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Reyes Linares, Angela Elsa
Canelo Saravia, Fabiana Jeasmin
2024-08-14T17:21:20Z
2024-08-14T17:21:20Z
2023
https://hdl.handle.net/20.500.12692/146169
El presente estudio de investigación el cual tuvo como objetivo general determinar la relación entre la inteligencia artificial y retención del talento en un estudio jurídico en el distrito de Chincha Alta, año 2023. Se utilizó dentro de la metodología un enfoque cuantitativo con un tipo de investigación aplicada, asimismo, con un diseño no experimental y de corte transversal, de igual manera, la investigación se realizó mediante un análisis correlacional. La población estuvo conformada por 30 colaboradores y se realizó una muestra censal a toda la población dentro del estudio jurídico. La técnica de investigación que utilizó para la recolección de datos fue la encuesta, asimismo, el instrumento del cuestionario estuvo consignado por 25 ítems, donde se efectuó para medir las variables del estudio el cual fue admitida por el juicio de expertos compuesto por profesionales. Se logró como resultado principal el total de 0.667 que quiere decir, que el resultado se encuentra en una correlación positiva moderada de las dos variables del estudio con un nivel de significancia de < 0.001, en otras palabras, de acuerdo con el criterio de decisión (Rho<0.05). Se concluyó que las variables inteligencia artificial y retención del talento tienen correlación el cual se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alterna. (es_PE)
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Universidad César Vallejo (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ (es_PE)
Repositorio Institucional - UCV (es_PE)
Universidad César Vallejo (es_PE)
Inteligencia artificial (es_PE)
Retención del talento (es_PE)
Tecnología (es_PE)
Recursos humanos (es_PE)
Eficiencia (es_PE)
Inteligencia artificial y retención del talento en un estudio jurídico, Chincha Alta, 2023 (es_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_PE)
Universidad César Vallejo. Facultad de Ciencias Empresariales (es_PE)
Administración (es_PE)
Licenciada en Administración (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional (es_PE)
40170331
https://orcid.org//0000-0003-3416-038X (es_PE)
75843370
413016 (es_PE)
Ozejo Ludeña, Cira Nancy
Molina Guillen, Jan Kei Samir
Reyes Linares, Angela Elsa
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Privada societaria



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