Principales Herramientas de la Inteligencia Artificial para Industrias Una revisión de Literatura

The aim of this text is to simplify the analysis of various bibliographic sources that address the use of artificial intelligence in different industrial sectors. The PRISMA methodology was employed to examine articles published in different journals indexed in high-prestige databases that deal with the use of AI tools in these areas. An exhaustive literature review was conducted in Scielo and Scopus to ensure the inclusion of a broad spectrum of relevant research. This extensive review allowed for the identification of significant trends in the use of artificial intelligence in different geographical regions and specific industrial sectors. It was observed that countries such as the United States, Brazil, and Colombia stand out for their leadership in the production of articles related to AI in their respective industries. Likewise, it is noted that AI tools, such as neural networks, ChatGPT, chatbots, and machine learning, not only optimize industrial processes but are also driving disruptive innovations in areas such as computer science, engineering, social sciences, business, management, accounting, chemical engineering, medicine, and materials science. This exhaustive analysis provides a solid and informed basis for strategic decision-making and guides future research aimed at maximizing the potential of artificial intelligence in the industrial field.El objetivo de este texto es simplificar el análisis de diversas fuentes bibliográficas que abordan el empleo de la inteligencia artificial en distintos sectores industriales. Se empleó la metodología Prisma para examinar artículos publicados en diferentes revistas indexadas a bases de datos de alto prestigio que abordan el uso de herramientas de IA en estas áreas. Se realizó una exhaustiva revisión de la literatura en Scielo y Scopus para garantizar la inclusión de un amplio espectro de investigaciones relevantes. Esta amplia revisión permitió identificar tendencias significativas en el uso de inteligencia artificial en diferentes regiones geográficas y sectores industriales específicos. Se observó que países como Estados Unidos, Brasil y Colombia destacan por su liderazgo en la producción de artículos relacionados con IA en sus respectivas industrias. Asimismo, se señala que las herramientas de IA, como las redes neuronales, el ChatGPT, chatbots y Machine Learning, no solo optimizan los procesos industriales, sino que también están impulsando innovaciones disruptivas en áreas como ciencias de computación, ingeniería, ciencias sociales, negocios, gestión, contabilidad, ingeniería química, medicina y ciencia de materiales. Este análisis exhaustivo brinda una sólida y fundamentada base para toma de decisiones estratégicas y orienta hacia futuras investigaciones destinadas a maximizar el potencial de la inteligencia artificial en el ámbito industrial

Propuesta de una Metodología basada en DevSecOps y SCRUM para el desarrollo de Software con Calidad

Collaboration in software development teams often requires effective activity management. Agile methodologies enable managing changes; however, fostering a culture of cross-functional collaboration within the organization and shared responsibility for security in development facilitates comprehensive communication. This provides stakeholders with better decision-making tools. The aim of this paper is to outline a methodology proposal for managing software development projects based on DevSecOps and Scrum. Subsequently, the methodology is tested in two case studies, and the results are presented, highlighting improvements in delivery times and software development quality.  Finally, it discusses how integrating agile methodologies like DevSecOps and Scrum in software development project management provides a robust framework to adapt to changes and enhance the quality of the final product.La colaboración en equipos de desarrollo de software a menudo necesita una buena gestión de las actividades; con la aplicación de metodologías ágiles es posible administrar los cambios, sin embargo, una cultura de colaboración transversal en la organización y una responsabilidad compartida en relación con la seguridad en el desarrollo permite una comunicación integral, lo que les da mejores herramientas a las partes interesadas para la toma de decisiones. El objetivo de este trabajo es describir la propuesta de una metodología para la gestión del desarrollo de proyectos de software con base en DevSecOps y Scrum; posteriormente, se prueba la metodología en el desarrollo de dos casos de estudio y se presentan los resultados, además, identifican las mejoras en los tiempos de entrega y la calidad del desarrollo de software.  Finalmete, se comenta cómo la integración de metodologías ágiles DevSecOps y SCRUM en la gestión de proyectos de desarrollo de software proporciona una estructura robusta para adaptarse a los cambios y mejorar la calidad del producto final

