Ingeniería de Sistemas y Computación

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https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/1207

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Generador de resúmenes para términos y condiciones de servicios
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2021) Cardona Gil, Esteban; Álvarez Vargas, Gloria Inés
Los términos y condiciones son textos que contienen información sobre los compromisos y las limitaciones que la empresa y el usuario aceptan para ofrecer y recibir, respectivamente, los productos o servicios. Sin embargo, es bien sabido que muy pocas personas leen esto debido a la longitud de estos documentos y el lenguaje formal que suele llegar a utilizarse. Hay muchos aspectos en estos documentos que consideramos que los usuarios deberían conocer para determinar si verdaderamente están dispuestos a utilizar esos servicios o si prefieren buscar otra alternativa. En este documento se propone una solución a esta problemática desde un contexto regional, creando un sistema para generar resúmenes extractivos de textos de términos y condiciones en español utilizando métodos basados en la frecuencia de las palabras.
Generador de resúmenes para noticias sobre economía
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Guerrero Caicedo, Natalia; Rivero Ortega, Jesús David
Se diseñó y desarrolló un generador de resúmenes extractivos enfocado en noticias económicas utilizando técnicas de aprendizaje automático. Se exploraron diversas tecnologías relacionadas con el ámbito de la generación de resúmenes, de las cuales se escogieron las dos más pertinentes. Además, se discutieron las limitaciones técnicas asociadas a esta tarea y las estrategias posibles para mitigar estos desafíos.
Virtual teaching of the concept of number in primary school children in an interactive mixed media system
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Garcés Rojas, Ghina Alexandra; Sarria Montemiranda, Gerardo Mauricio
Esta disertación explora el diseño, desarrollo y evaluación de un sistema interactivo de medios mixtos diseñado para enseñar conceptos numéricos a niños de primaria. El proyecto tenía como objetivo crear una herramienta educativa atractiva utilizando elementos multimedia para mejorar la comprensión y retención de conceptos matemáticos. Las pruebas iterativas con niños de primaria y la retroalimentación de educadores garantizaron la efectividad y usabilidad de la herramienta. Los resultados indicaron mejoras significativas en el compromiso y la comprensión de los estudiantes. Los hallazgos sugieren el potencial de estos sistemas para mejorar los métodos de enseñanza tradicionales, aunque se necesita investigación futura sobre la integración en el currículo, la escalabilidad y características avanzadas.
Desarrollo de un sistema de ecualización automática de audio a partir de un modelo de incrustación de palabras
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Rengifo Mera, Juan David; Sarria Montemiranda, Gerardo Mauricio
En este trabajo se desarrolla una herramienta de ecualización automática basada en descripciones del sonido mediante el uso de modelos de aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural. El objetivo es hacer accesible para cualquiera ecualizaciones de audio que respondan a sus deseos creativos, utilizando modelos de incrustación de palabras como GloVe, Tok2Vec, GPT y BERT, y combinándolos en un modelo de ensamble con una capa de atención.
Prototipo de un sistema de evaluación del desarrollo psicométrico en niños a través de un sistema interactivo basado en gestos corporales
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Villaquirán Dávila, María del Mar; Ledezma Ledezma, Fabián Ernesto; Navarro Newball, Andrés Adolfo
La evaluación psicométrica en niños con diferentes discapacidades sensoriales plantea un desafío en el área educativa, donde el Test de inteligencia para Niños Wechsler (WISC) muestra limitaciones al no incorporar experiencias vivenciales. Los niños con diferentes discapacidades sensoriales, desde etapas tempranas de la vida, pueden desarrollar afectaciones en su pensamiento, habla, lenguaje, conducta, desarrollo social y emocional; lo que eventualmente puede impactar su desempeño escolar y laboral. De modo que por medio de este proyecto se tomó la iniciativa de crear un videojuego de un sistema interactivo, que permita a los niños con discapacidades sensoriales tener una experiencia más inclusiva y vivencial, mejorando así la detección temprana de problemas y promoviendo su desarrollo integral.
