Implementación de machine learning para mejorar el proceso de etiquetado de datos de encuestas de satisfacción en una outsourcing de servicios comerciales - Azañedo Mejía, Jhonatan Andrés (2023)
Actualmente las empresas en el Perú no se enfocan en buscar e implementar herramientas tecnológicas que se acoplen a la empresa y permitan una evolución en la ejecución de sus actividades, como es el caso de este proyecto de investigación para una Outsourcing de Servicios Comerciales donde aún realizan el proceso de etiquetado de datos de forma manual, lo cual es propenso a errores y consume tiempo y dinero en la organización. Siendo el enfoque de la tesis el mejorar el proceso de etiquetado de datos de encuestas de satisfacción implementado Machine Learning, el cual permitirá automatizar la tarea de etiquetado, permitiendo una clasificación más rápida y precisa de los comentarios de los clientes en las encuestas. La metodología consiste en un diseño preexperimental, tipo aplicada con enfoque cuantitativo, teniendo una población N= indeterminado, siendo una muestra de 30 encuestas de satisfacción. Por lo tanto, en cuento a los resultados de posprueba, se logró mejorar de 72.20 a 87.50 en el porcentaje de la precisión, de 27.80 a 12.95 en el porcentaje de la tasa de error, de 381.1 a 1.296 en el tiempo de análisis de datos, de 187.9 a 46.97 en el costo asociado a los analistas de datos y de 18.76 a 0.02126 en el costo asociado a los recursos de hardware y software. En conclusión, la integración Machine Learning mejora el proceso de etiquetado de datos de encuestas de satisfacción para una Outsourcing de Servicios Comerciales.