Tendencias tecnológicas emergentes para la automatización en la medición de las cargas de trabajo de los empleados

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dc.contributor.advisorOrtiz Pimiento, Néstor Raúl
dc.contributor.authorMina Carvajal, Ana Sofia
dc.contributor.authorVillamil Castellanos, Yulieth Lorena
dc.contributor.evaluatorGaravito Hernandez, Edwin Alberto
dc.contributor.evaluatorLopez Vargas, Juan Camilo
dc.date.accessioned2025-03-03T15:33:28Z
dc.date.available2025-03-03T15:33:28Z
dc.date.created2025-02-21
dc.date.issued2025-02-21
dc.description.abstractEn la actualidad, la automatización y la integración de tecnologías emergentes han revolucionado y transformado la gestión empresarial, centrándose en la medición y análisis eficiente de las tareas laborales. Este estudio explora las tendencias tecnológicas más recientes aplicadas para automatizar estos procesos, buscando potenciar la eficiencia operativa, reducir la carga administrativa y mejorar el desempeño del personal. Se analizan herramientas como la inteligencia artificial, el big data, el internet de las cosas (IoT) y el machine learning, explorando su impacto en la medición precisa y en tiempo real de las actividades laborales. Estos avances mejoran la precisión en la medición de las tareas laborales e impulsan una asignación efectiva de recursos y satisfacción laboral. Al mismo tiempo, surgen recomendaciones para empresas interesadas en adoptar estas innovaciones, haciendo hincapié en la capacitación continua y en la adaptación a las nuevas herramientas tecnológicas.
dc.description.abstractenglishToday, automation and the adoption of emerging technologies have significantly transformed business management, particularly in the measurement and analysis of employee workloads. This thesis explores the most recent technology trends that are being implemented to automate these processes, with the goal of improving operational efficiency, reducing administrative burden and optimizing staff performance. Technologies such as artificial intelligence, big data, the internet of things (IoT), and machine learning are examined. The results suggest that the adoption of these technologies not only improves workload measurement accuracy, but also promotes better resource allocation and increased job satisfaction. Finally, recommendations are proposed for companies seeking to incorporate these trends in their personnel management processes, stressing the importance of continuous training and adaptation to new technological tools.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Industrial
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/45185
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Industrial
dc.publisher.schoolEscuela de Estudios Industriales y Empresariales
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectAutomatización
dc.subjectCargas de Trabajo
dc.subjectGestión de Recursos Humanos
dc.subjectInteligencia Artificial
dc.subjectTecnologías Emergentes
dc.subject.keywordAutomation
dc.subject.keywordWorkloads
dc.subject.keywordHuman resources management
dc.subject.keywordArtificial intelligence
dc.subject.keywordEmerging technologies
dc.titleTendencias tecnológicas emergentes para la automatización en la medición de las cargas de trabajo de los empleados
dc.title.englishEmerging Technology Trends for Automation in Measuring Employee Workloads
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Ingeniería Industrial