Uso de IAG en Gestión Documental para Implementación de la Agilidad Organizacional "Estrategias de Agilidad Organizacional: Aplicación de la Inteligencia Artificial Generativa en la Gestión Documental"
Contenido principal del artículo
Resumen
Este estudio tiene como propósito mejorar la agilidad organizacional mediante un Sistema Inteligente de Gestión de Documentos (SIGD). Se implementó una metodología que incluye la recopilación y segmentación de documentos para crear una base de datos vectorial utilizando Inteligencia Artificial Generativa (IAG) y modelos de lenguaje avanzados. Los resultados demuestran mejoras significativas en la eficiencia y productividad, evidenciando que la IAG puede optimizar la toma de decisiones al centralizar información dispersa y facilitar búsquedas semánticas avanzadas. Las conclusiones resaltan que la regulación de variables, como la temperatura en la generación de contenido, ayuda a mitigar el riesgo de alucinaciones en los modelos de IA, asegurando respuestas más precisas. Además, el caso del Sistema Meteorológico Nacional (SMN) ilustra la aplicabilidad de esta solución en el acceso a información crítica, promoviendo una cultura de innovación y adaptabilidad en un entorno empresarial en constante evolución.
Descargas
Detalles del artículo

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
Cuando un artículo es aprobado, el(los) autor(es) conservan los derechos de autor y cede(n) a la revista PODIUM el derecho de ser la primera que pueda editarlo, reproducirlo, exhibirlo y comunicarlo mediante medios impresos y electrónicos.
La revista PODIUM se publica bajo una licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial 4.0 Internacional (CC-BY-NC 4.0), la cual permite compartir (copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato) y adaptar (remezclar, transformar y crear a partir del material), bajo la condición de que se den los créditos correspondientes al autor y a la revista y no se haga uso comercial de los materiales.
Se autoriza la reproducción, parcial o total, de los artículos publicados en la revista PODIUM, siempre que se cite apropiadamente la fuente y se use sin propósitos comerciales.
Citas
Adkis, L. (2010). Coaching Agile Teams: A CompanionforScrumMasters, Agile Coaches, and Project Managers in Transition. Addison Wesley Professional.
Aljawarneh, N. M. (2024). Themediating role of organizationagilitybetweenbusinessintelligence&innovative performance. Journal of StatisticsApplications&Probability, 13(3), 929. https://doi.org/10.18576/jsap/130307
Alkaabi, S. M. Y. O., Sohaimi, N. S. B., &Yatiban, A. B. (2024). Theeffect of technologicalinnovation and knowledgemanagementprocessonorganizationalagility: A systematicliteraturereview. Engineering, Technology&AppliedScienceResearch, 14(4), 15121-15126. https://doi.org/10.48084/etasr.7691
Anderson, D. J. (2010). Kanban: SuccessfulEvolutionaryChangeforYourTechnology Business. Pragmatic Bookshelf.
Bogdanova, M., Parashkekova, E., &Stoyanova, M. (2020, April). Agile Project Management in GovernmentalOrganizations. MethodologicalIssues. International E-Journal of Advances in Social Sciences, VI(16).
Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., ... &Amodei, D. (2020). LanguageModels Are Few-ShotLearners. arXivpreprint arXiv:2005.14165.
Campbell, A. (2020). Agile. Essentials of Team and Project Management. Manifestofor Agile Software Development. EPUB. Publicación Independiente.
Cohn, M. (2005). Agile Estimating and Planning. Prentice Hall.
Conforto, E. C., Salum, F., Amaral, D. C., Da Silva, S. L., & de Almeida, L. M. (2014, Julio). Can Agile Project Management Be Adoptedby Industries OtherThan Software Development? Project Management Institute, 45(3).
Connolly, T. M., &Begg, C. E. (2015). DatabaseSystems: A PracticalApproach to Design, Implementation, and Management. Pearson.
Denning, S. (2018). TheAge of Agile: How Smart Companies Are TransformingtheWayWorkGets Done. AMACOM.
Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., &Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguageUnderstanding. arXivpreprint arXiv:1810.04805.
Felipe, C. M., Roldán, J. L., & Leal-Rodríguez, A. L. (2024). Impact of organizational culture valuesonorganizationalagility.Sustainability, 16(3), 2354. https://doi.org/10.3390/su9122354:contentReference[oaicite:0]{index=0}
Gao, Q., Sun, Y., Guo, J., &Zhou, J. (2021). A SurveyonGenerative Pre-TrainedTransformer 3. arXivpreprint arXiv:2108.00118.
