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Título : La mejora de la productividad del trabajador impulsada por la IA generativa
Autor : González Fabre, Raúl
Sanz Moral, Álvaro
Universidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales
Palabras clave : 12 Matemáticas;1203 Ciencias de los ordenadores;120304 Inteligencia artificial
Fecha de publicación : 2024
Resumen : La Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) se refiere al conjunto de tecnologías avanzadas emergentes capaces de crear contenido novedoso a partir de grandes volúmenes de datos. Este subcampo de la IA está experimentando un crecimiento vertiginoso, convirtiéndose en una de las principales prioridades por parte de las empresas en la actualidad. A través de este estudio se pretende analizar cómo la IA Generativa influye y afecta en la productividad laboral, explorando inicialmente el concepto, su historia, principales aplicaciones y su impacto en el trabajador, para posteriormente presentar un análisis propio basado en un cuestionario distribuido a profesionales. Mediante esta técnica, se pretende investigar las relaciones significativas entre variables del estudio haciendo uso de técnicas de análisis explicativo como tabulaciones cruzadas y pruebas de ANOVA, las cuales nos permitirán llegar a asociaciones estadísticamente significativas, sobre las cuales se profundizará para alcanzar conclusiones fundamentadas sobre el tema.
Generative Artificial Intelligence (GenAI) refers to advanced emerging technologies capable of creating novel content from large volumes of data. This AI subfield is experiencing rapid growth, becoming a top priority for businesses today. This study aims to analyze how GenAI influences and affects work productivity by initially exploring the concept, history, key applications, and its impact on workers. Subsequently, an original analysis based on a questionnaire distributed to professionals investigates significant relationships between demographic and dependent variables using explanatory analysis techniques such as cross-tabulations and ANOVA tests. These methods allow for the identification of statistically significant associations, leading to well-founded conclusions on the subject.
Descripción : Grado en Administración y Dirección de Empresas y Grado en Análisis de Negocios/Business Analytics
URI : http://hdl.handle.net/11531/78944
Aparece en las colecciones: KBA-Trabajos Fin de Grado

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