Se expone el desarrollo de un sistema web para la gestión de solicitudes periciales para la Oficina de Peritajes del Ministerio Público. Dicho sistema pretende solucionar los problemas que genera el proceso gestión de las solicitudes periciales desde la solicitud que hace el fiscal sobre un caso fiscal, hasta la elaboración y entrega del informe pericial por parte del perito, basado en los lineamientos del Nuevo Código Procesal Penal (NCPP). Así también, proporcionar indicadores y retroalimentación a la Oficina de Peritajes de la distribución de la carga y la atención que tienen asignados sus peritos. El proyecto se desarrolló con la metodología RUP, por lo cual permitió el modelado de negocio, diseño, implementación, pruebas y despliegue de manera iterativa. Entre los resultados obtenidos tenemos desarrollo del sistema que permitirá la digitalización de los informes periciales, ahorro económico a la oficina y la integración de la firma digital para la autenticidad de los documentos emitidos.

Las ventas de autos usados están aumentando exponencialmente, y con esto surge la necesidad del uso de plataformas digitales para hacer del proceso de venta una experiencia online rápida y segura. En este contexto, existen dos actores: el usuario que desea vender su auto, y el usuario que quiere comprarlo. Asignar el precio correcto considerando las características del vehículo, así como los daños declarados es esencial para mantener la confianza de ambas partes. Los sistemas tradicionales de valoración de autos que utilizan inteligencia artificial se centran en evaluar únicamente características como marca, modelo, año de manufactura, kilometraje, tipo de combustible, sistema de frenos, etc., y algunos más avanzados analizan imágenes usando deep learning. Sin embargo, es difícil encontrar un precio correcto sin conocer las condiciones en las que el auto se encuentra, ya que estos sistemas no evalúan los daños mecánicos o eléctricos que el vehículo podría presentar. La plataforma digital de la empresa permite a los usuarios que desean vender su vehículo, declarar mediante texto en lenguaje natural los daños mecánicos y/o eléctricos que el automóvil presenta. El desafío ahora reside en entender lo que el usuario ha ingresado y asignar un precio en base a la descripción del daño vehicular. La ayuda de un agente humano es primordial y la primera respuesta a este reto, sin embargo, esto genera una carga de trabajo mayor para ellos. Para resolver este nuevo problema, la solución planteada en este estudio utiliza inteligencia artificial generativa con técnicas como RAG y fundamentación para analizar el texto ingresado por el usuario, encontrar la clase o tipo de daño en una base de datos, y asignar el precio correspondiente a uno o más artículos declarados. La implantación del proyecto y las primeras proyecciones sostienen que la solución propuesta tiene una alta rentabilidad, logrando reducir el tiempo promedio de valoración en un 200%, manteniendo un nivel de precisión del 87% con respecto a la evaluación realizada por agentes humanos.

El trabajo realizado trata sobre la implementación de un Lakehouse para la optimización de flujos de datos debido a una baja performance de la plataforma actual de la empresa que ocasiona que procesos críticos de la misma no puedan ejecutarse en paralelo y demoren más tiempo del que puede esperar el negocio. Además, al encontrarse la plataforma en un sistema on-premise no se podían almacenar más datos ya que se llegó al límite de disco que el equipo de tecnología podía manejar. El trabajo abarca la elección de herramientas entre los principales proveedores de tecnologías cloud, la definición de la arquitectura Lakehouse para la plataforma, la definición de un marco de trabajo que la subgerencia de datos utilizará para trabajar con las tecnologías escogidas de manera ordenada y escalable, la configuración de ambientes de desarrollo y producción y la habilitación del primer flujo de datos que servirá como base para poder migrar los demás flujos de datos más críticos de la empresa. De este modo, se logró implementar una plataforma de datos moderna, robusta, basada en la nube, que permite eliminar los límites de almacenamiento, reducir los trabajos de gestión de infraestructura sacando provecho a la tecnología serverless, que permite procesar grandes volúmenes de datos de manera paralela en tiempos cortos y que no bloquea los trabajos de los distintos analistas del negocio que trabajan con la data procesada.

Evalúa la implementación de la nueva Ordenanza que establece el Procedimiento para el reconocimiento, registro y acreditación municipal de las Organizaciones Sociales en el Registro Único de Organizaciones Sociales (R.U.O.S.) del distrito de San Martín de Porres. Se uso una metodología con enfoque cualitativo y con un diseño no experimental, aplicándose el método de estudio de casos, y como técnicas en análisis de documentos y la observación. Obtuvo como resultado que, la implementación de la nueva ordenanza que establece el Procedimiento para el reconocimiento, registro y acreditación municipal de las Organizaciones Sociales en el Registro Único de Organizaciones Sociales (R.U.O.S.) del distrito de San Martín de Porres, permitió la modernización del procedimiento, pues la introducción de un nuevo marco actualizado, alineado con las directrices nacionales y locales del CEPLAN y los objetivos del Plan Estratégico Institucional y del Plan Operativo Institucional, consolidaron el cumplimiento de los principios de transparencia y eficiencia administrativa, logrando fortalecer la gestión pública y la participación ciudadana en el distrito.

Evalúa el efecto del secado convectivo en el valor nutricional, compuestos bioactivos y capacidad antioxidante de la cáscara del fruto de Passiflora tripartita var. mollissima “tumbo serrano” procedente de Huánuco. Se efectuó el secado en un secador convectivo a 60°C. El valor nutricional se determinó según los métodos de la AOAC, los compuestos bioactivos por espectrofotometría y la capacidad antioxidante mediante la técnica de DPPH y ABTS•+. Los resultados en muestra fresca y seca respectivamente fueron (g/100g): humedad 82,36 y 5,89; cenizas 1,42 y 5,91; fibra cruda 9,78 y 25,65; grasas 1,28 y 1,37; carbohidratos (g/100g) 4,50 y 57,01; proteínas 0,67 y 4,17; azúcares reductores directos 1,66 y 16,27 g/100g de glucosa; azúcares reductores totales 2,22 y 20,18 g/100g de glucosa; vitamina C 343,64 y 504,91 mg/100g. Los compuestos bioactivos para muestra fresca y seca respectivamente fueron: carotenos totales 0,89 y 1,02 mg/100g; polifenoles 603,08 y 2501,70 mg ácido gálico/100g; flavonoides 0,85 y 6,33 mg quercetina/100g. La capacidad antioxidante por el método DPPH para muestra fresca y seca respectivamente fueron: IC50 441,14 y 109,77 µg/mL y por el método ABTS•+ fueron: IC50 154,69 y 35,61 µg/mL. Existe reducción significativa (p<0,05) en el valor nutricional excepto en proteínas y azúcares reductores directos y totales; en compuestos bioactivos se evidencia disminución significativa (p<0,05) excepto en flavonoides y presentó un aumento significativo (p<0,05) de la capacidad antioxidante mediante el método DPPH y ABTS•+.