Karim Zadeh, E., Khoulenjani, A. B., &Safaei, M. (2024). Integrating AI for agile projectmanagement: Innovations, challenges, and benefits. Journal of Artificial IntelligenceResearch.
Kumar, B. R., Madhuri, A., &Bathina, S. (2024). The role of artificial intelligence in decision-makingprocesses. AfricanJournal of BiologicalSciences, 6(6), 6344-6362. https://doi.org/10.33472/AFJBS.6.6.2024.6344-6362
Larman, C., &Vodde, B. (2016). Large-ScaleScrum: More withLeSS. Addison-Wesley Professional.
Lan, Z., Chen, M., Goodman, S., Gimpel, K., Sharma, P., &Soricut, R. (2019). Albert: A Lite BERT forSelf-SupervisedLearning of LanguageRepresentations. arXivpreprint arXiv:1909.11942.
Lewis, M., Liu, Y., Goyal, N., Ghazvininejad, M., Mohamed, A., Levy, O., ... &Zettlemoyer, L. (2019). BART: DenoisingSequence-to-Sequence Pre-Training for Natural LanguageGeneration, Translation, and Comprehension. arXivpreprint arXiv:1910.13461.
Liu, Y., Ott, M., Goyal, N., Du, J., Joshi, M., Chen, D., ... &Stoyanov, V. (2019). Roberta: A RobustlyOptimized BERT PretrainingApproach. arXivpreprint arXiv:1907.11692.
Manning, C., &Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural LanguageProcessing. MIT Press.
Ng, A. (2018). Buildingan AI-PoweredOrganization. Harvard Business Review.
Orkodi, S. (2024). Theeffectiveness of agile leadership in practice: A comprehensive meta-analysis of empiricalstudiesonorganizationaloutcomes. Journal of Entrepreneurship, Management and Innovation, 20(2), 117-138. https://doi.org/10.7341/20242026
Peters, M. E., Neumann, M., Iyyer, M., Gardner, M., Clark, C., Lee, K., ... &Zettlemoyer, L. (2018). Deep Contextualized Word Representations. arXivpreprint arXiv:1802.05365.
Radford, A., Narasimhan, K., Salimans, T., &Sutskever, I. (2018). ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePretraining. arXivpreprint arXiv:1701.00160.
Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., &Sutskever, I. (2019). LanguageModels Are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI Blog, 1(8), 9.
Reimers, N., &Gurevych, I. (2019). Sentence-BERT: SentenceEmbeddingsUsingSiamese BERT-Networks. arXivpreprint arXiv:1908.10084.
Ries, E. (2011). The Lean Startup: HowToday'sEntrepreneurs Use ContinuousInnovation to CreateRadicallySuccessfulBusinesses. Crown Business.
Sculley, D., Holt, G., Golovin, D., Davydov, E., Phillips, T., Ebner, D., ... &Chaudhary, V. (2015). HiddenTechnicalDebt in Machine LearningSystems. Advances in Neural InformationProcessingSystems, 28.
Schick, T., &Schütze, H. (2020). ExploitingClozeQuestionsforFew-Shot Text Classification and Natural LanguageInference. arXivpreprint arXiv:2001.07676.
Shoeybi, M., Patwary, M., Puri, R., LeGresley, P., Casper, J., & Catanzaro, B. (2019). Megatron-LM: Training Multi-BillionParameterLanguageModelsUsing GPU ModelParallelism. arXivpreprint arXiv:1909.08053.
Sinek, S. (2014). LeadersEatLast: WhySomeTeamsPullTogether and OthersDon't. Portfolio.
StateGovernment of Victoria and Demos. (2008). Towards Agile Government. Analysis and PolicyObservatory.
Stei, G., Rossmann, A., &Szász, L. (2024). Leveragingorganizationalknowledge to developagility and improve performance: The role of ambidexterity. International Journal of Operations&Production Management, 44(8), 1446-1466. https://doi.org/10.1108/IJOPM-04-2023-0274:contentReference[oaicite:1]{index=1}
Torrecilla Salinas, C. J., Sedeño Lopez, J., Escalona Cuaresma, M., & Mejías Risoto, M. (2013). Agile in PublicAdministration: OxymoronorReality? A Survey of Agile MethodologyUsage in SpanishPublicAdministration.
Zarbo, P., &Gonzalez, D. L. (2021). Agilidad organizacional. Primera edición. Asesoría Literaria SD.