IRIZCORP easier with IA
Descripción del Articulo
El proyecto IRIZCORP Search tiene como objetivo mejorar la precisión de los motores de búsqueda en el e-commerce peruano mediante la implementación de inteligencia artificial. La investigación evidenció que las plataformas de retail presentaban motores de búsqueda ineficientes, lo que dificultaba la...
| Autores: | , , |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2025 |
| Institución: | Universidad de Ingeniería y tecnología |
| Repositorio: | UTEC-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.utec.edu.pe:20.500.12815/443 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12815/443 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Mercado retail online E-commerce Motores de búsqueda Inteligencia artificial Modelo SaaS https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04 |
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El proyecto IRIZCORP Search tiene como objetivo mejorar la precisión de los motores de búsqueda en el e-commerce peruano mediante la implementación de inteligencia artificial. La investigación evidenció que las plataformas de retail presentaban motores de búsqueda ineficientes, lo que dificultaba la experiencia del usuario y generaba una alta tasa de abandono de carritos de compra, alcanzando un 80%. Para abordar esta problemática, se diseñó una solución basada en un modelo SaaS que optimizaba la búsqueda de productos en tiempo real, brindando resultados más precisos y personalizados. El estudio analizó casos de éxito como Amazon y Mercado Libre, identificando estrategias clave para fortalecer la propuesta, entre ellas, la implementación de etiquetado eficiente, la personalización avanzada y la integración de inteligencia artificial para mejorar la relevancia de los resultados. Asimismo, se concluyó que la seguridad de los datos y la incorporación de nuevas tecnologías, como la búsqueda por imágenes y voz, fueron elementos esenciales para mejorar la experiencia del usuario y fomentar la confianza en el comercio digital. En términos de escalabilidad, la investigación determinó que el modelo de negocio basado en suscripciones y comisiones permitía un crecimiento sostenible, respaldado por financiamiento progresivo y alianzas estratégicas con el sector retail. A partir de estos hallazgos, se recomendó fortalecer la adopción de IA en los motores de búsqueda, optimizar la experiencia de navegación del usuario y mejorar la integración con plataformas de comercio electrónico para consolidar la competitividad en el mercado digital. |
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Para abordar esta problemática, se diseñó una solución basada en un modelo SaaS que optimizaba la búsqueda de productos en tiempo real, brindando resultados más precisos y personalizados. El estudio analizó casos de éxito como Amazon y Mercado Libre, identificando estrategias clave para fortalecer la propuesta, entre ellas, la implementación de etiquetado eficiente, la personalización avanzada y la integración de inteligencia artificial para mejorar la relevancia de los resultados. Asimismo, se concluyó que la seguridad de los datos y la incorporación de nuevas tecnologías, como la búsqueda por imágenes y voz, fueron elementos esenciales para mejorar la experiencia del usuario y fomentar la confianza en el comercio digital. En términos de escalabilidad, la investigación determinó que el modelo de negocio basado en suscripciones y comisiones permitía un crecimiento sostenible, respaldado por financiamiento progresivo y alianzas estratégicas con el sector retail. A partir de estos hallazgos, se recomendó fortalecer la adopción de IA en los motores de búsqueda, optimizar la experiencia de navegación del usuario y mejorar la integración con plataformas de comercio electrónico para consolidar la competitividad en el mercado digital.The IRIZCORP Search project aimed to enhance the accuracy of search engines in Peruvian e-commerce through the implementation of artificial intelligence. The research revealed that retail platforms