de crisis para la gestión de riesgos de desastres naturales en el Perú, 2024
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2025) Villar Infante, Franshesca; León Fernández, Cayo Víctor
Este estudio explora cómo la simulación de escenarios de crisis puede fortalecer la Gestión de Riesgos de Desastres naturales en el Perú, con un enfoque en minimizar impactos humanos y materiales. Su propósito principal es analizar el efecto de esta metodología en las distintas etapas de gestión. Para ello, se adoptó un enfoque cuantitativo con diseño experimental de campo, utilizando una encuesta de 39 ítems aplicada a 65 funcionarios de la Marina de Guerra del Perú y del COER-Callao. El análisis estadístico incluyó pruebas de correlación y regresión logística binaria, con el objetivo de identificar relaciones significativas entre el modelo propuesto y los procesos de gestión de riesgos. Los resultados, con un Alfa de Cronbach de 0.987, evidenciaron un impacto significativo del modelo en la mejora de las capacidades de gestión, con un nivel de confianza del 95% y una significancia del 5%. El trabajo concluye que la adopción de un modelo de simulación no solo optimiza la planificación y respuesta ante desastres, sino que también refuerza la prevención mediante herramientas prácticas y adaptadas al contexto peruano. Estos hallazgos validan las hipótesis iniciales, subrayando la utilidad del modelo en la reducción de riesgos y la mejora de la resiliencia.
Modelo de gestión de requerimientos para minimizar el porcentaje de incumplimiento en fase de planificación de desarrollo de software
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2025) Alfaro Yangali, Victor Hugo; Aguilar Linares, Ciro
La presente investigación plantea una solución al problema estructural de incumplimiento en la fase de planificación en proyectos de desarrollo de software, generado principalmente por una deficiente gestión de requerimientos. Estos incumplimientos, expresados en sobrecostos, retrasos y reprocesos, afectan la eficiencia operativa y la calidad del producto final. En respuesta, se propone el diseño e implementación de un modelo de gestión de requerimientos que articule los lineamientos de la Norma Técnica Peruana ISO 12207:2008 con los principios y prácticas de metodologías ágiles, particularmente Scrum, permitiendo así una gestión más adaptativa, validada y orientada a resultados. La propuesta se sustenta en un enfoque de investigación aplicativa, explicativa y de diseño cuasi-experimental, desarrollada en tres fases: diagnóstico de la situación actual, diseño del modelo de gestión, e implementación y validación en entornos reales. Se utilizaron encuestas estructuradas y entrevistas a profundidad en organizaciones del sector tecnológico, complementadas con el uso de herramientas de gestión como Jira y Trello, y técnicas de modelamiento como SEM (Modelos de Ecuaciones Estructurales) para validar empíricamente la relación entre las variables de estudio. El modelo introdujo prácticas como la formalización de requerimientos en
Factores para implementar prácticas para la adopción de la transformación digital en el sector público
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2025) Serrano Quispe, Pilar Gabriela; Santisteban Pazos, José Luis
Actualmente, las organizaciones públicas han enfrentado presiones por parte de líderes políticos y ciudadanos para llevar a cabo una Transformación Digital (TD) en la prestación de sus servicios. Sin embargo, a pesar de los esfuerzos realizados por el Estado peruano, la mayoría de estas iniciativas tecnológicas no han producido los resultados esperados. Esto se debe, en gran medida, a que no se aborda adecuadamente la planificación y navegación por el proceso de TD. Varios estudios identifican factores que influyen en la TD de entidades estatales, sin embargo, son pocos los estudios que se han centrado en identificar aquellas prácticas y/o estrategias para una adecuada implementación de la TD, menos aún, no existe estudio alguno que identifique cómo se relacionan los factores y las prácticas. En consecuencia, urge determinar los factores que impactan en las prácticas para la adopción de la TD y lograr así los resultados exitosos en el sector público. En este estudio, se identificaron 7 factores y 10 prácticas clave para la TD, así como 26 relaciones de influencia entre ellos (factor → práctica) que fueron validadas empíricamente a través de un estudio que incluyó la participación de 114 ejecutivos. Los resultados obtenidos indican que las 26 relaciones propuestas fueron calificadas como "Alta" o "Muy Alta" con 95 % de confianza, según la prueba de t-Student. El factor “Compromiso y apoyo de la alta dirección” y las prácticas “Liderazgo de TI”, “Compromiso de las partes interesadas clave” y “Toma de decisiones del Comité de dirección de TI” destacaron como las relaciones con mayor influencia.
