Entendimiento del uso la inteligencia artificial generativa (IAG) y su aplicación a un pequeño proceso empresarial : La Automatización y la Evolución del Trabajo. Trabajo de grado
RESUMEN : Este proyecto tiene como objetivo explorar como la IA generativa puede optimizar pequeños procesos empresariales y analizar cuáles son los entornos en que mejor se desempeña. Además, se estudia las diversas técnicas de entrenamiento para estos modelos generativos. La metodología incluyo la...
- Autores:
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Giraldo Urrea, Astrid Daniela
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/45125
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10495/45125
- Palabra clave:
- Aprendizaje automático (inteligencia artificial)
Machine learning
Revisión de la literatura
Literature review
Inteligencia artificial
Artificial intelligence
Industria del café
Coffee industry
Asistente virtual
- Rights
- openAccess
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/
| Summary: | RESUMEN : Este proyecto tiene como objetivo explorar como la IA generativa puede optimizar pequeños procesos empresariales y analizar cuáles son los entornos en que mejor se desempeña. Además, se estudia las diversas técnicas de entrenamiento para estos modelos generativos. La metodología incluyo la revisión de la literatura, la exploración de la forma como personalizar un modelo IAG y una prueba experimental enfocada en abordar necesidades específicas de la población cafetera en Colombia. La fase experimental consistió en desarrollar y entrenar un modelo basado en investigaciones realizadas por la Federación Nacional de Cafeteros. Este modelo procesa información relacionada con la evolución y manejo de cultivos, así como la implementación de tecnologías emergentes para optimizar la producción y el desarrollo del café. Al ser entrenado con datos específicos, el modelo demostró su capacidad para responder a preguntas de los usuarios basándose en las investigaciones analizadas, ofreciendo soluciones prácticas y contextualmente relevantes para el sector cafetero. Esta capacidad permite ofrecer soluciones prácticas al sector, apoyando decisiones basadas en datos e investigaciones. Finalmente, se confirmó la utilidad de personalizar modelos de IA generativa para aplicaciones específicas. |
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