LICENCIATURA EN GESTIÓN DE TECNOLOGÍA INFORMÁTICA
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ItemDiseño e implementación de una plataforma de análisis técnico para inversores minoristas argentinos( 2026-7)El trabajo desarrolla una plataforma que lee señales de mercado con medias móviles, apoyada en HMA16. Descarga las cotizaciones de las acciones locales y las deja normalizadas. Para cada ticker arma una serie sintética en dólares MEP, y sobre esa serie calcula los indicadores que después producen la señal de cada rueda. Esa señal se exporta en JSON. El archivo lo lee una web pensada para usuarios que no necesariamente manejan finanzas. El tipo de cambio MEP necesita el precio del AL30D, y ese bono recién empezó a cotizar el 14 de septiembre de 2020. Por eso el backtesting no comienza antes de esa fecha. Sin esa cotización no hay MEP que calcular. Desde ahí en adelante, cada señal se contrasta con un Buy & Hold de referencia. El objetivo es identificar temprano las señales de compra o venta. Las señales falsas son el riesgo. Para filtrarlas, el sistema suma la fuerza del volumen y confirma con patrones de velas. La evaluación se apoya en el retorno anualizado y en la máxima caída (drawdown), siempre contra ese Buy & Hold de base. Queda registrado además cuánto tiempo estuvo el capital invertido, con las reglas del sistema documentadas. Se entrega una web pública. Muestra las salidas por instrumento y suma una sección aparte de análisis fundamental como complemento.
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ItemHoneyAgent. Framework configurable de despliegue de honeypots distribuidos con análisis de amenazas basado en agentes LLM( 2026-7)El presente trabajo final de carrera tiene como objetivo el diseño e implementación de HoneyAgent, un framework configurable para el despliegue de honeypots distribuidos en infraestructuras de Amazon Web Services (AWS), orientado al sector fintech bajo el marco regulatorio del estándar PCI-DSS y las normativas del Banco Central de la República Argentina (BCRA). La problemática que motiva este trabajo se centra en la creciente exposición de las organizaciones financieras a ataques dirigidos a credenciales e identidades en entornos cloud, combinada con la limitación de los mecanismos de detección tradicionales, que operan de manera reactiva y no ofrecen trazabilidad sobre el proceso de decisión ante cada alerta. En un sector donde la regulación exige justificar las acciones de seguridad, esta brecha resulta especialmente crítica. Para abordar esta problemática, se propone un enfoque basado en deception technology, en el que un archivo de configuración YAML define el conjunto de honeypots a desplegar: usuarios IAM ficticios, buckets S3 señuelo, endpoints RDS inactivos y secretos falsos en AWS Secrets Manager. La infraestructura se provisiona mediante Terraform o AWS CDK, y la detección de eventos se lleva a cabo a través de un pipeline compuesto por AWS CloudTrail, Amazon EventBridge, AWS Lambda y Amazon GuardDuty. Ante cada activación, un agente basado en modelos de lenguaje de gran escala (LLM), implementado sobre el modelo Claude Sonnet 4.5 a través de Amazon Bedrock con capacidad de uso de herramientas, analiza el evento en contexto, consulta fuentes externas y genera un reporte estructurado que documenta el razonamiento detrás de cada decisión. A través de los diversos capítulos se explica el marco teórico que sustenta la propuesta, se describe en detalle el diseño e implementación del framework y se presentan los resultados obtenidos en términos de viabilidad técnica, extensibilidad y alineación regulatoria.
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ItemEvaluación de técnicas de clustering para agrupar términos del lenguaje del dominio capturados a través del glosario LEL( 2026-7)En este trabajo se propuso la evaluación de técnicas y herramientas basadas en inteligencia artificial (IA) orientadas al tratamiento de especificaciones técnicas en entornos documentales complejos, específicamente técnicas de clusterización. El objetivo principal fue establecer si era posible el uso de dichas técnicas y herramientas para analizar y agrupar términos en base a un documento de ingeniería de requerimientos y definiendo también la mejor técnica y herramienta. Se probaron modelos capaces de agrupar términos de un glosario de léxico extendido del lenguaje (LEL), abordando desafíos como la ambigüedad y la redundancia inherentes a la vasta cantidad de estos que podría haber en dominios muy complejos. La metodología constó de pruebas y comparativas de distintos métodos de clusterización. Los resultados obtenidos demuestran si estas herramientas tienen el potencial para optimizar la toma de decisiones y gestión del conocimiento en organizaciones técnicas y multidisciplinarias.
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ItemPropuesta de plataforma de monitoreo inteligente para cuidadores de generaciones simultáneas con inteligencia artificial( 2026-7)En la actualidad, la gestión integral de la seguridad familiar se ha convertido en un desafío significativo para los cuidadores de generaciones simultáneas. Muchas personas encargadas de la supervisión de menores de edad y adultos mayores desean contar con herramientas que permitan monitorear cambios en los comportamientos habituales y recibir alertas preventivas basadas en datos reales. Sin embargo, las soluciones existentes suelen ser rígidas, estandarizadas y carecen de la capacidad para ofrecer una personalización dinámica según el perfil del usuario. Este trabajo se propuso explorar cómo la tecnología de geolocalización e inteligencia artificial puede abordar esta necesidad de manera efectiva y adaptativa. Este trabajo se enfoca en diseñar una propuesta conceptual de aplicación móvil que integre un motor de inteligencia artificial pasiva para identificar anomalías conductuales en el backend. Esto permitiría a los cuidadores recibir notificaciones oportunas y multimodales sobre el bienestar digital y la autonomía física de sus dependientes, integrándose como un servicio de valor agregado en ecosistemas digitales convergentes. Se estudiaron los desafíos técnicos y funcionales asociados a la implementación de perfiles diferenciados para niños y adultos mayores. Al abordar estos aspectos, este trabajo pretende aportar nuevas perspectivas sobre la aplicación de la inteligencia de datos en la seguridad personal, con el fin de mejorar la calidad del servicio ofrecido por empresas del sector y optimizar la experiencia del usuario a través de una supervisión no intrusiva pero altamente eficaz.
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ItemBlockchain en la gestión pública : hacia una contabilidad transparente y descentralizada( 2026-7)En este trabajo se analizan desafíos de integridad, trazabilidad y disponibilidad de la información en los registros contables de la gestión pública, que dificultan la verificación oportuna y confiable y afectan la confianza ciudadana y la eficacia de la auditoría. Con el propósito de fortalecer la rendición de cuentas en organismos gubernamentales, se propone una solución basada en tecnología blockchain aplicada como mecanismo de registración y verificación de evidencia contable, en el marco de una propuesta de intervención en el campo profesional. La propuesta contempla el diseño de una arquitectura blockchain híbrida que permita gestionar información sensible en un entorno permisionado y, en paralelo, anclar periódicamente resúmenes criptográficos (hashes) en una red pública. Este enfoque busca aportar garantías de integridad e inmutabilidad verificable sin comprometer la confidencialidad. La intervención se orienta a un piloto de aplicación en la Oficina Anticorrupción de la República Argentina, en función de su rol institucional en la promoción de la integridad y la prevención de la corrupción. Asimismo, se define un esquema de implementación progresiva con instrumentos de medición y criterios de éxito, incluyendo mecanismos de privacidad por diseño y lineamientos para la verificación externa y social. Se espera que la propuesta contribuya a disminuir tiempos de verificación documental, reducir tareas manuales de conciliación y validación, minimizar inconsistencias en los registros y mejorar la trazabilidad de la evidencia contable, fortaleciendo así la capacidad de fiscalización y ofreciendo un modelo replicable para otros organismos del Estado.