Desarrollo de un modelo de aprendizaje automático para la asignación de códigos de producto por sociedades comisionistas de la bolsa mercantil de Colombia a partir de descripciones de productos en supermercados
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Collantes Zuluaga, Santiago; García Cifuentes, Juan Pablo; Gil González, Julián
Este proyecto presenta el desarrollo de un modelo de aprendizaje automático para la asignación automática de códigos de productos en la Bolsa Mercantil de Colombia (BMC) a partir de descripciones proporcionadas por sus Sociedades Comisionistas (SC). Utilizando técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y aprendizaje profundo, se busca mejorar la precisión y eficiencia del proceso actual de asignación manual. Las técnicas implementadas incluyen word embeddings con Word2Vec, modelos preentrenados de spaCy, la combinación de métricas de similitud como Jaccard y coseno, y redes siamesas (SBERT) para la comparación semántica de oraciones. A lo largo del proyecto, se identificaron varias limitaciones en el corpus de datos, como la variabilidad y calidad de las descripciones, errores ortográficos y léxicos, y la falta de metadatos adicionales. Los resultados mostraron que los modelos preentrenados y las redes siamesas proporcionaron mejoras significativas en la precisión de la asignación en comparación con los modelos entrenados únicamente con nuestro corpus. La combinación de métricas de similitud también demostró ser efectiva para mejorar el alineamiento de descripciones. El estudio concluye que la integración de datos adicionales y el ajuste fino continuo de los modelos pueden llevar a mejoras adicionales en la precisión y eficiencia de este proyecto.
Modelo para la detección de cáncer de seno en imágenes histológicas a partir de aprendizaje profundo con múltiples anotadores
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) González Vélez, Juan Felipe; Buitrago Chávez, Jhoan Manuel; Gil González, Julián
El cáncer de seno es el tipo de cáncer más común en mujeres, por lo que la detección temprana de esta enfermedad es crucial para combatirla. Actualmente, una de las formas de detectar el cáncer de seno es mediante el análisis del tejido mamario a través de imágenes histológicas. Este análisis es un proceso tedioso que debe ser realizado por un experto. El aprendizaje automático puede ser útil para facilitar esta tarea; sin embargo, requiere una cantidad suficiente de información recolectada para su entrenamiento, lo cual es difícil de obtener debido a la escasez de expertos capaces de anotar las imágenes. En este proyecto se proponen diferentes modelos de aprendizaje profundo para la clasificación de imágenes histológicas, aprovechando las anotaciones de múltiples anotadores con diversos grados de experiencia y conocimiento. Los resultados de estos modelos fueron comparados con varios modelos clásicos de aprendizaje automático que utilizan las etiquetas verdaderas para su entrenamiento.
Desarrollo de un modelo de aprendizaje automático no supervisado para seleccionar noticias relevantes
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Hernández Saavedra, Juan Camilo; Linares Ospina, Diego Luis; Álvarez Vargas, Gloria Inés
La forma en que las personas se informan ha evolucionado constantemente con la proliferación de la tecnología. La mayoría de todos los medios de comunicación han abandonado parcialmente sus formatos físicos para adaptarse al mundo digital, más precisamente al entorno web. Este cambio ha llevado a un gran aumento en el número de lectores, generando beneficios tanto a los noticieros como a los lectores. Uno de los tantos beneficios que podemos encontrar es la facilidad y la rapidez con la que la información es llevada a los lectores, permitiéndoles acceder a las noticias en el lugar y momento que quieran con solo hacer un par de clics. Aunque inicialmente los beneficios eran evidentes, con el tiempo surgieron desafíos que han afectado a los medios de comunicación que publican noticias en formato web. Entre los problemas más comunes podemos encontrar la combinación de noticias irrelevantes con noticias relevantes para el lector, lo cual puede influir en el pensamiento e interés que ellos reciben durante sucesos importantes, teniendo en cuenta que las noticias, al tener una gran influencia en la percepción y toma de decisiones en la población, son una parte fundamental de la sociedad. En este trabajo se presentó una solución haciendo uso de modelos de aprendizaje automático no supervisado, representación de textos haciendo uso de técnicas del procesamiento del lenguaje natural, junto con una estrategia que consiste en obtener noticias de varios portales web de noticias. Si una noticia aparece dentro de varios portales, es considerada relevante. Esto se logra gracias a los modelos de representación de textos que permiten extraer el sentido y contexto de un titular, para posteriormente ser agrupados haciendo uso de modelos de clustering. Por último, estos modelos de clustering son ajustados haciendo uso de búsqueda de hiperparámetros, permitiendo obtener su mayor precisión posible. Finalmente, se logró construir dos modelos de clustering que, haciendo uso de modelos, representación de texto, técnicas de procesamiento del lenguaje natural y búsqueda de hiperparámetros para ajustar al máximo su precisión, son capaces de discernir qué noticias son relevantes de un grupo de noticias. Para demostrar el funcionamiento, se diseñó un pequeño prototipo de portal web de noticias, que contiene estos modelos de clustering en funcionamiento.
