Primera instancia: Curación académica realizada por CyTA, según criterios de integridad científica, semántica y estructura académica (disponible a partir de 2024/07).
Segunda instancia: Curación asistida por inteligencia artificial (ChatGPT, desarrollada por OpenAI), mediante prompts especializados diseñados por CyTA. (disponible a partir de 2001/09)
Este protocolo implementa un modelo de revisión abierta, responsable y trazable, centrado en la formación, la transparencia y la accesibilidad del conocimiento.
Método de Diagnóstico para aplicar un Modelo de Madurez en PyMES de la industria del software
Method of Diagnosis to apply a Model of Maturity in PyMES of the industry of the software
Mon, Alicia ⓘ Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas,
Universidad Nacional de La Matanza.
San Justo, Buenos Aires, Argentina
Estayno, Marcelo ⓘ Grupo de Ingeniería de Software,
Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas.
Universidad Nacional de La Matanza.
Arancio, Andrea ⓘ Grupo de Ingeniería de Software.
Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas.
Universidad Nacional de La Matanza.
San Justo, Buenos Aires. Argentina
Resumen
En los países de Iberoamérica el crecimiento de la industria del software se ha centrado en una estructura productiva de pequeñas y medias organizaciones de desarrollo de software. Para que las mismas puedan posicionarse competitivamente en el mercado nacional e internacional necesitan iniciar caminos de mejora de la calidad a través de un proceso de certificación. Los modelos de madurez que se utilizan para la mejora de procesos, como CMMI y/o las Normas de Calidad ISO resultan complejos en su comprensión, difíciles de implementar y de alto costo para las pequeñas y medianas organizaciones del sector. Es por ello que en estas organizaciones la madurez del proceso todavía se encuentra en un estado crítico. En la actualidad, se está ajustando el Modelo de Proceso Competisoft como propuesta para mejorar la calidad en las pequeñas y medias organizaciones, orientado a definir y mejorar sus procesos, con un modelo comprensible, adaptable y de costos accesibles. El presente artículo, expone los resultados del desarrollo y la aplicación de un Instrumento de Diagnóstico basado en el Modelo Competisoft, para realizar una evaluación inicial y establecer un proceso de mejora que se adapte a las necesidades de estas organizaciones iberoamericanas.
Inteligencia Artificial Generativa para usos académicos
📊 Análisis de tendencias en palabras clave
Las palabras clave de este artículo han sido analizadas a través de Google Trends, permitiendo visualizar su tendencia en los últimos cinco años. Esto facilita comprender su impacto en el ámbito científico y su relevancia en el tiempo.
Las palabras clave provienen de un enfoque estructurado basado en un thesauro temático, disciplinar y metodológico; disponible en: https://skos.um.es/unesco6/.
La integración con IA permitirá, en el siguiente paso, analizar la pertinencia de estas palabras clave en función de la literatura académica y el impacto en bases científicas.
Prompt sugerido para revisar el resumen
Para la curacción del resumen se ha establecido una longitud recomendada entre 150 y 250 palabras, y la siginete estructura: Contextualización, Intersticio, Propósito, Metodología, Resultados y Conclusiones; dado que la misma:
Facilita la comprensión: Presenta la información de manera secuencial y lógica.
Optimiza la indexación: Clarifica los elementos clave para motores de búsqueda y bases de datos.
Mejora la curación automática: Permite que una IA identifique cada parte con precisión.
Prompt sugerido para revisar la semántica del resumen
El siguiente prompt se centra en la curación semántica del resumen científico.
El objetivo es garantizar que el resumen capture la esencia del artículo y sea comprensible para la comunidad académica.
Este prompt conjuga con el prompt se complementa con el desarrollado para ChatGPT analizando, valorando y asistientdo, entre ambos, a la estructura y la semántica del trabajo.
Prestaremos especial atención a la claridad, la precisión y las relaciones entre los conceptos clave.
Prompt sugerido para curar el artículo con ChatGPT
Prompt sugerido para curar el artículo con Copilot
Prompt sugerido para curar la bibliografía
📖 La importancia de las referencias bibliográficas en la investigación
Las referencias bibliográficas no solo documentan la información utilizada, sino que reflejan la estructura filosófica y conceptual del estudio. Constituyen el andamiaje sobre el cual se construye el conocimiento, permitiendo:
🔹 Ubicar el estudio en su contexto dentro del campo científico.
🔹 Demostrar rigor académico, mostrando que el trabajo se basa en principios y teorías validadas.
🔹 Identificar tendencias y enfoques clave, revelando qué perspectivas guían la investigación.
🔹 Evitar el sesgo y la obsolescencia, asegurando que el conocimiento se base en fuentes actualizadas y diversas.
Por ello, analizar las referencias bibliográficas de un artículo permite:
📌 Determinar cuáles son las más influyentes dentro del documento.
📌 Evaluar la solidez teórica y metodológica del estudio.
📌 Identificar principios, teorías y enfoques clave en la disciplina.
🔍 Con esta herramienta, puedes obtener una selección optimizada de referencias destacadas, priorizando aquellas más relevantes por su frecuencia de citación, actualidad y relación con el tema central del documento.
Mon, Alicia ; Estayno, Marcelo ; Arancio, Andrea (2009). Método de Diagnóstico para aplicar un Modelo de Madurez en PyMES de la industria del software. Técnica Administrativa.08(1), 1. https://www.cyta.com.ar/ta/article.php?id=080101
Contribución
La programaciónha basada en IA, para la estructuración semántica y mejora del contenido, ha sido desarrollada con la contribución y asistencia de ChatGPT
ChatGPT (2025). Representación estructurada en RDF/Turtle para la curación semántica de artículos científicos.OpenAI. Disponible en este enlace.
Microsoft Copilot 7 de febrero de 2025 Análisis de las categorías relevantes de la demarcación epistemológica según Mario Bunge