Reconocimiento y clasificación de comentarios de productos de Amazon

The flow of information arises every day through the internet continuously thanks to the constant interactions between users, these interactions are presented in comments that can be positive or negative. This can help a lot to the service offered by Amazon on their products to understand if this' in good condition or not, so that its users of the platform can be convinced when buying a product, and is that, if these are a large number, an analysis made by one person is not enough. This requires the use of tools that operate with large amounts of data such as (name of data processing), which is a model that helps the analysis of classification of comments based on what users express. In this paper we will use' this model for the classification of Amazon product reviews, rating these reviews based on their description. It will also make use of metrics and future suggestions for the proposal mentioned in this paper. The analysis of comments will help to understand how people classify these different situations in their daily lives. Social network data is used throughout the analysis and classification process, which consists of text data. Using social networks, comments can be monitored or analyzed. In this research work, we will classify the data of comments made on Amazon relating to their rating on each comment.El flujo de información surge día a día mediante internet de manera continua gracias a las constantes interacciones presentes entre los usuarios, estas interacciones se presentan en comentarios que pueden ser positivos o negativos. Esto puede ayudar mucho al servicio que ofrece Amazon en sus productos para poder comprender si esta´ en buen estado o no, para que sus usuarios de la plataforma se puedan convencer al momento de comprar un producto, y es que, si estos son un gran número, un análisis hecho por una sola persona no es suficiente. Para ello es necesario el uso de herramientas que operan con grandes cantidades de datos como (nombre del procesamiento de datos), que es un modelo que ayuda al análisis de clasificación de comentarios basados en lo que expresan los usuarios. En este trabajo se usará´ este modelo para la clasificación de comentarios de productos de Amazon, valorando estos comentarios según su descripción. Se harán además uso de métricas y de sugerencias futuras para la propuesta mencionada en este trabajo. El análisis de los comentarios ayudara´ a entender cómo es que las personas clasifican estas diferentes situaciones de su vida cotidiana. Los datos de las redes sociales se utilizan durante todo el proceso de análisis y clasificación, que consiste en datos de texto. Utilizando las redes sociales, se puede monitorizar o analizar los comentarios. En este trabajo de investigación clasificaremos los datos de los comentarios que se realizan en Amazon relativos a su calificación en cada comentario

Sistema web y la eficientización en gestión comercial de una empresa de confecciones vestuarias peruana

The systems aim to reduce errors and costs. The objective of the information was to streamline the commercial management processes in the Rosita clothing store. Regarding the method: It was the SCRUM methodology, carried out with PHP.v8 and Laravel v9 framework, as well as MySQL Workbench 10.4.25 database; For the mobile, the Xamarin 5.9 development framework was used with the C# language, with 19 user stories stacked in 3 Sprints, executed in 98 days, at the end of which the modules will be provided. To differentiate the hypotheses, the Shapiro Wilk and Kolmogorov-Smirnov-Lilliefors normality tests were used, and inferential statistics were used using the student parametric test for paired data with a significance level of 5%. The research design was pre-experimental. The population was 14 people, the sample for the customer service time indicator was 603 clients, for information search time 840 searches, for the level of satisfaction of those in charge 14, and for management report preparation time 525 reports.; The types of samples used were: simple random and convenience for the satisfaction indicator. The instruments were: interview guide, record sheet, stopwatch and questionnaire. For the inferential statistical tests, we used R. The result based on the general objective was: Customer service time reduced the speed of service from 63.19 s to 3.14 s, with a notable time reduction of 60.05 s. Conclusions: The web system managed to improve commercial management indicators, confirming its effectiveness with a positive impactLos sistemas aspiran a reducir errores y costos. La indagación tuvo como objetivo agilizar los procesos de gestión comercial en la tienda confecciones Rosita. En cuanto al método: Fue la metodología Scrum, realizado con PHP.v8 y framework Laravel v9, así como base de datos MySQL Workbench 10.4.25; para el móvil se usó framework de desarrollo Xamarin 5.9 con lenguaje C#, con 19 historias de usuario en 3 Sprints, ejecutados en 98 días, luego para diferir las pruebas de normalidad de Shapiro Wilk y de Kolmogórov-Smirnov-Lilliefors, utilizandose la estadística para la prueba paramétrica t de Student para datos pareados con significancia del 5%. El diseño de la investigación fue: pre experimental. La población fue de 14 personas, la muestra para el indicador tiempo de atención al cliente fue de 603 clientes, para tiempo de búsqueda de información 840 búsquedas, para el nivel de satisfacción de los encargados 14, y para tiempo elaboración reportes de gestión 525 reportes; los tipos de muestreo que se usaron fueron: aleatorio simple y por conveniencia para el indicador de satisfacción. Los instrumentos fueron: guía de entrevista, ficha registro, cronometro y cuestionario. Para las pruebas estadísticas se usó R. El resultado en base al objetivo general fue: El tiempo de atención al cliente redujo la velocidad de atención de 63.19 s a 3.14 s, con una reducción de tiempo notable de 60.05 s. Conclusiones: El sistema web logró mejorar los indicadores de la gestión comercial, confirmando su efectividad con un impacto positivo

