Interfases

Presentación

2025-07-31T13:11:02-05:00

Transformación digital y el avance de la industria 4.0 en las empresas peruanas

2025-07-31T13:11:03-05:00

La transformación digital y la industria 4.0 representan una revolución en los modelos de negocio, los procesos productivos y la gestión de la información, impulsada por tecnologías avanzadas. En este artículo se propone explorar la transformación digital en empresas peruanas desde la perspectiva de sus líderes. El alcance de la investigación fue de tipo exploratorio y descriptivo, con un enfoque mixto, y se identificó el avance en el proceso de transformación digital de las organizaciones peruanas. Para la investigación se consideró una muestra de dieciocho grandes empresas de la región Lima y dos de la sierra. A través de una encuesta, se analizaron sus modelos de gestión, el talento humano, las metodologías y las tecnologías que utilizan. Los resultados revelaron que la madurez digital de una empresa está estrechamente vinculada al equipo humano, las metodologías digitales y las tecnologías que emplean. También se encontró que el impacto de la transformación digital depende en gran medida de la madurez digital y del talento de las personas involucradas. Las empresas que lideran este cambio lograron mejores resultados, especialmente en el enfoque hacia el cliente y la eficiencia en sus procesos. Las áreas clave en las que se aplican más las tecnologías digitales están en la toma de decisiones basada en datos, el aprendizaje colaborativo, la exploración de nuevas oportunidades digitales y la ciberseguridad.

Creando asistentes, agentes y plataformas colaborativas de inteligencia artificial

2025-07-31T13:11:06-05:00

Este artículo explora el desarrollo y la aplicación de inteligencia artificial en la creación de asistentes, agentes y plataformas colaborativas. Se analizan diversas aplicaciones y usos de la inteligencia artificial destacando su impacto en la educación, industria, atención al cliente, gestión de proyectos y en la experiencia del usuario. Se contrastan tres analogías para describir y comprender la aplicación de la inteligencia artificial en una organización: el chef de cocina, el modelo de madurez CMMI y la cadena de suministro. Se examinan métodos y tecnologías para el desarrollo de estos sistemas, así como desafíos técnicos, riesgos y consideraciones éticas en su implementación. Iniciativas de asistentes de inteligencia artificial diseñados para docentes universitarios y de agentes de IA en procesos para la industria son analizadas, explorando sus funcionalidades y beneficios. Se elaboran figuras y cuadros resumen sobre los hallazgos y se brindan recomendaciones para implementación de agentes y asistentes de IA en la academia, instituciones y empresas.

Clasificación automatizada de superficies citrícolas mediante SVM y patrones temporales de NDVI: aplicaciones para agricultura de precisión y gestión logística

2025-08-01T09:51:20-05:00

Este estudio desarrolló un modelo basado en máquinas de vectores de soporte (support vector machines, SVM) y series temporales del índice de vegetación de diferencia normalizada (normalized difference vegetation index, NDVI) para clasificar superficies citrícolas en Álamo, Veracruz, México. Se utilizaron imágenes MODIS (MOD13Q1, 250 m de resolución) de 2003 a 2022, procesadas mediante corrección radiométrica, filtrado de ruido y armonización temporal. Las zonas de entrenamiento se clasificaron en cuatro categorías (cítricos, vegetación natural, pastizales y áreas urbanas) y se utilizaron 3759 series temporales (50 % positivas para cítricos). El modelo SVM (kernel RBF: γ = 0,1, C = 10) alcanzó una precisión del 91,4 % mediante validación cruzada (cinco pliegues), con un 88 % de acierto en cítricos y 93,9 % en no cítricos. Los resultados mostraron un NDVI promedio de 0,74 para cítricos, diferenciable de la maleza (0,87), aunque con desafíos en parcelas pequeñas debido a la resolución espacial. Las estimaciones coincidieron con datos oficiales (SIACON) en 2021 (diferencia de 548 ha), aunque presentaron discrepancias en años con sequías (2007 y 2015) o cambios de manejo (2019 y 2020). Se identificó que factores climáticos y antropogénicos afectan la dinámica del NDVI, lo que evidencia la utilidad del modelo para monitoreo agrícola. Las limitaciones incluyen mezcla de píxeles en áreas heterogéneas. Este trabajo demuestra que el enfoque SVM-NDVI es robusto para la clasificación de superficies citrícolas a escala regional con aplicaciones potenciales en gestión logística, como la optimización de rutas de transporte y la planificación de cosechas mediante patrones espaciotemporales de NDVI. Estos hallazgos abren oportunidades para integrar teledetección y aprendizaje automático en cadenas de suministro agrícola sostenibles.

