Aplicación de redes neuronales y la toma de decisiones estratégicas en agencias de viajes del distrito de Cusco, 2024
Descripción del Articulo
La presente investigación tiene como objetivo principal describir los tipos de redes neuronales aplicadas en 2024 por las agencias de viajes del distrito de Cusco para apoyar la toma de decisiones estratégicas. Este estudio se enmarca dentro de un enfoque cuantitativo, de tipo básico, con un alcance...
| Autores: | , |
|---|---|
| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2025 |
| Institución: | Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco |
| Repositorio: | UNSAAC-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unsaac.edu.pe:20.500.12918/12732 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12918/12732 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Redes neuronales Toma de decisiones Agencias de viajes Turismo https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.04.01 |
| Sumario: | La presente investigación tiene como objetivo principal describir los tipos de redes neuronales aplicadas en 2024 por las agencias de viajes del distrito de Cusco para apoyar la toma de decisiones estratégicas. Este estudio se enmarca dentro de un enfoque cuantitativo, de tipo básico, con un alcance descriptivo correlacional y un diseño no experimental de corte transversal. La población objetivo estuvo conformada por un total de 2,524 agencias de viajes registradas en la Gerencia Regional de Comercio Exterior y Turismo (GERCETUR) de Cusco. Para el desarrollo del estudio se seleccionó una muestra representativa de 329 participantes, considerando a un experto en informática por cada agencia, quienes fueron encuestados utilizando un cuestionario estructurado previamente validado. Los resultados obtenidos reflejan una relación estadísticamente significativa entre la aplicación de redes neuronales y la calidad de la toma de decisiones estratégicas. Se evidenció que aquellas agencias que han comenzado a implementar tecnologías basadas en inteligencia artificial, particularmente redes neuronales, presentan una mayor capacidad para analizar datos complejos, prever tendencias del mercado turístico y optimizar la gestión operativa. No obstante, también se identificaron limitaciones asociadas a la falta de formación especializada, recursos tecnológicos insuficientes y baja inversión institucional, lo cual restringe el aprovechamiento pleno de estas herramientas. En conclusión, se confirma la existencia de una relación positiva entre la aplicación de redes neuronales y una toma de decisiones más eficiente, destacando la necesidad de fortalecer capacidades técnicas y tecnológicas en el sector. |
|---|
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).