Vol. 2 Núm. 2 (2023)

Resumen: La creciente inmersión de la Inteligencia Artificial (IA) en las actividades cotidianas, incluida la educación, responde a su capacidad para transformar y mejorar diversos aspectos de la vida. La IA ofrece soluciones eficientes y personalizadas, optimiza procesos y facilita el acceso a información y recursos. En el ámbito educativo, su presencia es especialmente significativa, porque revoluciona la forma en que se aprende y enseña. Conocer el uso de estas herramientas en los procesos educativos es esencial para comprender su potencial y limitaciones. Esta investigación identifica las capacidades y limitaciones de la herramienta de IA ChatGPT y su aplicación en el ámbito educativo, información que permite aprovechar sus beneficios al máximo, diseñar estrategias pedagógicas efectivas y éticas, además de abordar los desafíos que surgen al integrar la IA en la educación. La investigación es de tipo documental y se apoya en la revisión bibliográfica. Entre los resultados se presenta que las capacidades del ChatGPT tienen un gran potencial educativo al interactuar en lenguaje natural y generar respuestas coherentes. Su versatilidad en estilos y lenguajes agiliza respuestas a preguntas complejas y el acceso a materiales variados. No obstante, puede carecer de precisión y dar respuestas inapropiadas debido a la falta de contexto y conocimiento ético. La generación de información incorrecta y la ausencia de empatía son desafíos, aunque puede mejorar el diseño curricular, personalizar el aprendizaje y actuar como tutor virtual. Aun así, se deben abordar estas limitaciones para asegurar una implementación educativa efectiva y ética. Autores: Laura Pilar Berrones Yaulema, Universidad Nacional de Chimborazo. https://orcid.org/0009-0004-5349-0151 Pamela Nataly Buenaño Barreno, Falom. https://orcid.org/0000-0002-8074-9411 Ver artículo completo https://doi.org/10.61347/ei.v2i2.57

Resumen: El estudio se enfoca en la intersección entre el Marketing Digital y la Inteligencia Artificial, analizando cómo la IA potencia diversas áreas del marketing y su impacto en la relación empresa-cliente. Ante el crecimiento digital acelerado por la pandemia COVID-19 y otros factores, debe comprenderse cómo la IA puede mejorar la competitividad de las empresas en el entorno digital y cómo aprovechar estas herramientas avanzadas para lograr una mejor interacción con los clientes ha llegado a ser imprescindible, desde una perspectiva competitiva, hasta el punto de considerar que si una empresa no usa IA con alguna de las herramientas disponibles corre el riesgo de quedar obsoleta. El objetivo del estudio es identificar y describir herramientas de Inteligencia Artificial que mejoren la productividad en el Marketing Digital, enfocándose en las áreas de atención al cliente, analítica de datos y generación de contenido. La metodología utilizada se basa en un enfoque cualitativo descriptivo con método analítico para comparar las herramientas y tipo transversal debido a que los datos serán tomados en un solo momento. Entre sus resultados, se identificaron las herramientas de Inteligencia Artificial divididas en las áreas mencionadas anteriormente que permiten mejorar la productividad en el Marketing Digital y cómo estas pueden ser utilizadas, además se evidencia que las mismas plantean varias posibilidades para el futuro, pues se considera que apenas se está “rosando la superficie” del verdadero potencial de una IA. Autores: Efrén Efraín Cajamarca Altamirano, Universidad Nacional de Chimborazo. https://orcid.org/0000-0001-7391-352X Ver artículo completo https://doi.org/10.61347/ei.v2i2.56