Detección de residuos plásticos submarinos con modelos YOLO y Vision Transformer

2025-07-31T13:19:14-05:00

Este estudio aborda el problema global de la contaminación marina, con un enfoque particular en la contaminación por bolsas de plástico, aprovechando técnicas de detección de objetos en tiempo real impulsadas por algoritmos de aprendizaje profundo. Se realizó una comparación detallada entre los modelos YOLO v8, YOLO-NAS y RT-DETR para evaluar su efectividad en la detección de desechos plásticos en entornos submarinos. La metodología abarcó varias etapas clave, incluyendo el preprocesamiento de datos, la implementación del modelo y el entrenamiento utilizando aprendizaje por transferencia. La evaluación se llevó a cabo a través de un entorno de video simulado, seguido de una comparación exhaustiva de los resultados. La evaluación del rendimiento se basó en métricas críticas como la precisión promedio (mAP), el recall y el tiempo de inferencia. El modelo YOLO v8 alcanzó un mAP50 de 0,921 en el conjunto de validación, con un recall de 0,829 y un tiempo de inferencia de 14,1 milisegundos. El modelo YOLONAS, en contraste, alcanzó un mAP50 de 0,813, un recall más alto de 0,903 y un tiempo de inferencia de 17,8 milisegundos. El modelo RT-DETR obtuvo un mAP de 0,887, un recall de 0,819 y un tiempo de inferencia de 15,9 milisegundos. Notablemente, a pesar de no tener el mAP más alto, el modelo RT-DETR demostró un rendimiento superior en la detección cuando se implementó en condiciones submarinas reales, destacando su robustez y potencial para aplicaciones prácticas de monitoreo ambiental.

El árbol de ciberseguridad: una propuesta de formación al ciudadano, a las instituciones y a la sociedad

2025-08-01T09:45:45-05:00

En un mundo cada vez más interconectado, la ciberseguridad se ha convertido en un pilar fundamental para proteger la información crítica y garantizar la privacidad de las personas, las instituciones y la sociedad en general. El aumento de ciberamenazas, tales como accesos no autorizados, inyecciones de código malicioso y ataques a sistemas críticos, subraya la necesidad de un enfoque integral para la seguridad digital. Este estudio se basa en definiciones y directrices del estándar en ciberseguridad ISO/ IEC 27032:2023, la guía curricular ACM/IEEE CSEC2017 y el cuerpo de conocimiento de TI empresarial IEEE-CS (EITBOK). En relación con ello, se plantea el modelo del árbol de la ciberseguridad como propuesta formativa integral destinada a fortalecer las competencias en el ámbito de seguridad de la información. La analogía del árbol proporciona un marco conceptual que distribuye herramientas estratégicas en sus componentes: follaje, tronco y raíces. Este enfoque permite enfrentar los desafíos de un entorno cibernético en constante evolución, lo que optimiza los procesos de identificación, prevención y mitigación de ciberamenazas, y contribuye simultáneamente al fortalecimiento de una sociedad digital resiliente y segura.