Gamificación con realidad virtual para el aprendizaje de algoritmos de búsqueda
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2025) Salvador Vasquez, Gloria del Milagro; Mayhuasca Guerra, Jorge Víctor
La investigación tuvo como objetivo, determinar el efecto de la Gamificación con Realidad Virtual para el aprendizaje de algoritmos de búsqueda en la asignatura de Inteligencia Artificial de la escuela de ingeniería en computación e informática de la UNPRG. La muestra constituyó de 22 estudiantes a quienes, en un diseño no equivalente con dos grupos antes y después, se les aplicó un cuestionario de preguntas para medir los rendimientos académicos sobre las temáticas de algoritmos de búsqueda y cuestionarios de escala tipo Likert para medir la calidad y la calidad de uso del aplicativo que facilitó la investigación, con Alfa de Cronbach 0.88 y 0.91 respectivamente. El uso de la gamificación con realidad virtual produjo un nivel de calidad muy bueno con 90.9% y de satisfacción muy bueno con 86.4%, donde sus indicadores de funcionalidad, usabilidad, portabilidad, utilidad y comodidad fueron reconocidos con el 54.55%, 59.09%, 54.55%, 63.64% y 63.64% respectivamente; en lo que respecta al aprendizaje de los algoritmos de búsqueda se obtuvo una diferencia altamente significativa (p< 0.01) del grupo experimental ante el control.
Framework basado en arquitectura empresarial para la priorización de iniciativas de transformación digital: caso de estudio en una Telco
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2025) Villanueva Monrroy, Henry Zamir; Luza Montero, Cesar
La presente tesis desarrolla un framework basado en arquitectura empresarial para mejorar la priorización de iniciativas de transformación digital en empresas de telecomunicaciones. El framework, llamado PRINIAE, se basa en el estándar TOGAF y clasifica las dimensiones de priorización en estratégicas y tácticas, utilizando herramientas como el Heatmap de madurez de capacidad y lógica de priorización. La investigación, de tipo cuasi-experimental, recopiló datos a través de cuestionarios a expertos en TI con experiencia en Telco. Los resultados, analizados mediante el coeficiente de correlación de Spearman, sugieren una correlación positiva fuerte entre la aplicación del framework y una mejor priorización, corroborando las hipótesis planteadas.
Modelo GovTech para la mejora continua de los Servicios digitales de la Autoridad Nacional del Agua, 2023-2024
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2025) Berrospi Bracamonte, Jorge Cristopher; Mamani Rodríguez, Zoraida Emperatriz
El objetivo principal es la implementación del Modelo GovTech con el fin de mejorar de manera constante los servicios digitales proporcionados por la Autoridad Nacional del Agua. La metodología fue cualitativa, mediante la técnica de entrevista a un experto y a un usuario y un cuestionario con preguntas cerradas, aplicándolos a un grupo de 25 empleados de la Autoridad Nacional del Agua (ANA). Los resultados indicaron que los trabajadores tienen el conocimiento y experiencia del gobierno digital, más no del gobierno inteligente e invisible, en cuanto a los beneficios indicaron que facilitan al ciudadano los trámites administrativos, no existe la información en su totalidad, se aprecia el uso de las redes sociales como medio de comunicación. La apertura de datos hacia los usuarios es pertinente ya que cada institución avanza de acuerdo a su disponibilidad presupuestal y a su Plan estratégico. La conclusión se hizo basado en el modelo GovTech propuesto para que la entidad de la ANA cuente con un sistema de gobierno digital industria 4.0 de mejora continua y la tendencia es que se logre la transformación cultural y a sí llegar a una revolución industrial implementando el gobierno inteligente e invisible, basándose en las nuevas tendencias tecnológicas como la Inteligencia artificial, Maching Learning, Deep learning, IoT, Block Chain, lo que posibilitará una conexión directa con otras organizaciones del ámbito público.
Modelo de predicción de Machine Learning para identificar crédito moroso en la solicitud de crédito agrícola en microfinanzas
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Soto Alvarez, Eladio Alfredo; Reyes Huamán, Anita Marlene
La gestión de la cartera crediticia agrícola presenta un problema de alta morosidad que es un común denominador en muchas entidades de microfinanzas, asimismo es conocido que los costos operativos de evaluación son engorrosos y muy elevados, esto hace que los pequeños agricultores incumplan sus pagos de créditos agrícola, y en muchos casos el alejamiento de las entidades financieras haciendo muy difícil la inclusión financiera del sector rural. El propósito de esta investigación radica en enfocar su estudio en la implementación de un modelo de predicción de Aprendizaje Automático con el fin de identificar de manera eficaz la Morosidad Crediticia en las solicitudes de Crédito Agrícola en el contexto de las microfinanzas; previamente se presentaron 5 modelos predictivos que fueron entrenados con los datos históricos del banco de microfinanzas Access Bank de Zambia y posteriormente validados para determinar y seleccionar al mejor modelo en función de los resultados. Se aplicaron los modelos de Árboles de decisión, Bosque Aleatorio, Redes Neuronales, Regresión logística y SVM (Máquinas de vectores soporte). Con el software de análisis predictivo IBM SPSS Modeler los datos del banco Access Bank de Zambia y cada uno de los modelos predictivos fueron procesados, entrenados y validados. El mejor modelo seleccionado en base al porcentaje de predicciones correctas y erróneas fue el de Regresión Logística con un 80.61% de predicciones correctas y un 19.39% de predicciones incorrectas, además de obtener beneficios en la reducción de Cartera Morosa y la eficiencia respecto al tiempo y costo en la evaluación de la solicitud de crédito Agrícola en Microfinanzas.

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