Propuesta de mejora operacional de una fábrica de desarrollo de software con herramientas de inteligencia artificial

Prieto Sáenz, Diego Alejandro; Franco Nieto, Adriana Patricia

Publicación:
Propuesta de mejora operacional de una fábrica de desarrollo de software con herramientas de inteligencia artificial

dc.contributor.advisor	Cobo Campo, Luis Armando
dc.contributor.author	Prieto Sáenz, Diego Alejandro
dc.contributor.author	Franco Nieto, Adriana Patricia
dc.contributor.jury	Castillo Perea, Maria Stella
dc.contributor.jury	Lobo Clavijo, Juan Diego
dc.creator.id	1026279537
dc.creator.id	52761855
dc.date.accessioned	2025-06-03T14:04:16Z
dc.date.issued	2025-05-17
dc.description.abstract	Este trabajo se centra en la implementación de dos herramientas de inteligencia artificial (IA) para la optimización de proyectos en una fábrica de software. Los antecedentes del estudio destacan la creciente complejidad y demanda en la gestión de proyectos de software, lo que requiere soluciones innovadoras para mejorar la eficiencia y la productividad. El objetivo general es determinar si la utilización de herramientas de IA dentro de una fábrica de software mejora el tiempo y costo de las fases de desarrollo y pruebas de un proyecto de software. Los objetivos específicos incluyen: definir dos herramientas de IA que optimicen los tiempos de los proyectos; establecer en qué procesos y tareas se pueden utilizar estas herramientas; identificar el porcentaje de optimización y los costos generados; realizar una estimación basada en los porcentajes de optimización y comparar los resultados con la estimación inicial; y definir si es conveniente utilizar las herramientas seleccionadas según sus costos y el tiempo optimizado. La metodología incluye la selección e integración de estas herramientas en un entorno de fábrica de software, seguido de pruebas y análisis de su impacto. Los resultados muestran que la implementación de herramientas de IA puede reducir significativamente los tiempos de desarrollo, mejorar la precisión en la asignación de recursos y minimizar los riesgos asociados con los proyectos.	spa
dc.description.abstract	This thesis focuses on the implementation of two artificial intelligence (AI) tools for project optimization in a software factory. The background of the study highlights the increasing complexity and demand in software project management, which requires innovative solutions to improve efficiency and productivity. The general objective is to determine whether the use of AI tools within a software factory improves the time and cost of the development and testing phases of a software project. The specific objectives include: defining three AI tools that optimize project times; establishing in which processes and tasks these tools can be used; identifying the percentage of optimization and the costs generated; making an estimate based on the identified optimization percentages and comparing the results with the initial estimate; and determining whether it is convenient to use the selected tools according to their costs and the optimized time. The methodology includes the selection and integration of these tools in a software factory environment, followed by testing and analysis of their impact. The results show that the implementation of AI tools can significantly reduce development times, improve the accuracy in resource allocation, and minimize the risks associated with projects.	eng
dc.description.degreelevel	Maestría
dc.description.degreename	Magíster en Administración de Empresas	spa
dc.description.tableofcontents	Contenido Agradecimientos – 5 Resumen – 7 Abstract – 9 Lista de Figuras – 10 Lista de Tablas – 12 Introducción – 13 Objetivos – 17 2.1 Objetivo general – 17 2.2 Objetivos específicos – 17 Justificación – 19 Marco Institucional – 21 4.1 Presentación general de la empresa – 21 4.2 Referentes estratégicos – 22 4.2.1 Misión – 22 4.2.2 Visión – 23 4.2.3 Estructura organizacional – 23 4.2.4 Productos y/o servicios ofertados – 25 4.2.5 Análisis del sector – 26 4.2.6 Análisis de conveniencia de la investigación – 28 Marco de Referencia – 30 5.1 Definición y características de una fábrica de software – 30 5.2 Ciclo de vida del desarrollo de software – 31 5.3 Evolución de las fábricas de software – 33 5.4 Metodologías y prácticas actuales en desarrollo de software – 34 5.5 Marco conceptual – 36 Diseño Metodológico – 44 6.1 Tipo de investigación – 44 6.2 Análisis externo – 45 6.3 Análisis DOFA – 47 6.4 Análisis interno – 50 6.5 Población, muestra y ficha técnica – 50 6.6 Identificación de las variables – 51 6.7 Técnicas e instrumentos de recolección de datos – 54 6.8 Validación del instrumento de medición – 57 6.9 Contribuciones originales esperadas – 58 Diagnóstico Organizacional – 59 7.1 Procesamiento estadístico de datos – 59 7.2 Análisis de los resultados – 79 Plan de Intervención – 82 8.1 Principales problemáticas identificadas – 83 8.2 Oportunidades de Implementación de Herramientas de IA – 83 8.3 Estrategias de intervención – 84 8.3.1 Análisis comparativo – 84 8.3.2 Herramientas seleccionadas – 86 8.3.3 Descripción de cada herramienta – 87 8.3.4 Procesos para intervenir – 89 8.3.5 Resumen de la Intervención – 91 8.3.6 Acciones para implementar – 93 8.3.7 