Análisis de aplicaciones móviles para el aprendizaje de la electrónica en México

2025-07-31T13:11:13-05:00

El propósito de este artículo es explorar aplicaciones móviles educativas de electrónica en español para identificar aquellas que favorezcan el aprendizaje de estudiantes universitarios, específicamente de la licenciatura en Ingeniería en Computación del Centro Universitario UAEM Texcoco. Para ello, se elaboró un instrumento de evaluación basado en criterios técnicos y didácticos fundamentados en el modelo constructivista, priorizando interactividad, usabilidad, contenido educativo y retroalimentación. La metodología incluyó una revisión bibliográfica sobre instrumentos de evaluación y el uso de aplicaciones móviles como herramientas de aprendizaje autodirigido. Se seleccionaron las aplicaciones mediante un análisis de sus prestaciones. Los datos fueron obtenidos de estudiantes universitarios que aplicaron el instrumento. Se identificó que la aplicación Manual del electricista fue la mejor valorada en sus propiedades didácticas con 9,33 puntos; Electrodoc se ubicó con el puntaje más bajo con 8,14. En la evaluación técnica, también Manual del electricista fue la mejor valorada con 9,08, mientras que Circuit Jam obtuvo el menor puntaje (6,94). Además, se identificó que Circuit Jam es un juego didáctico cuyas propiedades no se ajustaban a las propiedades de apps no lúdicas, por lo que fue necesario desarrollar instrumentos específicos de evaluación para los juegos serios. También se destacaron siete aplicaciones como las más efectivas, agrupadas en bibliotecas de recursos, simuladores y juegos. Estas herramientas mostraron potencial para mejorar la comprensión de conceptos complejos de electrónica y para promover un aprendizaje activo. El estudio incluye recomendaciones para su integración en clases y sugiere futuras investigaciones.

Abstracción de tecnología subyacente y gestión de dominios en frameworks de desarrollo: revisión sistemática de literatura

2025-07-31T13:18:44-05:00

Tanto las compañías de desarrollo de software como las empresas que implementan sus aplicativos in house suelen enfocar el diseño de sus productos de software utilizando diversos frameworks de desarrollo que facilitan, out of the box, la rápida implementación de los requisitos funcionales orientados a nichos específicos, como es el caso de aplicaciones web. No obstante, estos suelen perder el foco en la correcta gestión del backend en lo que respecta a la gestión de dominios de aplicación y el encapsulamiento y abstracción de las tecnologías subyacentes, es decir, no brindar herramientas o mecanismos de diseño para facilitar dicha abstracción. En este artículo, se pretende, a través de una revisión sistemática de literatura, analizar la existencia de investigaciones académicas que arrojen como resultado metodologías o protocolos válidos para el modelado de frameworks orientados al diseño de backends que permitan el encapsulamiento y la abstracción de la tecnología subyacente, a través del uso de dominios de aplicación válidos desde la perspectiva ontológica.

Una revisión sistemática de sistemas de generación automática de rutas

2025-07-31T13:11:17-05:00

La generación automática de rutas es una herramienta esencial para optimizar la logística, ya que permite reducir costos operativos y mejorar la sostenibilidad en diversos escenarios. En este artículo, se presenta una revisión sistemática de literatura sobre generación automática de rutas basada en la metodología de Kitchenham, que se estructura en tres fases: planificación, realización e informe. Mediante el análisis de artículos relevantes obtenidos de bases de datos como Scopus y ScienceDirect, se identificaron cincuenta estudios relevantes después de las etapas de cribado. Además, se obtuvieron técnicas, modelos y tecnologías avanzadas que abordan los principales desafíos de la planificación logística, incluyendo la adaptación a entornos dinámicos y la toma de decisiones en tiempo real. Los hallazgos destacaron el impacto positivo de los algoritmos híbridos y las tecnologías emergentes como el internet de las cosas y la conectividad de vehículos, lo que ha mejorado significativamente la eficiencia operativa y la sostenibilidad. Sin embargo, persisten retos en su implementación en áreas con infraestructura limitada, lo que subraya la necesidad de soluciones más accesibles y adaptativas para contextos diversos.