Clasificador de sonidos que indiquen una alerta o amenaza para las personas con discapacidad auditiva
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Villalobos Tenorio, Jeremías; Gil González, Julián
Este trabajo de grado se enfoca en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático para clasificar algunos sonidos que se encuentran en el conjunto de datos AudioSet de Google. Estos sonidos fueron seleccionados en función de la cantidad de muestras disponibles y su relevancia para indicar una alerta o amenaza. A través de este proyecto, se quiere documentar el proceso para llegar a entrenar un modelo que cumpla la tarea de clasificación de sonidos, y mostrar los obstáculos que se pueden presentar para lograrlo. También se busca dejar las puertas abiertas para un trabajo futuro donde se implemente un modelo de este tipo en dispositivos móviles con micrófono, y se logre ayudar a las personas con discapacidad auditiva a aprender a asociar lo que escuchan con su significado, o a que puedan identificar sonidos de su entorno físico que indiquen una alerta o amenaza para su integridad. Para llegar a los resultados del proyecto, fue necesario generar espectrogramas a partir de los sonidos descargados y entrenar varios modelos con ayuda de transfer learning. En los resultados se presenta una comparación entre los modelos entrenados, su evaluación con distintas métricas de desempeño, y su comparación con algunos modelos del estado del arte.
La ciberseguridad de un canal de comunicación entre computadores cuánticos para la distribución de claves cuánticas simétricas
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Correa Ortiz, Dilan Andrés; Torres Rincón, Santiago; Gutiérrez Rancruel, Liliana
La transmisión de información es vital en la actualidad, en un mundo cada vez más conectado a través de medios digitales. Se han desarrollado muchos métodos para ejercer la ciberseguridad y brindar canales de comunicación seguros. Sin embargo, con el tiempo, hemos avanzado hacia tecnologías cada vez más robustas y complejas, que nos permiten alcanzar nuevos horizontes de conocimiento, acercándolos más a nuestras manos. Un hecho que ha tenido poco impacto en el público general es el reto al que se enfrentará la ciberseguridad en los próximos años con la aparición de la computación cuántica. Esta traerá consigo tiempos de cálculos computacionales abruptamente inferiores a los que puede ofrecer la computación tradicional. A causa de esto, el proyecto que se propone, como aporte a fomentar la investigación y la divulgación de información sobre el problema descrito, es realizar en un lenguaje de programación la implementación del protocolo BB84 utilizando máquinas tradicionales. Se busca diseñar un algoritmo que simule el envío y la recepción de fotones por el canal cuántico, creando la estructura básica de los componentes de un computador cuántico para posteriormente realizar pruebas experimentales que permitan evaluar la eficiencia y seguridad del protocolo, considerando las limitaciones de los componentes creados. Para finalizar, se presentarán las conclusiones encontradas con recomendaciones personales para trabajos futuros.
