Implementación de un sistema de inteligencia artificial con herramientas low-code para optimizar la gestión de respuestas retail Lima – 2025

dc.contributor.advisorCalsina Miramira, Willy Hugo
dc.contributor.authorFarfan Seminario, Dariel Jarob
dc.date.accessioned2026-01-07T18:00:19Z
dc.date.available2026-01-07T18:00:19Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractLa investigación tuvo como objetivo optimizar la gestión de respuestas en un ecommerce del sector retail mediante la mejora de la eficiencia en la atención interna y la facilitación del acceso a la información, a través de la implementación de un sistema de inteligencia artificial desarrollado con herramientas low-code, orientado a reducir los tiempos de respuesta y la carga operativa del equipo de soporte. El estudio adoptó un enfoque descriptivo, aplicativo y explicativo-causal, con un diseño preexperimental, aplicando encuestas y entrevistas antes y después de la implementación para evaluar variables como tiempo de respuesta, satisfacción del usuario, percepción de resolución de consultas y tiempo de búsqueda de información. El sistema fue desarrollado utilizando Microsoft Power Platform, integrando Power Automate, Power Apps, Microsoft Teams y las API de OpenAI para el procesamiento de lenguaje natural, aprovechando herramientas previamente disponibles en la organización, lo que permitió una reducción significativa de costos. Los resultados evidenciaron mejoras sustanciales en las dimensiones evaluadas, confirmando el impacto positivo de la solución implementada en la optimización de la gestión de respuestas del equipo de ecommerce.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.citationFarfan, D. (2025). Implementación de un sistema de inteligencia artificial con herramientas low-code para optimizar la gestión de respuestas retail Lima – 2025. [Tesis de pregrado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ingeniería Industrial, Escuela Profesional de Ingeniería Industrial]. Repositorio institucional Cybertesis UNMSM.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12672/28484
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Nacional Mayor de San Marcos
dc.publisher.countryPE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectInteligencia artificial
dc.subjectAutorización
dc.subjectChatbots
dc.subjectComercio electrónico
dc.subjectGestión de la información
dc.subjectAtención al cliente
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.02
dc.titleImplementación de un sistema de inteligencia artificial con herramientas low-code para optimizar la gestión de respuestas retail Lima – 2025
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
renati.advisor.dni09512630
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-6203-8344
renati.author.dni75170956
renati.discipline151046
renati.jurorSurco Salinas, Daniel Victor
renati.jurorRoca Becerra, Jorge Luis
renati.jurorWong Cabanillas, Francisco Javier
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.disciplineIngeniería Industrial
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ingeniería Industrial. Escuela Profesional de Ingeniería Industrial
thesis.degree.nameIngeniero Industrial

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