Propuesta de Implementación de un Sistema de Chatbot con IA para Mejorar el Bienestar y Reducir el Estrés Laboral en IKUSI

dc.contributor.advisorZabala Vargas, Sergio Andrés
dc.contributor.authorAponte Moreno, Wilmer Alexander
dc.contributor.authorRamirez Galvis, Jennifer Tatiana
dc.coverage.spatialBogotá D.C.
dc.date.accessioned2025-12-09T16:32:14Z
dc.date.available2025-12-09T16:32:14Z
dc.date.issued2024-11-06
dc.descriptionProponer un sistema de chatbot con inteligencia artificial que ayude a predecir, monitorear y reducir el estrés laboral en tiempo real, mejorando el bienestar de los empleados de IKUSI en Bogotá.
dc.description.abstractEste estudio aborda la problemática del estrés laboral en la empresa IKUSI y explora el potencial de la inteligencia artificial (IA) como herramienta para su gestión. Con un enfoque mixto, se recolectaron datos a través de encuestas y entrevistas a empleados, permitiendo una comprensión integral de los factores que contribuyen al estrés y la percepción sobre el uso de tecnologías emergentes en el entorno laboral. Los resultados revelan que un 70% de los empleados considera que su carga de trabajo es excesiva, y un 60% experimenta presión de tiempo. A pesar de estas condiciones, la mayoría muestra apertura hacia la implementación de soluciones basadas en IA para reducir el estrés. La comunicación interna y el equilibrio entre vida personal y laboral se identifican como áreas críticas que requieren atención. Además, se observó que la capacitación en el uso de tecnologías puede ser un factor clave para la adaptación y aceptación de nuevas herramientas en el entorno laboral. Este estudio tiene importantes implicaciones para la gestión de recursos humanos, sugiriendo que la adopción de la IA no solo podría aliviar el estrés laboral, sino también mejorar la productividad y el bienestar de los empleados. En conclusión, la investigación destaca la necesidad de implementar programas de gestión del estrés que integren tecnologías emergentes, abriendo un camino para futuras investigaciones en esta área.
dc.description.abstractThis study addresses the issue of occupational stress at IKUSI and explores the potential of artificial intelligence (AI) as a tool for its management. Using a mixed-methods approach, data were collected through surveys and interviews with employees, allowing for a comprehensive understanding of the factors contributing to stress and the perception of emerging technologies in the workplace. The results reveal that 70% of employees consider their workload excessive, and 60% experience time pressure. Despite these conditions, the majority show openness to the implementation of AI-based solutions to reduce stress. Internal communication and the balance between personal and work life are identified as critical areas requiring attention. Furthermore, training in the use of technologies can be a key factor for the adaptation and acceptance of new tools in the work environment. This study has important implications for human resource management, suggesting that the adoption of AI could not only alleviate occupational stress but also enhance employee productivity and well-being. In conclusion, the research highlights the need to implement stress management programs that integrate emerging technologies, paving the way for future research in this area.
dc.format.extent81 páginas
dc.identifier.citationAponte Moreno, W., y Ramirez Galvis, J.(2024). Propuesta de Implementación de un Sistema de Chatbot con IA para Mejorar el Bienestar y Reducir el Estrés Laboral en IKUSI. [Monografía, Corporación Universitaria Minuto de Dios - UNIMINUTO]. Repositorio UNIMINUTO.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10656/22745
dc.language.isoes
dc.publisherCorporación Universitaria Minuto de Dios - UNIMINUTO
dc.publisher.departmentPosgrado (Virtual)
dc.publisher.programEspecialización en Gerencia de Proyectos
dc.rightsAcceso Abierto - http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectOccupational stress
dc.subjectArtificial intelligence
dc.subjectWorkplace well-being
dc.subjectchatbots
dc.subject.keywordsEstrés laboral
dc.subject.keywordsInteligencia artificial
dc.subject.keywordsBienestar general
dc.subject.keywordsChatbots
dc.subject.keywordsOccupational stress
dc.subject.keywordsArtificial intelligence
dc.subject.keywordsWorkplace well-being
dc.titlePropuesta de Implementación de un Sistema de Chatbot con IA para Mejorar el Bienestar y Reducir el Estrés Laboral en IKUSI
dc.typeTrabajo de Investigación e Innovación
dc.type.coarthesis
dcterms.bibliographicCitationAkbari, S., Khanzadi, M., & Gholamian, M. R. (2018). Building a rough sets-based prediction model for classifying large-scale construction projects based on sustainable success index. Engineering, Construction and Architectural Management, 25(4), 534-558. https://doi.org/10.1108/ECAM-05-2016-0110 Akinosho, T. D., Oyedele, L. O., Bilal, M., Ajayi, A. O., Delgado, M. D., Akinade, O. O., & Ahmed, A. A. (2020). Deep learning in the construction industry: A review of present status and future innovations. Journal of Building Engineering, 32, 101827. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2020.101827 Arashpour, M., Heidarpour, A., Akbar Nezhad, A., Hosseinifard, Z., Chileshe, N., & Hosseini, R. (2020). Performance-based control of variability and tolerance in off-site manufacture and assembly: Optimization of penalty on poor production quality. 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