http://repositorio.ub.edu.ar/handle/123456789/11462 Sat, 03 Oct 2026 02:36:06 GMT 2026-10-03T02:36:06Z http://repositorio.ub.edu.ar/handle/123456789/11857 Construcción del Modelo Léxico Extendido del Lenguaje mediante inteligencia artificial generativa Romano, Martín La construcción manual del modelo Léxico Extendido del Lenguaje (LEL) a partir de la información elicitada es una actividad central de la Ingeniería de Requisitos orientada al cliente, pero también laboriosa y propensa a omisiones e inconsistencias. Este Trabajo Final de Carrera diseña e implementa un prototipo funcional capaz de asistir en la construcción del LEL a partir de la transcripción de entrevistas grabadas, empleando Inteligencia Artificial Generativa, específicamente Grandes Modelos de Lenguaje (LLM). El foco del trabajo es el prototipo y la evaluación de en qué medida la Inteligencia Artificial Generativa mejora la construcción del LEL frente a su construcción utilizando Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) tradicional. Para ponerlo a prueba se define un Gold Standard de referencia —un LEL construido manualmente que actúa como patrón de comparación— y se diseña la contrastación con tres enfoques: dos líneas base (baselines) de PLN tradicional y un pipeline basado en LLM que extrae, clasifica y describe los símbolos del LEL, con una etapa de auto-verificación. Como caso de muestreo principal se emplea ecoFactory, una empresa real cuyo LEL fue construido manualmente y publicado por los autores en el Workshop em Engenharia de Requisitos (WER 2024) a partir de entrevistas en las que los roles de distintos usuarios fueron interpretados por un experto de dicha organización, y se lo complementa con varios dominios adicionales para evaluar la generalidad del enfoque. El trabajo se apoya, además, en una línea de trabajo previa de la Universidad de Belgrano que empleó PLN para construir un bosquejo del LEL. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT http://repositorio.ub.edu.ar/handle/123456789/11857 2026-01-01T00:00:00Z http://repositorio.ub.edu.ar/handle/123456789/10349 Diseño, implementación y evaluación MyFEPS de un modelo de Business Intelligence para empresas Pymes Duplaa, Sacha Ignacio En este trabajo de investigación, se desarrollará e implementará un modelo de Business Intelligence diseñado para una empresa Pyme con un rango de empleados que va desde 100 personas como mínimo hasta 200 como máximo. Sat, 01 Jan 2022 00:00:00 GMT http://repositorio.ub.edu.ar/handle/123456789/10349 2022-01-01T00:00:00Z http://repositorio.ub.edu.ar/handle/123456789/10025 Análisis de automatización de testing para sitios web Currao, Domingo Yamil La tesina desarrollada consta del análisis de la automatización del testing aplicado a sitios Web, otorgando conclusiones que mencionan por qué se debe utilizar en las empresas de software de hoy en día, por qué es importante realizar testing automatizado y cómo debemos automatizar y probar nuestros sistemas Web. Se realizó en dicha tesina la evaluación de tres (3) opciones de herramientas de testing automatizado. El primero Java y Selenium (herramienta 1.0), el segundo Katalon (herramienta 2.0) y el tercero Cucumber (herramienta 3.0), utilizando de referencia la Arquitectura MyFEPS que permitió obtener conclusiones no sólo de la evaluación realizada sino de la importancia del Testing Automatizado. Sat, 01 Jan 2022 00:00:00 GMT http://repositorio.ub.edu.ar/handle/123456789/10025 2022-01-01T00:00:00Z http://repositorio.ub.edu.ar/handle/123456789/9654 Red social para compartir libros en comunidades de inmigrantes Montoya, Gabriel Hernán En este trabajo se plantea la problemática para conseguir libros en español que poseen los argentinos residentes en países donde la lengua materna no es la hispana. Para solucionar dicha dificultad se propone realizar un prototipo de software que permita a los emigrantes argentinos compartir sus libros, generando de esta manera una biblioteca distribuida de libros dentro la comunidad donde residen. Para el desarrollo del prototipo se seleccionó el stack MEAN basado en JavaScript utilizando Node.JS y Express para el desarrollo del Backend, Angular para el Frontend y MongoDB como repositorio de datos. Esto permitió confeccionar una aplicación responsive que se adapta a los distintos tamaños de pantalla incluyendo teléfonos celulares y tabletas. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT http://repositorio.ub.edu.ar/handle/123456789/9654 2021-01-01T00:00:00Z