Graffitis con realidad virtual
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Manchola Brokopp, Victor Antonio; Navarro Newball, Andrés Adolfo
El grafiti, como la pintura y la escultura, es una forma de arte. Se pueden encontrar ejemplos del mismo en la Grecia Antigua y otros lugares, por lo que es una forma de arte antigua y muy extendida. A pesar de estos hechos, está muy estigmatizado debido a su asociación con el vandalismo. También tiene algunas barreras de accesibilidad: muchas personas no están dispuestas a pintar sobre las superficies de su casa, y pintar sobre las paredes de otras propiedades es, por supuesto, ilegal. Además, algunas personas no toleran los aerosoles y sus partículas. Sin embargo, es posible reducir o incluso eliminar por completo este estigma utilizando la tecnología moderna. Qué pasaría si todos pudieran pintar grafitis de forma segura en un entorno virtual? Para reducir las barreras entre los aspirantes y sus grafitis, sería posible incorporar la realidad virtual? Esa es la propuesta de este proyecto: crear un entorno virtual -con el apoyo de la realidad virtual- para que los usuarios puedan pintar grafitis sin las preocupaciones habituales y reducir el estigma asociado a esta forma de arte. A este fin, se creó un prototipo de este entorno. Se probó con controles tradicionales de teclado y ratón en un PC, y también con el Oculus Quest 2. Se hicieron más pruebas con voluntarios, que presentaron sus conclusiones en una encuesta donde calificaron distintos aspectos del prototipo. En general, las calificaciones fueron altas, y se tuvo en cuenta una sugerencia de un voluntario para trabajo futuro.
Modelo de red neuronal convolucional para la traducción de gestos en lenguaje de señas colombiano a texto enfocado en el sector hotelero colombiano
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Naranjo Astaiza, Nicolle Dayana; Suárez Peña, María José; Linares Ospina, Diego Luis ; Álvarez Vargas, Gloria Inés
El objetivo principal de este proyecto es apoyar a las personas con discapacidad sensorial auditiva, permitiéndoles llevar a cabo acciones básicas en entornos donde el personal no está debidamente capacitado para ofrecer una atención totalmente adecuada, como suele ser en el sector hotelero colombiano. Por lo tanto, es cada vez más necesario el desarrollo de una herramienta computacional capaz de reconocer y traducir gestos manuales del lenguaje de señas colombiano (LSC) a texto. Esta herramienta no solo busca cubrir una necesidad real en la sociedad, sino que también permitirá una atención inclusiva y una experiencia positiva para todos los involucrados. Los resultados obtenidos de este proyecto demuestran de manera concluyente la funcionalidad de la herramienta desarrollada. La identificación de los datos es efectiva, y la traducción a texto es precisa. La herramienta es capaz de reconocer los gestos manuales del LSC de acuerdo con el corpus utilizado.
Prototipo funcional de una aplicación móvil como complemento al proceso de respuesta a conversaciones y gestión de agentes dentro de Piyion
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Delgado Ríos, Nicolás Sebastián; Paladines Muñoz, Karen Camila; Delgado Ríos, Héctor David
El uso de dispositivos móviles ha incrementado notablemente en los últimos años, puesto que su portabilidad se vuelve útil en distintos escenarios, permitiendo a las personas realizar actividades sin la necesidad de contar con un dispositivo de mayor tamaño y capacidad. Además, al ser de menor costo, es más asequible que los computadores personales, y el día de hoy un gran porcentaje de la población cuenta con un teléfono inteligente. La realidad de los usuarios de Piyion, una plataforma que permite unificar todos los canales de comunicación y administrar los asesores de una empresa, no es diferente; debido a este creciente uso de dispositivos móviles, y la necesidad de los usuarios de Piyion de contar con una aplicación móvil en la que puedan extender el funcionamiento de la aplicación web para facilitar algunas tareas que no son necesarias de completar en un computador personal, en este trabajo de grado se desarrolló una aplicación móvil como complemento a la aplicación web del sistema, con el fin de apoyar las actividades que llevan a cabo los usuarios dentro de Piyion.