Resumen: Si bien la calidad de los datos en el análisis y toma de decisiones resulta de vital importancia, escasos estudios proporcionan pasos claros para ejecutarlos a través del lenguaje de programación Python. En consecuencia, el objetivo de la presente investigación se relaciona con diseñar una guía para evaluar y mejorar la calidad de los datos utilizando el lenguaje de programación Python. Esta investigación con enfoque cualitativo se aplica en un caso práctico medido a través de las características de calidad: Exactitud, Integridad, Libre de Errores y Valor Añadido. Los resultados indican que, mediante la aplicación de la metodología propuesta basada en 12 pasos a través de Python, los datos cumplen con las características de calidad requeridas. Autores: Lady Marieliza Espinoza Tinoco, Universidad Nacional de Chimborazo. https://orcid.org/0000-0001-6569-3686 Ana Elizabeth Congacha Aushay, Universidad Nacional de Chimborazo. https://orcid.org/0000-0002-2488-9110 Juan Carlos Díaz Ordóñez, Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. https://orcid.org/0000-0001-7926-484X Ver artículo completo https://doi.org/10.61347/ei.v2i2.55

Resumen: El artículo aborda el contexto del comercio electrónico en Ecuador, donde el uso de herramientas de pagos en línea ha demostrado ser escaso, mientras se destaca el crecimiento significativo del comercio electrónico en todo el mundo, esencial para el éxito de las transacciones comerciales. En Latinoamérica se continúa usando efectivo como forma de pago, factor que frena el desarrollo de la economía de la región de forma más rápida, sumado a eso se destaca la falta de estudios similares al presente que guíen a empresarios o emprendedores. El objetivo de la investigación se conecta con establecer herramientas de pago en línea en Ecuador, proporcionando información sobre costos, comisiones, requisitos, métodos de pago, servicios y casos de uso. La metodología utilizada es de enfoque cualitativo descriptivo con método analítico y tipo transversal. El estudio reveló una variedad de herramientas de pago en línea en Ecuador, tanto gratuitas como pagadas, para empresas ya constituidas o emprendimientos, facilitando transacciones digitales e inclusión financiera. Se reconoce la utilidad de este tipo de estudios para las empresas debido a que les permitirá elegir una opción adaptada a sus necesidades y la consecuente optimización de recursos. Además, el efectivo sigue siendo una forma de pago común en Ecuador; no obstante, el empleo de herramientas de pago digitales lo reducirá y generará oportunidades comerciales. Autores: Andrés Eduardo Caina Guamán, HOMEOFFICE S.A.S. https://orcid.org/0009-0006-6557-3768 Ver artículo completo https://doi.org/10.61347/ei.v2i2.54

Resumen: El creciente uso de modelos de Machine Learning (ML) para gestionar grandes cantidades de datos, impulsado por la crisis de la Pandemia COVID-19, ha posibilitado el desarrollo productivo de los Entornos de Desarrollo Integrado (IDEs). Sin embargo, existen varios IDEs de desarrollo disponibles y elegir el más adecuado para tareas específicas puede ser un desafío. El objetivo de este estudio es proporcionar una revisión exhaustiva de las diversas herramientas de desarrollo integrado enfocadas para el campo de ML. Para ello, se diseñó una investigación comparativa donde se utilizaron fuentes científicas e índices de popularidad para determinar los lenguajes enfocados en ML, estos fueron Python y R. Posteriormente, a través de la documentación de cada IDE, se identificaron los siguientes: Spyder, PyCharm Community Edition, PyCharm Pro, DataSpell, R-Studio, RKWard, JupyterLab y Visual Studio Code que fue añadido por su popularidad y alta extensibilidad. En los resultados, se conceptualizan estos lenguajes e IDEs que determinamos para su comparación, y se llevó a cabo la comparación considerando características como su compatibilidad multiplataforma, capacidad de depuración con puntos de control, disponibilidad como código abierto, historiales de código, acceso a terminales, integración nativa de control de versiones, soporte para los lenguajes investigados, acceso a base de datos y compatibilidad con cuadernos Jupyter. En conclusión, esta investigación ofrece una comparación exhaustiva de IDEs considerando varias características útiles a la hora de seleccionar uno. Autores: José Roberto Sánchez Arteaga, Empresa Municipal de Agua Potable y Alcantarillado de Riobamba. https://orcid.org/0009-0009-9992-6252 Ver artículo completo https://doi.org/10.61347/ei.v2i2.53