Diseño, Construcción y Pruebas de una Estación Terrena de Bajo Costo para CubeSat con Tecnología IoT-LoRa

This research article presents the design and construction of a low-cost ground station, consisting of a Yagi antenna, Low Noise Amplifier (LNA), and a LoRa receiver node, enabling the reception of CubeSat signals utilizing LoRa technology. The design incorporates general antenna and electronic amplifier design concepts and was validated through laboratory tests assessing elec-trical characteristics, signal radiation, and frequency response. This setup successfully received telemetry data from LoRa-based CubeSat satellites.En esta investigación se presenta el diseño y construcción de una estación terrena de bajo costo, compuestas por una antena Yagi, Amplificador de bajo ruido (LNA) y un nodo receptor LoRa que permite  recepción de señales de CubeSats basadas en tecnología LoRa, para lo cual se emplearon conceptos de diseño general de antenas y amplificadores electrónicos y se comprobó el diseño mediante pruebas de laboratorio de características eléctricas, radiación de señal y respuesta en frecuencia con lo que se pudo recibir datos de telemetría de los satélites CubeSat LoRa

Clasificación de comentarios de Android usando BERT

This project focuses on developing an NLP-based text analysis tool to evaluate Android app user feedback, specifically collected from F-Droid. The lack of an automated solution to analyze and understand these opinions, classifying them into specific topics, motivates research. The goal is to provide developers, users, and data analysts with a detailed view of user preferences and perceptions. Using data sets in English between 2014 and 2017, the proposal is implemented in Python with the Pandas library. The BERT model is used for classification, with a specific focus on the comparison of different models. The graphical interface is built in Visual Studio, allowing users to enter comments and obtain topic rankings, along with word cloud visualizations.Este proyecto se centra en desarrollar una herramienta de análisis de texto basada en NLP para evaluar comentarios de usuarios de aplicaciones Android, específicamente recopilados de F-Droid. La falta de una solución automatizada para analizar y entender estas opiniones, clasificándolas en tópicos específicos, motiva la investigación. El objetivo es proporcionar a desarrolladores, usuarios y analistas de datos una visión detallada de las preferencias y percepciones de los usuarios. Utilizando conjuntos de datos en inglés entre 2014 y 2017, la propuesta se implementa en Python con la librería Pandas. Se emplea el modelo BERT para la clasificación, con un enfoque específico en la comparación de diferentes modelos. La interfaz gráfica se construye en Visual Studio, permitiendo a los usuarios ingresar comentarios y obtener clasificaciones de tópicos, junto con visualizaciones de nubes de palabras

Explorando los Principales Atributos de Blockchain para la protección de Datos médicos: Una Revisión Sistemática

