Gestión documental basado en inteligencia artificial para el reconocimiento de la estructura de documentos digitales en los gobiernos locales

• Autores: Yovera Mogollon, Jonatan Josias, Zavaleta Ramos, Percy Alexander
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/156678
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/156678
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Gestión documental; Inteligencia artificial; Gobiernos locales; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La gestión documental en gobiernos locales enfrenta desafíos por procesos manuales ineficientes y errores en la clasificación de documentos. Esta investigación evaluó un sistema basado en inteligencia artificial para mejorar el reconocimiento y clasificación de documentos digitales en la Municipalidad Distrital de Amotape (Perú). Mediante un diseño preexperimental, se analizaron 289 documentos gestionados de una población de 1,150 durante el último cuatrimestre de 2023, implementando un sistema que integró reconocimiento óptico de caracteres, procesamiento de lenguaje natural con GPT-4 y una base de datos vectorial. Los resultados mostraron una reducción significativa en el tiempo de revisión documental (34.32%, p<0.05), un incremento en la precisión de clasificación (31.14%) y una disminución en errores de clasificación (31%). La implementación demostró que la integración de IA en la gestión documental gubernamental mejora la eficiencia operativa, contribuyendo a la modernización de procesos administrativos en gobiernos locales. Este estudio proporciona evidencia empírica sobre la viabilidad y efectividad de sistemas automatizados para optimizar la gestión documental en el sector público