had inefficient search engines, which hindered the user experience and led to a high cart abandonment rate, reaching 80%. To address this issue, a SaaS-based solution was designed to optimize product searches in real time, providing more precise and personalized results. The study analyzed success cases such as Amazon and Mercado Libre, identifying key strategies to strengthen the proposal, including the implementation of efficient labeling, advanced personalization, and AI integration to improve result relevance. Additionally, it was concluded that data security and the incorporation of new technologies, such as image and voice search, were essential elements for enhancing the user experience and fostering trust in digital commerce. In terms of scalability, the research determined that the business model based on subscriptions and commissions allowed for sustainable growth, supported by progressive financing and strategic alliances within the retail sector. Based on these findings, it was recommended to strengthen AI adoption in search engines, optimize the user’s navigation experience, and improve integration with e-commerce platforms to consolidate competitiveness in the digital market.application/pdfspaUniversidad de Ingeniería y TecnologíaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Repositorio Institucional UTECUniversidad de Ingeniería y Tecnología - UTECreponame:UTEC-Institucionalinstname:Universidad de Ingeniería y tecnologíainstacron:UTECMercado retail onlineE-commerceMotores de búsquedaInteligencia artificialModelo SaaShttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04IRIZCORP easier with IAinfo:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDUMaestría en Administración de Empresas y TecnologíaUniversidad de Ingeniería y Tecnología. Escuela de PosgradoMaestríaMaestro en Administración de Empresas y Tecnología729495100000-0002-0083-66390009-0009-7869-66380933731907641945436580610009-0007-8980-94960009-0008-1294-06020009-0006-8309-3469413027https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacionTEXTLOO_Trabajo de Investigación.pdf.txtLOO_Trabajo de Investigación.pdf.txtExtracted texttext/plain151299http://repositorio.utec.edu.pe/bitstream/20.500.12815/443/9/LOO_Trabajo%20de%20Investigaci%c3%b3n.pdf.txt0d45853d6dc6f5f36ba62151b5f66928MD59open accessLOO_Acta Aprobación.pdf.txtLOO_Acta Aprobación.pdf.txtExtracted texttext/plain1http://repositorio.utec.edu.pe/bitstream/20.500.12815/443/11/LOO_Acta%20Aprobaci%c3%b3n.pdf.txt68b329da9893e34099c7d8ad5cb9c940MD511metadata only accessLOO_Formato de autorización.pdf.txtLOO_Formato de autorización.pdf.txtExtracted texttext/plain3http://repositorio.utec.edu.pe/bitstream/20.500.12815/443/13/LOO_Formato%20de%20autorizaci%c3%b3n.pdf.txt2228e977ebea8966e27929f43e39cb67MD513metadata only accessLOO_Reporte Similitud.pdf.txtLOO_Reporte Similitud.pdf.txtExtracted texttext/plain158181http://repositorio.utec.edu.pe/bitstream/20.500.12815/443/15/LOO_Reporte%20Similitud.pdf.txt5d0f40c3911d9447c69e49e0481e4080MD515metadata only accessORIGINALLOO_Trabajo de Investigación.pdfLOO_Trabajo de Investigación.pdfapplication/pdf2129343http://repositorio.utec.edu.pe/bitstream/20.500.12815/443/1/LOO_Trabajo%20de%20Investigaci%c3%b3n.pdf00cfc69edae400c56859de9248a98b97MD51open accessLOO_Acta Aprobación.pdfLOO_Acta Aprobación.pdfapplication/pdf52761http://repositorio.utec.edu.pe/bitstream/20.500.12815/443/6/LOO_Acta%20Aprobaci%c3%b3n.pdf97273c4bfe00c1bec8f3eea6e07526e9MD56metadata only accessLOO_Formato de autorización.pdfLOO_Formato de autorización.pdfapplication/pdf1255184http://repositorio.utec.edu.pe/bitstream/20.500.12815/443/7/LOO_Formato%20de%20autorizaci%c3%b3n.pdf799f718953ae5fe8f8707bd6587aa80cMD57metadata only accessLOO_Reporte Similitud.pdfLOO_Reporte Similitud.pdfapplication/pdf4473327http://repositorio.utec.edu.pe/bitstream/20.500.12815/443/8/LOO_Reporte%20Similitud.pdf3b057dcec0fdeae3d536b44adcedfc2aMD58metadata only accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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