Artículos - Ingeniería en Sistemas de Información

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https://repositorio.utc.edu.ec/handle/123456789/12813

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    Prediction model for cacao production integrated into an offline mobile application: the impact of artificial intelligence on agricultural decision-making.
    (Ecuador: La Maná: Universidad Técnica de Cotopaxi; Extensión La Maná, Carrera de Sistemas de Información, 2025-10-08) Chuqui Alcivar, Dennis Brishith; Torres Jimenez, Alex Joel; Borja Borja, Cristian Darwin; Bajaña Zajia, Johnny Xavier
    Cacao production, a key economic pillar for numerous rural communities in Ecuador, faces structural challenges related to climate variability and limited digital connectivity. This study presents the development and implementation of a yield prediction model based on the XGBoost algorithm, integrated into an offline mobile application designed to operate in agricultural environments without internet access. The research followed the CRISP-DM methodology and included the analysis of 5584 observations collected from plots in La Maná (Cotopaxi), corresponding to three cacao genotypes. Variables were processed using cleaning, imputation, and normalization techniques. The predictive model, validated with standard metrics (MSE, RMSE) and an R² of 0.9399, demonstrated robust fit and high interpretability. Subsequently, the model was deployed in a mobile app developed with React Native. Field deployment showed response times under five seconds, compatibility with low-end devices, and high user acceptance. Participatory validation confirmed the practical usefulness of the tool for real-time agronomic decision-making. This work provides evidence of the value of AI tailored to rural contexts and proposes a replicable approach for other value chains under similar conditions.
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    Desarrollo de una plataforma integrada para la gestión y monitoreo de alertas generadas por IDPS.
    (Ecuador: La Maná: Universidad Técnica de Cotopaxi; Extensión La Maná, Carrera de Sistemas de Información, 2025-10-08) Tigasi Morales, Kevin Manuel; Bajaña Zajia, Johnny Xavier; Zajia Jaime, Mesías Cajas
    Esta investigación aborda la problemática de la gestión y monitoreo de alertas de seguridad informática en el Gobierno Autónomo Descentralizado (GAD) Municipal del cantón Valencia, donde se evidenció una notoria falta de herramientas automatizadas que permitan una detección y respuesta eficiente ante incidentes de seguridad. El objetivo principal de este estudio es desarrollar una plataforma integrada basada en Suricata, con el propósito de optimizar la recepción, clasificación y análisis de alertas, y así mejorar la eficiencia operativa en el área de ciberseguridad. La investigación adoptó un enfoque mixto, combinando métodos cuantitativos y cualitativos. Se llevó a cabo un diagnóstico inicial mediante encuestas y entrevistas que permitieron identificar las necesidades y desafíos actuales. Posteriormente, se diseñó e implementó una plataforma con módulos funcionales para la administración y visualización de alertas generadas por Suricata. Finalmente, se aplicaron pruebas estructuradas de usabilidad y análisis de satisfacción a usuarios finales. Los resultados reflejan que el 66,67% del personal no dispone de herramientas de automatización y que el 100% considera indispensable contar con clasificación automática de alertas y monitoreo en tiempo real. La plataforma desarrollada permite centralizar y automatizar el tratamiento de alertas, facilitando la priorización y seguimiento de eventos de seguridad. La evaluación de usabilidad evidenció una alta aceptación del sistema, con un 66,67% de usuarios completamente satisfechos, aunque se identificaron oportunidades de mejora en aspectos de navegación y capacitación.
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    Predicción del crecimiento de plantas de café mediante machine learning basado en variables climáticas y agronómicas.
    (Ecuador: La Maná: Universidad Técnica de Cotopaxi; Extensión La Maná, Carrera de Sistemas de Información, 2025-10-06) Alvarez Real, Bryan Alexander; Vinces Manrique, Joshua Emanuel; Bajaña Zajia, Johnny Xavier
    El cultivo de café en zonas subtropicales enfrenta desafíos crecientes debido a la variabilidad climática y a la necesidad de toma de decisiones agronómicas más precisas, considerando este punto, las técnicas de machine learning se posiciona como una herramienta crucial para apoyar la gestión agrícola, este estudio expone el desarrollo e integración de un modelo de gradient boosting para predecir el crecimiento en altura y diámetro del tallo de plantas de café de las variedades Manabí 01 y Sarchimor, utilizando variables climáticas y agronómicas recolectadas mediante sensores instalados en el sector de Sacha Wiwa, La Maná. El modelo, con coeficiente de determinación de R² = 0.554 para altura y R² = 0.535 para diámetro, fue integrado en una aplicación móvil, permitiendo realizar predicciones en tiempo real y facilitando el monitoreo del desarrollo de las plantas de café, aunque se observaron márgenes de error propios de complejidad del entorno agrícola, los resultados mostraron un alto potencial de mejora mediante el uso de conjuntos de datos, más robustos y la optimización del algoritmo, y con ello, esta investigación busca acercar el machine learning al campo, fortaleciendo la toma de decisiones agronómicas basadas en datos concretos.
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    Impact of customer management systems on business process optimization: a case study at Home Link-Or.
    (Ecuador: La Maná: Universidad Técnica de Cotopaxi; Extensión La Maná, Carrera de Sistemas de Información, 2025-10-06) Solorzano Casquete, Angel Eduardo; Vaca Endara, Carlos Armando; Diaz Puruncaja, Danny Manuel
    The digital transformation of commercial processes represents a key factor in organizational competitiveness. This study analyzes the impact of a customer relationship management (CRM) system developed for the company Home Link-OR, incorporating business intelligence (BI) tools and modern technologies such as HTML, CSS, JavaScript, PHP, XAMPP, and MySQL. Through a mixed-methods approach, operational efficiency, customer perception, and internal staff experience were evaluated before and after the implementation. The results reveal a significant improvement evidenced in service efficiency, reflected in a reduction in the average service time by 65.2%, decreasing from 22.4 to 7.8 minutes. This variation represents a substantial advance in the system’s response capacity, enabling the service of a greater number of users in less time. The reduction in waiting times not only optimizes the use of available resources but also contributes to improving the perception of the service by users, which is fundamental for strengthening institutional quality and continuous improvement processes. The study concludes that the implementation of a CRM with integrated BI can operationally transform an SME, enhance its strategic capacity, and increase customer and employee satisfaction. This case demonstrates that the adoption of technologies adapted to the organizational context is key to scalability and sustainability in emerging markets.
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    Development of an integrated labor management system with ai, voice commands, and chatbot for Mega Ferretería Bonilla.
    (Ecuador: La Maná: Universidad Técnica de Cotopaxi; Extensión La Maná, Carrera de Administración de Empresas, 2025-10-06) Barrera Guale, Edison Fernando; Pastuña Ayala, Nallely Estefanía; Cajas, Jaime Mesias
    This research aims to develop an integrated employment and job-matching management system for the company Mega Ferretería Bonilla, incorporating emerging technologies such as artificial intelligence, voice commands, and a chatbot. The project addresses the need to modernize personnel selection processes, which previously showed delays, low accuracy in profile matching, and operational overload in the human resources department. To achieve this, an agile development methodology combined with a mixed research approach was adopted. Functional modules were designed to allow user registration, job posting, interaction with a virtual assistant, and the use of a recommendation engine to match candidate profiles with job openings in real time. The results showed improvements in recruitment process efficiency, increased user satisfaction, and a significant reduction in response times. This system represents an innovative and scalable technological solution.