Reconocimiento y cuantificación de polarización ideológica en redes sociales
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Ortiz Aristizabal, Nicolas Alberto; Valencia Posso, Frank Darwin
Las redes sociales han marcado una nueva era para la comunicación en el mundo moderno y ya no sólo abren un camino para compartir información, sino también para dar a conocer la opinión de cada uno en discursos civiles que pueden llegar a millones y millones de personas. Este comportamiento genera el nacimiento de una infinidad de estudios de sociología y psicología sobre el comportamiento de las personas y los fenómenos que pueden aparecer sobre ellos, teniendo impactos masivos que son evidentes, por ejemplo, en el uso de la publicidad o las campañas políticas. De ahí nace además la necesidad de medirlos, analizarlos y predecirlos, con el fin de entender su comportamiento en un sistema masivo de información. Dicho crecimiento de la comunicación y la dispersión que tienen las opiniones dentro de las redes sociales, han generado un interés especial en comprender los fenómenos sociales y psicológicos que se originan a partir de este medio. Además, de la difícil tarea de conocer la opinión pública, aún con estos fenómenos actuando sobre las propias creencias de cada persona. Uno de los más importantes a la hora de conocer la opinión pública y su comportamiento es la polarización, pues describe como una población de personas que intercambian sus ideas, en el momento en el que estas tengan opiniones diferentes o contrarias, tendrán diferentes consecuencias en sus ideales, algunos de ellos contraintuitivos. A lo largo de este trabajo se describen los objetivos y acercamientos de las ciencias de la computación en el análisis de la opinión en redes sociales, se exponen diferentes modelos matemáticos y computacionales que se han implementado para medir y simular la polarización ideológica en redes sociales y posteriormente se expone una metodología para realizar pruebas con datos reales, obtenidos a partir de las interacciones en redes sociales, en los modelos de polarización. Además, se presenta un algoritmo que cuantifica la opinión de mensajes publicados en redes sociales empleando un modelo pre-entrenado de inteligencia artificial, de modo que las opiniones sean representadas en los parámetros de los modelos de polarización. También se implementan diferentes grafos de influencia que definen algunas formas como se pueden representar los intercambios de opinión en redes sociales. Por último, se evalúan las opiniones de un conjunto de datos de Reddit y se generan las simulaciones de polarización empleando el modelo presentado por el grupo Avispa, a partir de las cuales se presentan límites y retroalimentaciones del modelo actual y se proponen nuevos enfoques que pueden favorecer a la simulación de la opinión y la polarización en redes sociales desde las ciencias de la computación.
Prototipo de un sistema de evaluación del desarrollo cognitivo en niños a través de un videojuego tipo laberinto
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Oviedo Lutkens, Luis Miguel; Navarro Newball, Andrés Adolfo
La deforestación extensiva de bosque nativo a causa del llamado “progreso” del hombre desplaza la fauna y destruye la flora, hábitat de especies en vía de extinción cómo el Oso de Anteojos y el Mono Tití Cabeciblanco. A pesar de los diferentes esfuerzos para conservar estos ecosistemas de vida el principal factor que contribuye a la pérdida de las especies es el desconocimiento de las mismas. No obstante, la educación ambiental disponible para las personas con discapacidades visuales o auditivas puede llegar a ser poco inclusiva o limitada. Los niños y niñas con diferentes discapacidades visuales y auditivas desde etapas tempranas de la vida pueden desarrollar afectaciones en su pensamiento, habla, lenguaje, conducta, desarrollo social, emocional y finalmente afectar su desempeño escolar y laboral. De modo que por medio de este proyecto se tomó la iniciativa de crear un videojuego de tipo laberinto que permita a los niños con discapacidades visuales y auditivas aprender de la naturaleza de manera interactiva. Por medio de este videojuego se busca crear un impacto positivo en la vida de los niños de modo que puedan aprender por medio de una interacción inclusiva, generar conciencia sobre el cuidado de la fauna y flora colombiana y contribuir a la evaluación del desarrollo cognitivo y social de los niños por medio de la tecnología.