Cronograma de Implementación – 97 8.3.8 Evaluación del impacto – 99 8.3.9 Indicadores cuantitativos – 99 8.3.10 Indicadores cualitativos – 101 8.3.11 Validación del impacto tras la implementación – 103 8.3.12 Costos asociados a la implementación – 104 8.3.13 Retorno de inversión (ROI) a 12 meses – 106 8.3.14 Plan de mantenimiento y actualización de las herramientas de IA – 107 8.3.15 Resultados esperados – 108 8.4 Posibles riesgos y contingencias – 111 8.4.1 Resumen de estrategias de mitigación – 113 8.4.2 Consideraciones éticas y de privacidad en la implementación de IA – 114 8.4.3 Recomendaciones internacionales y regionales – 115 8.4.4 Riesgos y desafíos en seguridad y privacidad – 115 8.4.5 Estrategias para mitigar riesgos y garantizar un uso responsable – 116 Conclusiones y Recomendaciones – 118 9.1 Conclusiones – 118 9.2 Recomendaciones – 120 Referencias – 122	spa
dc.description.tableofcontents	Table of Contents Acknowledgements – 5 Summary – 7 Abstract – 9 List of Figures – 10 List of Tables – 12 Introduction – 13 Objectives – 17 2.1 General Objective – 17 2.2 Specific Objectives – 17 Justification – 19 Institutional Framework – 21 4.1 General Overview of the Company – 21 4.2 Strategic Guidelines – 22 4.2.1 Mission – 22 4.2.2 Vision – 23 4.2.3 Organizational Structure – 23 4.2.4 Offered Products and/or Services – 25 4.2.5 Industry Analysis – 26 4.2.6 Research Suitability Analysis – 28 Theoretical Framework – 30 5.1 Definition and Characteristics of a Software Factory – 30 5.2 Software Development Life Cycle – 31 5.3 Evolution of Software Factories – 33 5.4 Current Methodologies and Practices in Software Development – 34 5.5 Conceptual Framework – 36 Methodological Design – 44 6.1 Type of Research – 44 6.2 External Analysis – 45 6.3 SWOT Analysis – 47 6.4 Internal Analysis – 50 6.5 Population, Sample, and Technical Sheet – 50 6.6 Identification of Variables – 51 6.7 Data Collection Techniques and Instruments – 54 6.8 Validation of the Measurement Instrument – 57 6.9 Expected Original Contributions – 58 Organizational Diagnosis – 59 7.1 Statistical Data Processing – 59 7.2 Analysis of Results – 79 Intervention Plan – 82 8.1 Main Identified Issues – 83 8.2 Opportunities for Implementing AI Tools – 83 8.3 Intervention Strategies – 84 8.3.1 Comparative Analysis – 84 8.3.2 Selected Tools – 86 8.3.3 Description of Each Tool – 87 8.3.4 Processes to be Addressed – 89 8.3.5 Intervention Summary – 91 8.3.6 Implementation Actions – 93 8.3.7 Implementation Timeline – 97 8.3.8 Impact Assessment – 99 8.3.9 Quantitative Indicators – 99 8.3.10 Qualitative Indicators – 101 8.3.11 Post-Implementation Impact Validation – 103 8.3.12 Implementation Costs – 104 8.3.13 12-Month Return on Investment (ROI) – 106 8.3.14 AI Tools Maintenance and Update Plan – 107 8.3.15 Expected Results – 108 8.4 Potential Risks and Contingencies – 111 8.4.1 Summary of Mitigation Strategies – 113 8.4.2 Ethical and Privacy Considerations in AI Implementation – 114 8.4.3 International and Regional Recommendations – 115 8.4.4 Security and Privacy Risks and Challenges – 115 8.4.5 Strategies to Mitigate Risks and Ensure Responsible Use – 116 Conclusions and Recommendations – 118 9.1 Conclusions – 118 9.2 Recommendations – 120 References – 122	eng
dc.format	pdf
dc.format.extent	130 pag
dc.format.medium	Recurso electrónico	spa
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.instname	instname:Universidad Ean	spa
dc.identifier.local	BDM-MBAV
dc.identifier.reponame	reponame:Repositorio Institucional Biblioteca Digital Minerva	spa
dc.identifier.repourl	repourl:https://repository.ean.edu.co/
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/10882/14814
dc.language.iso	spa
dc.publisher.faculty	Facultad de Administración, Finanzas y Ciencias Económicas	spa
dc.publisher.program	Maestría en Administración de Empresas - MBA – Virtual	spa
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dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommons	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
dc.rights.local	Abierto (Texto Completo)	spa
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
dc.subject.lemb	Administración de empresas	spa
dc.subject.lemb	Mejoramiento de procesos	spa
dc.subject.lemb	Innovaciones tecnológicas	spa
dc.subject.lemb	Inteligencia artificial	spa
dc.subject.proposal	Fábrica de Software	spa
dc.subject.proposal	Inteligencia Artificial	spa
dc.subject.proposal	Optimización de procesos	spa
dc.subject.proposal	Mejora de productividad en TI	spa
dc.subject.proposal	Reducción de costos y tiempos
dc.subject.proposal	Software Factory	eng
dc.subject.proposal	Artificial Intelligence	eng
dc.subject.proposal	Process Optimization	eng
dc.subject.proposal	IT Productivity Improvement	eng
dc.subject.proposal	Cost and Time Reduction	eng
dc.title	Propuesta de mejora operacional de una fábrica de desarrollo de software con herramientas de inteligencia artificial	spa
dc.title	Operational Improvement Proposal for a Software Development Factory Using Artificial Intelligence Tools	eng
dc.type	Trabajo de grado - Maestría	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
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dspace.entity.type	Publication
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