Detalles de la obra

Título:
Cecil.io
Subtítulo:
chatbot para atención de consultas sobre prospectos de medicamentos
Autor(es):
Brande Rozenblum, Alan; Lempert Hecht, Javier; Silberstein Brenner, Federico; Viroga Lucio, Facundo
Pie de imprenta:
Montevideo: Universidad ORT Uruguay, 2019
Descripción física:
300 p. diagrs., tbls., grafs. En línea
Nota de tesis:
Proyecto (Carrera Universitaria). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería. Montevideo, 2019. Calificación: 100/100
Título obtenido:
Entregado como requisito para la obtención del título de Ingeniero en Sistemas
Tutor:
Gastón Antonio Mousques Anaya
Tribunal:
Darío Alejandro Macchi Heins; Diego David Garbervetsky
Resumen:
El siguiente proyecto busca implementar asistentes virtuales en distintos sectores de la empresa cliente, Mega Pharma. El objetivo es maximizar la eficiencia y resolver problemas que se le presentan a diario. Para validar que esta tecnología sea realmente útil, se desarrolló un prototipo relacionado a un problema de su dominio. El prototipo inicial buscó solucionar el problema de los prospectos médicos. Si bien los medicamentos traen consigo un prospecto, a través de técnicas de ingeniería de requerimientos, se descubrió que estos presentan diversas dificultades. El equipo abordó la problemática dividiendo el trabajo en dos etapas. La primera consistió en profundizar en las necesidades de los interesados y en realizar pruebas de concepto para explorar tecnologías. La segunda se focalizó en el diseño y desarrollo de una arquitectura modificable y extensible. Estas etapas se gestionaron utilizando los marcos de gestión Kanban y Scrum respectivamente. Ambos marcos fueron seleccionados debido a la naturaleza cambiante y la incertidumbre que presentaba el problema planteado. Como resultado se obtiene una arquitectura altamente modificable, que incluye información sobre los medicamentos de Mega Pharma, accesible a través de Facebook Messenger y aplicaciones móviles, tanto en Android como iOS. La arquitectura prevé la adición de nuevas interfaces de usuario sin impacto de cambio. A su vez, permite incorporar información sobre nuevos medicamentos y reentrenar los servicios cognitivos del sistema para reconocer nuevos diálogos e intenciones de los usuarios. El cliente podrá verse beneficiado estudiando la información almacenada de las conversaciones, generando un diferencial frente a sus competidores. Además, podrá agregar nuevas funcionalidades y otros asistentes con un bajo costo. El equipo aprendió sobre diferentes tecnologías, como algoritmos de inteligencia artificial, interfaces conversacionales de usuario, arquitecturas y diseños para bots. Como resultado de este proyecto, el cliente pudo validar el uso de chatbots y otras herramientas que pueden ser útiles. A futuro, una solución con estas características será de gran utilidad para los usuarios, que podrán resolver sus dudas de manera rápida y sencilla.
Referencias bibliográficas:
Incluye bibliografía y anexos
Idioma:
Español
Tipo de material:
[Trabajo Final de Carrera]
Ubicación física:
Disponible en línea

Archivos asociados:

Archivo Tamaño Formato
Proyecto 36MB application/pdf
Informe del corrector 83kB application/pdf