trabajo DE PRESENTACIÓN DE FRUTAROM PERU.pptx

presentación DE TRABAJO DE MAESTRIA

1. FRUTAROM PERÚ ​ PLAN ESTRATÉGICO DEL NEGOCIO

2. EQUIPO FRANCO DEL CARPIO, CARLOS MIGUEL ALZAMORA RIVERO, CRISTINA ASUNCIÓN

3. FRUTAROM PERÚ “Ser el socio preferido para un sabroso y saludable éxito” MISIÓN

4. FRUTAROM PERÚ Nuestra VISIÓN refleja nuestro compromiso para ofrecer soluciones innovadoras e integrales que permitan satisfacer las crecientes demandas y necesidades de los consumidores modernos

5. FRUTAROM PERÚ Para cualquier organización, usar herramientas tecnológicas para mejorar sus servicios siempre es punto de mucha importancia en la evaluación de una inversión. Con este estudio se quiere comparar las características que tiene una tecnología convencional con una que tenga inteligencia artificial. Nos planteamos algunas interrogantes como, por ejemplo. ¿Cómo se puede mejorar la experiencia de los usuarios en el servicio brindado para la atención de sus gestiones? Se evalúa la necesidad de la organización por obtener un mejor servicio basado en la aplicación de un sistema de Respuesta de Voz Interactivo (IVR por sus siglas en inglés). Se basa en la información de previas investigaciones, donde nos muestran como esta tecnología ha venido a romper paradigmas sobre la forma de atención al usuario. En conclusión, se logra rescatar lo cuán importante es la mejora continua en las organizaciones al realizar gestiones por medio de una Mesa de Ayuda, que es donde se orienta este proyecto de investigación, con la finalidad de ofrecer más facilidades a los usuarios que tienen como objetivo y diversificar sus servicios. OBJETIVOS

6. MÉTODO

7. MÉTODO PARTICIPANTES

8. MÉTODO PARTICIPANTES Variables e indicadores Variable independiente: Tecnología de Reconocimiento de voz usando RNAs

9. MÉTODO PARTICIPANTES Variables e indicadores Variable dependiente: Calidad en la atención al usuario Técnicas Las principales técnicas que se utilizará en la investigación son:

10. MÉTODO INSTRUMENTOS Entre los principales instrumentos que se requerirán tenemos: Computadoras Personales y que permitirá el desarrollo adecuado de los Informes y Encuestas. Dispositivos de Almacenamiento - USB, Impresora que se utilizara para el recojo de datos. Software de aplicación: Se utilizará un procesador de textos, una hoja de cálculo y un presentador de diapositivas. Lapiceros para la toma de datos Block de Notas, utilizados para describir los datos en borrador Archivador para guardar las encuestas realizadas.

11. MÉTODO PROCEDIMIENTOS La investigación se aplicó durante de ocho meses, de febrero a octubre, donde se realizaron mediciones de valoración respecto al impacto de implementación del prototipo de sistema de reconocimiento de voz para ayudar a mejorar la calidad de atención al usuario desde CEUCI – MESA DE AYUDA. :

12. MÉTODO PROCEDIMIENTOS CRITERIO N° 1: CONTACTO CON LA MESA DE AYUDA Se aplicó esta encuesta a 100 usuarios de los equipos informáticos donde se muestra que el 52% de la población realizan el contacto con la Mesa de Ayuda por medio de vía telefónica o se comunican a los anexos 7777 - 8888. Contacto con el Usuario

13. MÉTODO PROCEDIMIENTOS También se realizó la encuesta del tiempo de atención que se le brinda al usuario de acuerdo a los gestiones (requerimientos-incidencias) que se realiza, lo que se indica en el grafico es que al 44% de la población se les atiende en un promedio de 2 a 5 minutos, donde el usuario busca una atención rápida a sus solicitudes. Tiempo de Atención CRITERIO N° 1: CONTACTO CON LA MESA DE AYUDA

14. MÉTODO PROCEDIMIENTOS CRITERIO N° 2: SATISFACCIÓN DEL USUARIO La mayor parte de la muestra que vendría ser el 35%, se encuentra con una satisfacción regular de acuerdo a la calidad que se les brinda en la Mesa de Ayuda del CEUCI – UNFV. Calidad asistencia telefónica

15. MÉTODO PROCEDIMIENTOS CRITERIO N° 2: SATISFACCIÓN DEL USUARIO Velocidad de Respuesta de la llamada Velocidad de Respuesta de la llamada