Análisis de sentimientos integrado en un modelo de predicción del precio de las acciones, utilizando técnicas de aprendizaje automático
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Londoño Cárdenas, Jhon Sebastián; Ortiz Morales, Luis Alberto; Linares Ospina, Diego Luis; Álvarez Vargas, Gloria Inés
El mercado de acciones es uno que cuenta con cierta antigüedad, es por esto que se han desarrollado y probado una gran variedad técnicas para intentar predecir el comportamiento del valor del precio de las acciones. Sin embargo, para estas predicciones se tienen en cuenta, en mayor medida, variables como el histórico del precio, dejando de lado otro tipo de información como el análisis de sentimientos. En este proyecto se quiso contribuir a la investigación sobre el aporte que puede hacer este tipo de variable menos usada en la predicción del precio de las acciones, por este motivo, se llevó a cabo una integración entre dos técnicas con diferente grado de exploración. Para la parte del análisis de sentimientos se usó un dataset de tweets de la empresa Apple al cual se le aplicó técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural para el preprocesa miento, 2 algoritmos de aprendizaje semi-supervisado para ayudar a etiquetar los sentimientos de todos los tweets y 3 modelos de aprendizaje automático para que pudieran etiquetar tweets nuevos, siendo este la Máquina de Soporte Vectorial. Para la parte del histórico del precio se usó un dataset de diferentes valores de las acciones de la empresa Apple, gracias al cual se en traron 3 modelos de aprendizaje automático de los cuales la LSTM tuvo los mejores resultados. Posteriormente, se integraron los sentimientos obtenidos al histórico del precio, obteniendo que el mejor modelo era el Random Forest, sin embargo, no conseguía superar al mejor modelo que únicamente usaba el histórico del precio. Con dicho modelo de Random Forest se realizaron pruebas en un mercado simulado, determinando que el uso tanto del histórico del precio como del análisis de sentimientos es posible y tiene resultados aceptables, no obstante, la estrategia de compra y venta debe examinarse con mayor rigurosidad para darle un uso a estos modelos en el mundo real.
Identificación de lenguaje ofensivo en mensajes de texto, utilizando técnicas de aprendizaje automático
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Ocampo Morales, Kevin Steven; Arango Salazar, Juan Sebastián; Pabón Burbano, María Constanza
Este proyecto de investigación se centró en el estudio y desarrollo de modelos de aprendizaje automático supervisado, incluyendo variantes de Naive Bayes, máquinas de soporte vectorial y redes neuronales convolucionales, con el propósito de identificar y clasificar tweets como ofensivos o no ofensivos. A lo largo de esta investigación, se siguieron varios pasos fundamentales que desempeñaron un papel importante en la creación de los modelos finales. Los diversos procesos experimentales desarrollados a lo largo de la investigación arrojaron resultados de relevancia. Inicialmente, se implementaron modelos base predeterminados disponibles en las librerías. A medida que avanzábamos e iteramos, además de la constante incorporación de métodos y técnicas más avanzadas que permitían enriquecer y perfeccionar los modelos. Al concluir la investigación tanto los modelos de Naive Bayes, junto con el modelo de máquinas de soporte vectorial, arrojaron resultados excelentes durante las fases de entrenamiento, pero al momento de comprobar con la fase de prueba los resultados fueron deficientes. A pesar de implementar diversas estrategias, métodos y técnicas para mejorar su eficacia en el proceso de la clasificación de tweets, no se logró un desempeño satisfactorio debido a problemas de sobreajuste. Además, el modelo de redes neuronales, junto con las técnicas implementadas para optimizar su rendimiento, demostró ser efectivo al proporcionar resultados satisfactorios. En resumen, este estudio facilitó la exploración de diversos métodos y técnicas en el desarrollo de modelos de clasificación, destacando la relevancia de la iteración continua para el constante perfeccionamiento de la investigación.
