Browsing by Autor "Contreras Contreras, Fortunato"

Now showing 1 - 5 of 5

Beneficios de la implementación de la inteligencia artificial en la administración de empresas: una revisión sistemática
(Impulso, 2024) Contreras Contreras, Fortunato; Olaya Guerrero, Julio Cesar
En un entorno globalizado, competitivo y en constante cambio, las empresas deben adoptar herramientas innovadoras, destacándose la Inteligencia Artificial. Esta investigación se propuso analizar los beneficios de implementar la Inteligencia Artificial en la administración empresarial. Mediante una revisión sistemática basada en el método PRISMA, se identificaron 21 artículos publicados desde el 2020. En los trabajos analizados, se evidencian mejoras significativas en la eficiencia operativa y la productividad, destacándose la automatización de tareas repetitivas y la optimización de la toma de decisiones en áreas como el análisis de datos, mejora de la experiencia del cliente y predicción de la demanda. Se concluye que la Inteligencia Artificial puede ser adoptada en diversos contextos y sectores, con grandes beneficios. Sin embargo, es crucial implementar estrategias que enfrenten los desafíos asociados, y que se asuma un enfoque ético y responsable para maximizar su impacto positivo y mitigar posibles riesgos.
Filtros educativos basados en inteligencia artificial: transformaciones en la enseñanza y la interacción docente-estudiante
(Rev. Simón Rodríguez, 2025) Contreras Contreras, Fortunato; Olaya Guerrero, Julio Cesar
Los filtros educativos basados en IA median el acceso, secuenciación, evaluación y apoyo a estudiantes mediante datos de aprendizaje. El objetivo de este estudio es analizar la evolución, efectividad y transformaciones pedagógicas de los filtros educativos basados en inteligencia artificial y su impacto en la enseñanza y la interacción docente-estudiante. El enfoque es cualitativo, se realizó una revisión narrativa-analítica de evidencia empírica, ensayos controlados aleatorizados (RCT), revisiones sistemáticas y marcos institucionales. Los resultados indican mejora significativa en aprendizaje y compromiso estudiantil con eficiencia temporal. El RCT en educación superior muestra medianas superiores con tutor de IA (4.5 vs 3.5), mayor compromiso (4.1 vs 3.6) y menor tiempo (49 vs 60 min). Los sistemas tutores inteligentes en K-12 demuestran efectos positivos en autorregulación. Los pipelines multimodales reportan alta especificidad (99.06%) con sensibilidad variable. Se concluye que los filtros educativos constituyen infraestructura transformadora que personaliza y optimiza el aprendizaje cuando preservan interacción humana y se acompañan de marcos de gobernanza robustos.
Inteligencia artificial en las empresas: Oportunidades y desafíos
(Impulso, 2025) Contreras Contreras, Fortunato; Olaya Guerrero, Julio Cesar
En la actualidad el desarrollo tecnológico contribuye a mejorar la vida, a pesar de esto, es necesario incursionar en el uso de de la Inteligencia Artificial en las empresas paulatinamente y se evaluará cada paso que se tome, para que su adaptación sea óptima y apropiada, en función de las necesidades de la empresa. Por lo que el presente estudio trazó analizar las principales oportunidades y desafíos de la IA en las empresas, mediante una revisión sistemática, se examinaron 88 artículos publicados entre 2019 y 2024, empleando las bases de datos Dialnet, Scielo y Redalyc. La metodología que se utilizó fue PRISMA con enfoque cualitativo, se emplearon palabras claves como "Inteligencia Artificial", "Empresas", "Oportunidades" y "Desafíos". Los resultados subrayan que la Inteligencia Artificial en la administración empresarial, trae beneficios, haciendo que la estructura organizacional labore de forma más efectiva, permitiendo así ahorrar tiempo y recursos, y proporcionar un mejor servicio a los clientes.
La integración de la IA en la educación superior: Una experiencia en el aprendizaje estudiantil
(Tribunal, 2025) Contreras Contreras, Fortunato; Olaya Guerrero, Julio Cesar
La integración de la inteligencia artificial en la educación superior revoluciona el aprendizaje al ofrecer experiencias educativas personalizadas y relevantes. El objetivo de esta investigación fue evaluar la percepción de estudiantes universitarios con relación al uso de inteligencias artificiales en sus actividades docentes. Se trabajó un un enfoque cuantitativo con un diseño descriptivo transversal. La población fue de 30º estudiantes universitarios. Los principales resultados destacan que el 38.67% de los estudiantes han utilizado herramientas de IA, mientras el 36.67% logra un impacto muy positivo en su aprendizaje y el 44% mejora significativa su rendimiento académico. Se concluye que la integración de la IA en educación superior genera percepciones duales entre los estudiantes: un segmento valora su potencial para optimizar el aprendizaje mediante personalización y eficiencia, mientras otra evidencia muestra resistencias por brechas formativas y técnicas. La adopción varía según disciplinas académicas, siendo mayor en áreas técnicas.
La inteligencia artificial en la educación superior peruana: tendencias y desafíos
(Tribunal, 2025) Contreras Contreras, Fortunato; Olaya Guerrero, Julio Cesar
La inteligencia artificial está reestructurando radicalmente el sistema educativo global, impulsando una transición hacia modelos pedagógicos más personalizados. Así, el objetivo de la investigación fue analizar críticamente las tendencias de aplicación y los desafíos estructurales de la inteligencia artificial en las universidades peruanas. La investigación se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo y de alcance descriptivo. El proceso siguió rigurosamente las fases del protocolo PRISMA. Se incluyeron 35 trabajos en el estudio: el 74.3% se concentra en Lima, evidenciando centralización. Solo 8.6% indexa en Scopus/WoS, limitando visibilidad internacional. 91.4% usa metodologías no experimentales, con predominio cuantitativo (68.6%). Se reportan diferencias importantes: el 62.9% destaca habilidades digitales bajas en estudiantes y el 45.7% infraestructura inadecuada, especialmente en zonas rurales (45% sin banda ancha), limitando aplicabilidad equitativa. En conclusión, se evidenció que la integración de inteligencia artificial (IA) en la educación superior peruana avanza mediante iniciativas fragmentadas, marcadas por una clara dicotomía entre potencial técnico y barreras estructurales.