16. MÉTODO PROCEDIMIENTOS CRITERIO N° 2: SATISFACCIÓN DEL USUARIO Tiempo solución del problema Resultados del Problema

17. MÉTODO PROCEDIMIENTOS CRITERIO N° 2: SATISFACCIÓN DEL USUARIO Servicios de Mesa de Ayuda

18. RESULTADOS

19. RESULTADOS Comparación de sistema actual y posible aplicación de sistema de Reconocimiento de Voz Sistema actual Aplicación del Prototipo de Reconocimiento de Voz Se establece un horario determinado El usuario puede realizar sus operaciones en cualquier momento del día. 24x7 Tiempo de realización de operaciones del usuario prolongado Atención y solución de solicitudes de inmediato. Dependencia de gestores de Mesa de ayuda en Ceuci No es necesario tener gestores de Mesa de Ayuda.

20. DISCUSIÓN La investigación tuvo como objetivo determinar las ventajas de la aplicación de un sistema de Reconocimiento de Voz en el CEUCI de la UNFV, así como su comparación con el sistema convencional que actualmente se maneja en esta organización. Del mismo modo se busca determinar la relación que existe entre la calidad de servicio que se brinda en la Mesa de ayuda y la satisfacción del usuario al realizar sus operaciones dentro de la organización. La mayor limitante de la investigación es que se circunscribe a los usuarios de la organización, por lo cual los resultados solo podrán ser inferidos a este grupo de usuarios. Los cuestionarios utilizados han sido preparados para las características de la Mesa de Ayuda del CEUCI y los usuarios de los equipos informáticos de la UNFV. Los resultados nos muestran que los usuarios de los equipos informáticos de la Universidad se contactan en un 52% con la Mesa de ayuda mediante teléfono IP, pero se tiene un grupo de 27% que se contactan mediante correo, por lo cual la organización debe tomar en cuenta estos resultados, que para aplicar el sistema de Reconocimiento de Voz tiene que ser mediante un medio de comunicación sonora. De acuerdo a los resultados de la satisfacción del usuario, estos mostraron una satisfacción regular en cuanto a la calidad de asistencia telefónica con un 35% situación que debe ser analizada en la organización. Por otro lado, en la velocidad respuesta a la llamada telefónica de los usuarios se tuvo un 28%, lo cual fue el mayor porcentaje de la muestra como poca satisfacción. Es necesario analizar este resultado en la comparación del uso de un sistema convencional y la aplicación de un sistema de Reconocimiento de Voz que permite que el proceso sea más rápido en el tiempo de respuesta a los requerimientos de los usuarios de equipos informáticos de la UNFV. En conclusión, podemos decir que existe evidencia para indicar que hay correlación entre la calidad del servicio que se brinda y la satisfacción del usuario; es decir, si se mejora la calidad del servicio, podemos mejorar la satisfacción de los usuarios. Se debe poner mayor énfasis en mejorar la fiabilidad del servicio y la responsabilidad de la Mesa de ayuda en mejorar la atención brindada, sin descuidar las demás dimensiones de la calidad del servicio.

21. CONCLUSIONES

22. Referencias Bibliográficas Aristizábal , M (2006). Evaluación asimétrica de una red neuronal artificial. Lima: Banco de la República . A. O. Mendiola, « Computación Cognitiva ,» Málaga, España , 2016. Bollinger, J. (2006). Las bandas de Bollinger. España : Editorial Mc Graw Hill. Camana , R. (2015). Las redes neuronales artificiales dominan el mundo ( Articulo ) C. Wissman, <<IVR the ultimate Three-Letter Solution? >>, 2006, pp. 52-57. Fernando, A. (2002) Reconocedor y Analizador de Voz. Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Jurafsky , Daniel y Martin, James H. (2009). Speech and Language Processing:An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition. Kim (2011). Nuance buys Vlingo . GigaOm . [En línea ] 20 de diciembre de 2011. [ Citado el: 27 de Julio de 2012.] http://gigaom.com/2011/12/20/nuance-buys-vlingo-builds-a-voicetechnology-giant/ López, R. Fernández, J (2008) Las redes neuronales artificiales . Editorial: Netbiblo . P. Wallis, «Form data to design» Universidad de Sheffield, 2011. Shachmurove , Y. (2000). “Utilizing Artificial Neural Network Model to Predict Stock” Tordera , J (2011). " Lingüística computacional . Tratamiento del habla ". Valencia: Universidad de Valencia.