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Título: Agente virtual con machine learning para la mejora del área de ventas en la empresa Black And White, 2023
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Fecha de publicación: 2023
Institución: Universidad César Vallejo
Resumen: El problema general de la presente investigación fue ¿En qué medida la implementación de un agente virtual con machine learning mejora el proceso de ventas en la empresa Black And White, 2023? El objetivo general de la investigación fue determinar ¿En qué medida la implementación de un agente virtual mejora el proceso de ventas en la empresa Black And White, 2023? La investigación desarrollada fue de tipo aplicada, de enfoque cuantitativo y de diseño preexperimental. Para el presente estudio se utilizó una muestra de 30 registros. El instrumento empleado fue la ficha de registro, se desarrolló bajo la metodología SCRUM para el desarrollo del agente virtual, el lenguaje de programación en la que se desarrolló el proyecto es Python con sus respectivas librerías para el procesamiento e interacción del lenguaje natural. Los resultados obtenidos en la presente investigación fueron muy satisfactorios, logrando un incremento de ventas y logrando un incremento del grado de satisfacción. El agente virtual implementado tuvo un efecto muy positivo en la empresa, concluyendo que el uso del agente virtual influyó positivamente en el área de ventas, logrando incrementar las ventas en 69.47% y el grado de satisfacción en 56.15% de los clientes de la empresa Black And White. Se recomendó desarrollar una investigación científica ampliando la muestra, añadir estructuras e ir actualizando constantemente el agente virtual, para que pueda comunicarse con los clientes de la manera más amigable posible, y pueda brindar una correcta atención del cliente. Así como ir actualizándolo constantemente con las nuevas tecnologías que implementa la IA.
Disciplina académico-profesional: Ingeniería de Sistemas
Institución que otorga el grado o título: Universidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitectura
Grado o título: Ingeniero de Sistemas
Jurado: Cabrejos Yalan, Victor Manuel; Liendo Arevalo, Milner David; Johnson Romero, Guillermo Miguel
Fecha de registro: 15-ago-2023



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