This article addresses the protection of medical data in health information systems, focusing on the growing adoption of electronic health records (EHRs). It recognises the security challenges inherent in centralised systems and advocates for the secure exchange of medical data. The methodology follows the principles of the PRISMA statement, using search engines such as SCOPUS, PUBMED and IEEE XPLORE to identify 20 relevant documents. These papers focus on key attributes of blockchain technology: access control, data privacy, data security and encryption. The results indicate that access control is the most recurring attribute, followed by data privacy, data security and encryption. The discussion highlights the practical applicability of these attributes, improving patient confidence and medical workflow efficiency. The conclusions affirm the relevance of the blockchain in medical data protection, pointing to opportunities for future research, especially in less developed healthcare settings. The study provides a comprehensive framework for healthcare professionals and developers, highlighting the need for further application and exploration of implementation strategies through specific case studies. In summary, the systematic review makes a significant contribution to the understanding and application of blockchain in the secure management of medical information globally. It highlights the importance of key attributes of blockchain in improving the security, privacy and integrity of medical data, providing a comprehensive perspective for practitioners and developers interested in this area.Este artículo aborda la protección de datos médicos en sistemas de información médica, centrándose en la creciente adopción de registros médicos electrónicos (EHR). Reconoce los desafíos de seguridad inherentes a los sistemas centralizados y aboga por un intercambio seguro de datos médicos. La metodología sigue los principios de la declaración PRISMA, utilizando motores de búsqueda como SCOPUS, PUBMED e IEEE XPLORE para identificar 20 documentos relevantes. Estos documentos se centran en atributos clave de la tecnología Blockchain: control de acceso, privacidad de datos, seguridad de datos y encriptación. Los resultados indican que el control de acceso es el atributo más recurrente, seguido por la privacidad de datos, seguridad de datos y encriptación. La discusión resalta la aplicabilidad práctica de estos atributos, mejorando la confianza del paciente y la eficiencia del flujo de trabajo médico. Las conclusiones afirman la relevancia de la Blockchain en la protección de datos médicos, señalando oportunidades para investigaciones futuras, especialmente en entornos de salud menos desarrollados. El estudio proporciona un marco integral para profesionales de la salud y desarrolladores, subrayando la necesidad de una mayor aplicación y exploración de estrategias de implementación mediante casos de estudio específicos. En resumen, la revisión sistemática aporta de manera significativa al conocimiento y aplicación de blockchain en la gestión segura de la información médica a nivel global. Destaca la importancia de atributos clave de blockchain en la mejora de la seguridad, privacidad e integridad de los datos médicos, ofreciendo una perspectiva completa para profesionales y desarrolladores interesados en este ámbito

Sistema de reconocimiento facial para el control de accesos mediante Inteligencia Artificial

The main objective of this article is the development of a system that allows the facial recognition of a person for access control through Artificial Intelligence. For the development of the system, the Convolutional Neural Networks algorithm was used, which is a recognition model. Likewise, the Python programming language and the following libraries such as Numpy, Os, OpenCV and Imutils were used for its implementation. The results obtained according to the hit and using a dataset of 4500 images are approximately 88% in terms of the prediction per person, concluding that the recognition system is effective and has greater efficiency by increasing the size of datasets generated by individuals.El presente artículo tiene como objetivo principal el desarrollo de un sistema que permita el reconocimiento facial de una persona para el control de accesos mediante Inteligencia Artificial. Para el desarrollo del sistema se tuvo como algoritmo Redes Neuronales Convolucionales, el cual es un modelo de reconocimiento. Así mismo se utilizó el lenguaje de programación Python y las librerías siguientes como Numpy, Os, OpenCV e Imutils para su implementación. Los resultados obtenidos según el acierto y utilizando un dataset de 450 imágenes por individuo son de un 88% aproximadamente en cuanto la predicción por persona, concluyendo que el sistema de reconocimiento es eficaz y tiene mayor eficiencia incrementando el tamaño de datasets generados por individuos

