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dc.contributor.advisorBernal Valladares, Carlos Enriquees_PE
dc.contributor.authorRodriguez Trujillo, Miguel Angeles_PE
dc.date.accessioned2026-03-20T20:02:37Z
dc.date.available2026-03-20T20:02:37Z
dc.date.issued2026-01-16
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14067/12986
dc.description.abstractObjetivo: Determinar si la inteligencia artificial se relaciona con la rentabilidad de la gestión de la Empresa Azucarera Guadalupe 2022. Método: El estudio se enmarcó en una investigación de tipo aplicada, y se situó en un nivel descriptivo-correlacional. Se recolectaron datos a través de técnicas como encuestas y cuestionarios. Para el análisis estadístico, se empleó el paquete SPSS 25.0, permitiendo así una interpretación rigurosa de los datos recopilados, presentados en forma de tablas y figuras estadísticas. Resultados: Los resultados obtenidos en la encuesta muestran que, en cuanto al uso de la inteligencia artificial (IA), el 50% de los trabajadores de la empresa Azucarera Guadalupe S.A. la utiliza casi nunca, mientras que el 28,6% la emplea ocasionalmente. Solo el 11,9% la usa casi siempre y el 7,1% la emplea siempre. En cuanto a la percepción sobre la rentabilidad, el 38,1% de los encuestados considera que la rentabilidad no se maneja de manera efectiva, y el 19% opina que nunca se aborda correctamente. Solo el 9,5% asegura que siempre se toma en cuenta. Conclusiones: Se determinó que la inteligencia artificial se relaciona significativamente con la rentabilidad de la gestión de la Empresa Azucarera Guadalupe 2023, con una correlación de Spearman de 0.726, lo que indica una correlación positiva alta. Esto resalta la influencia positiva de la IA en la optimización de procesos, lo que impulsa la rentabilidad organizacional.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional José Faustino Sánchez Carriónes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es_PE
dc.subjectInteligencia artificiales_PE
dc.subjectRentabilidades_PE
dc.subjectGestiónes_PE
dc.titleInteligencia artificial y rentabilidad de gestión en la Empresa Azucarera Guadalupe S.A. 2022es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería Informáticaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión. Facultad de Ingeniería Industrial, Sistemas e Informáticaes_PE
thesis.degree.nameIngeniero Informáticoes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_PE
renati.advisor.dni15614554
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-7421-9537es_PE
renati.author.dni46361469
renati.discipline612286es_PE
renati.jurorSanchez Guzman, Jorge Antonioes_PE
renati.jurorLino Escobar, Erlo Wilfredoes_PE
renati.jurorMiranda Portella, Franco Jhordyes_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE


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