Modelo de computación cognitiva basado en TOGAF 9.2 y Big Data Agile para el análisis de indicadores de gestión aplicando IBM Watson en la empresa Atento-Trujillo

Abstract

Este proyecto de investigación tiene como objetivo proponer un modelo de computación cognitiva orientado hacia los clientes de la empresa Atento Trujillo, desarrollando uno de los aspectos más relevantes y cruciales, el cual es usar la inteligencia artificial para potenciar al ser humano, el negocio y que actúe sobre los sistemas complejos de nuestra sociedad, esto es lo que conocemos como computación cognitiva. Esta inteligencia aumentada es el siguiente paso necesario en nuestra habilidad para aprovechar la tecnología en la búsqueda del conocimiento, mejorar nuestras experticias y mejorar la condición humana. El modelo de computación cognitiva que consta de 6 fases, detalladas de manera clara, es aplicado a un contexto específico a través de un caso de negocio, que permite a Atento-Trujillo analizar los principales indicadores de gestión de un cliente, potenciando de una manera inteligente a los decisores en el nivel gerencial. Posteriormente se valida el modelo de computación cognitiva propuesto y se concluye que el modelo mejora sustancialmente en la granularidad y tiempo en los reportes, así como también en la adaptación, estandarización y tiempo de desarrollo del modelo.

This research project aims to propose a cognitive computing model oriented towards the clients of the Atento-Trujillo company, developing one of the most relevant and crucial aspects, which is to use artificial intelligence to empower the human being - the business- and that acts on the complex systems of our society. This augmented intelligence is the next necessary step in our ability to harness technology in the pursuit of knowledge, enhance our expertise, and improve the human condition. The cognitive computing model that consists of 6 phases, clearly detailed, is applied to a specific context through a business case, which allows Atento-Trujillo to analyze the main management indicators of a client, empowering decision-makers at the managerial level in an intelligent way. Subsequently, the proposed cognitive computing model is validated and it is concluded that the model substantially improves in granularity and reporting time, as well as in the adaptation, standardization and development time of the model.