Repositorio de Tesis USAT



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Title: La inteligencia artificial y tecnologías aliadas en la lucha contra la corrupción: Una revisión sistemática de la literatura
Authors: Gonzalez Agip, Omar Alexander
Adviser: Reyes Burgos, Karla Cecilia
metadata.renati.advisor.orcid: https://orcid.org/0000-0003-3520-5076
Keywords: Inteligencia artificial
Corrupción
Contratos vigentes
Datos masivos
Publisher: Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo
Country of publication: PE
Issue Date: 2023
Citation: O. A. Gonzalez Agip. "La inteligencia artificial y tecnologías aliadas en la lucha contra la corrupción: Una revisión sistemática de la literatura," trabajo de investigación, Fac. de Ingienería, Univ. USAT, Chiclayo, Perú, 2023. [En línea]. Disponible en:
URI: http://hdl.handle.net/20.500.12423/6957
Abstract: El objetivo de este artículo es el de realizar una revisión sistemática de la literatura con el fin de dar a conocer las principales investigaciones con respecto a la Inteligencia Artificial y tecnologías aliadas para contrarrestar la corrupción. La corrupción actualmente representa uno de los más grandes problemas de la humanidad, al mismo tiempo la tecnología es la gran aliada para idear soluciones en contrataque de este problema. Es por eso que se realizó una revisión sistemática de la literatura de los últimos cinco años, con la ayuda de trabajos científicos almacenados en la base de datos Proquest. Los trabajos encontrados tuvieron que ser sometidos a un proceso riguroso de filtros para poder obtener información de la más alta calidad. Los hallazgos más importantes en este proceso han sido las diferentes tecnologías asociadas a la IA que son de gran ayuda en contra del problema anteriormente mencionado. Este estudio sirve como punto de partida para futuros trabajos de investigación que contribuirán a mejorar nuestra sociedad, librándonos en lo mayor posible del problema de la corrupción.
metadata.renati.type: http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
metadata.renati.level: http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#bachiller
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