Modelo de clasificación de depresión en Tweets usando BERT

Today there are many signs of depression, as well as many suicide attempts caused by this emotional disorder, and this is reflected mostly on social networks, mainly on Twitter. For this reason, it is important for specialists and organizations seeking to safeguard people's lives to use software tools to address this problem. For this, in this work a web tool called "UBDevs-Depression-Classifier" is proposed,  that allows you to automatically obtain and classify tweets for a specific topic. A greater emphasis was placed on tweets related to COVID-19in the years 2020-2021 the world experienced a pandemic that increased cases of depression in many places. This research proposal focuses on the use of a model based on NLP (Natural Language Processing) for the classification of Tweets in order to find those that incite depression or imply that users are in a bad mood, all this in order to maintain the mental and physical health of the users of this platform. There are several models that are used as a basis for NLP projects, however, at present BERT has proven to be one of the most efficient, so we selected it for the development of our proposal. To evaluate the efficiency of the project we applied the F1 metric obtaining a value of 0.8806, a quite acceptable result with respect to a textual classification.Hoy en día existen muchos indicios de depresión, así como muchos intentos de suicidio causados por este trastorno emocional, esto se ve reflejado mayormente en redes sociales principalmente en Twitter. Por ello, es importante que los especialistas y organizaciones que busquen salvaguardar la vida de las personas, utilicen herramientas de software que permitan abordar este problema. Para ello, en este trabajo se propone una herramienta web llamada “UBDevs-Depression-Classifier” que permite clasificar y obtener tweets de forma automática por algún tema específico. Se puso un mayor énfasis a tweets relacionados con el COVID-19 debido a que en los años 2020-2021 en el mundo se vivió una pandemia que incrementó los casos de depresión en muchos lugares. Esta propuesta de investigación se centra en la utilización en un modelo basado en NLP (Natural Language Processing) para la clasificación de Tweets con el fin de encontrar aquellos que inciten a la depresión o den a entender que los usuarios se encuentren en un mal estado de ánimo, todo ello con el fin de mantener la salud mental y física de los usuarios de esta plataforma. Existen varios modelos usados como base para proyectos de NLP, sin embargo, en la actualidad BERT ha demostrado ser uno de los más eficientes por ello lo seleccionamos para el desarrollo de nuestra propuesta. Para evaluar la eficiencia del proyecto aplicamos la métrica F1 obteniendo un valor de 0.8806, resultado bastante aceptable respecto a una clasificación textual

El modelo COBIT 5 para Auditoría Informática de los Sistemas de Información Académica de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann

The Jorge Basadre Grohmann National University in its project “IMPROVEMENT OF THE COMPUTER SERVICE OF THE WEB PLATFORM OF THE JORGE BASADRE GROHMANN NATIONAL UNIVERSITY OF TACNA”. in order to improve the quality and integration of the information, its purpose is the implementation of the educational platform. The present research work entitled "The COBIT 5 model for Computer Audit of Academic Information Systems of the Jorge Basadre Grohmann National University", has as a general objective to carry out the necessary guidelines and controls in the use of COBIT 5, for its subsequent maintenance. of the information system in order to achieve operational excellence through a reliable, efficient application of technology.La Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann en su proyecto “MEJORAMIENTO DEL SERVICIO INFORMÁTICO DE LA PLATAFORMA WEB DE LA UNIVERSIDAD NACIONAL JORGE BASADRE GROHMANN DE TACNA”, con el fin de mejorar la calidad e integración de la información, tiene como fin la implantación de una plataforma educativa. El presente trabajo de investigación titulado “El modelo COBIT 5 para Auditoría Informática de los Sistemas de Información Académica de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann”, tiene como objetivo general proponer los lineamientos y controles necesarios, mediante la utilización del COBIT 5, para el posterior mantenimiento del sistema de información, a fin de lograr la excelencia operativa a través de una aplicación fiable y uso eficiente de la tecnología