Chatbot para mejorar la comunicación entre tiendas de barrio y sus proveedores
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Paredes Conde, Julián; García Cifuentes, Juan Pablo
La tecnología es una herramienta que resulta ser de suma importancia hoy en día, la cual nos permite comunicarnos con las demás personas y darnos a conocer para así generar un mayor impacto en un público objetivo, al trabajar en conjunto con las estrategias de publicidad o marketing existentes. Asimismo, la tecnología puede llegar a ser fundamental para impulsar o controlar un negocio, ya que esta consigue aumentar su productividad y eficiencia, al lograr romper la barrera que existe entre un proveedor y su cliente para comunicarse a la distancia. En Colombia se han venido implementando estrategias digitales en las empresas muy lentamente en comparación con otros países. De hecho, el COVID-19 y el paro nacional fueron detonantes que obligaron a los negocios, como lo son las tiendas de barrio y sus proveedores, a adaptarse a una nueva era digital en la cual estos pueden llegar a vender, comprar o distribuir sus productos de una manera más eficiente. Sin embargo, dada la crisis económica, la falta de recursos, de comunicación y el desabastecimiento que se estaba viviendo en dicho momento, ha sido difícil generar una transición digital en muchas tiendas de barrio y proveedores de las mismas que lo requieren para impulsar su negocio. Dado que, aunque se han desarrollado distintas aplicaciones móviles o web que buscan servir como intermediarias, estas no abarcan las necesidades de la mayoría de personas o negocios. El presente trabajo de grado buscará crear una solución tecnológica por medio de un chatbot que permita mejorar la comunicación entre los tenderos y sus proveedores al momento de realizar un pedido, creando una alternativa basándose en sus necesidades, para que estos no solo puedan comunicarse entre sí, sino que también puedan comercializar sus productos de una manera más eficiente, de tal modo que se permita reducir el desabastecimiento en las tiendas de barrio y se logre aportar a la economía del país.
Aplicación web para facilitar la visibilidad y enlace en servicios de Ingeniería especializados
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Loaiza Ospina, Julián Andrés; Sarria Montemiranda, Gerardo Mauricio; Rincón, Luisa Fernanda
A pesar de que Colombia ha experimentado un crecimiento económico destacado en el con texto latinoamericano durante los últimos años, este desarrollo no se ha reflejado en una disminución en las tasas de desempleo. Por el contrario, el desempleo ha mostrado una tendencia ascendente, alcanzando un 10.5 % a finales de 2019 y creciendo aún más hasta un 15.9 % en los años 2020 y 2021, como resultado de la crisis del COVID-19 [1]. Uno de los principales desafíos radica en la dificultad de las empresas para encontrar profesionales cualificados que cumplan con sus necesidades específicas. Según Javier Echeverri Hincapié, presidente de ManpowerGroup Colombia, el 54 % de los empleadores colombianos indican que no logran encontrar talentos con las habilidades necesarias. En particular, el estudio de Manpower Group [2] resalta la dificultad de encontrar ingenieros químicos, eléctricos, mecánicos y electromecánicos, perfiles profesionales fundamentales para el sector de la manufactura, entre otros. En respuesta a este problema, este trabajo de grado propone una solución tecnológica que facilita la conexión entre ingenieros independientes y empresas, potenciando su visibilidad en la web. La intención es contribuir a la disminución del desempleo y optimizar el proceso de búsqueda y contratación de profesionales especializados en las disciplinas de la ingeniería. Este documento presenta la naturaleza y alcance de la solución propuesta, explicando su diseño, implementación y resultados obtenidos durante su fase de pruebas y validación.
Sistema para ayudar en la elección de una carrera universitaria en la Pontificia Universidad Javeriana-Cali, a jóvenes próximos a ingresar
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2021) Toro Franco, Sebastián; Osorio Paz, Cristian Steven; Sarria Montemiranda, Gerardo Mauricio
La educación es uno de los factores más importantes para el desarrollo de la sociedad y bienestar general de sus individuos, por eso es importante apoyar el proceso de transición de escuela media a superior para que la sociedad genere los aportes laborales o profesionales necesarios para suplir las necesidades del progreso de la sociedad, la mala o inexistente elección vocacional es uno de las principales obstáculos de este importante proceso, en conjunto con la deserción universitaria, por esto es necesario la creación de una herramienta que permita a todos los estudiantes próximos a entrar a la educación superior el conocimiento de distintas características que implican el estar en una u otra carrera para tomar una decisión de manera correcta de la mano de información más aterrizada a la realidad y predicciones basados en distintos estudiantes como seria el sistema creado.

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