Asistente inteligente para el análisis de datos de la calidad de agua en la Cuenca Chira Piura

• Autores: Cevallos Jimenez, Joel Irenio, Chumacero Valdiviezo, Joel Adriano
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/167272
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/167272
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Gestión de los recursos hídricos; Tecnología de la información; Acceso a la información; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El estudio realizo la evaluación de la efectividad de un asistente inteligente basado en ChatGPT para mejorar la accesibilidad y comprensión de datos sobre la “calidad del agua” en la cuenca Chira Piura, Perú. Mediante un diseño no experimental con enfoque cuantitativo, se analizaron datos históricos (2011–2022) de la Autoridad Nacional del Agua y se implementó el asistente en tres fases progresivas. La accesibilidad se evaluó mediante cuestionarios con escala Likert (n=30 usuarios de zonas rurales y urbanas), mientras que la fiabilidad y eficacia se midieron a través de guías de observación sistematizadas. Los resultados evidenciaron mejoras significativas en el tiempo de respuesta (3.90 a 10.60) y resolución de problemas (3.20 a 12.70) entre las fases inicial y optimizada. La accesibilidad fue valorada positivamente (4.3/5) sin diferencias significativas entre usuarios rurales y urbanos (U=118.5, p=0.806). La precisión del asistente mejoró significativamente en la fase optimizada (p=0.016), aunque el manejo de ambigüedades permaneció constante entre fases. Este estudio demuestra que los asistentes inteligentes pueden facilitar efectivamente la interpretación de datos ambientales complejos, promoviendo una gestión hídrica más inclusiva e informada.