LICENCIATURA EN GESTIÓN DE TECNOLOGÍA INFORMÁTICA
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ItemSeguridad en redes sociales : prevención de ataques de ingeniería social( 2025)En la actualidad, los usuarios de plataformas digitales están cada vez más expuestos a ataques de ingeniería social, una modalidad de ciberdelito que ha aumentado en complejidad y alcance. Estas amenazas se potencian por la gran cantidad de información personal disponible en línea y por la manipulación de aspectos humanos como la confianza, la urgencia o la falta de conocimiento. Esta combinación de vulnerabilidades convierte a los usuarios en blancos frecuentes y difíciles de proteger mediante métodos tradicionales. El presente trabajo de investigación ha abordado la aplicación de métodos de inteligencia artificial, en particular del aprendizaje profundo, como herramienta para detectar patrones de comportamiento inusuales y prevenir estas amenazas en entornos digitales. Se realizó una revisión de los principales tipos de ataques, así como de los algoritmos más utilizados para la detección automatizada de anomalías, incluyendo redes neuronales convolucionales, recurrentes y autoencoders. Asimismo, se compararon estos enfoques con técnicas tradicionales de aprendizaje automático, con el objetivo de identificar sus ventajas y limitaciones en términos de adaptabilidad, precisión y capacidad de respuesta. La investigación aporta al campo de la ciberseguridad no solo una visión integral sobre el potencial del aprendizaje profundo, sino también propuestas orientadas a mejorar su eficacia a partir de la incorporación de la perspectiva del usuario, considerando sus conocimientos, percepciones y niveles de confianza frente a sistemas automatizados de protección.
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ItemDesarrollo de asistente virtual con procesamiento de lenguaje natural para servicios al cliente en bancos argentinos( 2025)Los asistentes virtuales inteligentes se han convertido en una herramienta clave para automatizar y optimizar procesos de diversas industrias. El acceso global a tecnologías de procesamiento del lenguaje natural (PLN) ha permitido superar las limitaciones de los chatbots tradicionales, los cuales solían generar resistencia por parte de los usuarios. Actualmente, los denominados agentes virtuales inteligentes ofrecen una experiencia más cercana al razonamiento humano, brindando respuestas más precisas y una interacción más fluida con los clientes. En el presente trabajo, se propone una intervención profesional orientada al análisis y mejora de las capacidades de atención al cliente en el sector bancario argentino. Para ello, se estudió el estado actual de implementación de soluciones de Chatbots e Inteligencia Artificial (IA) en dicho sector, identificando oportunidades de mejora mediante el uso de la plataforma Salesforce y sus herramientas de PLN. La propuesta contempla el diseño e implementación de un agente virtual inteligente, detallando los casos de uso sugeridos, la arquitectura del desarrollo, los recursos requeridos, los tiempos estimados de implementación, las tareas involucradas y los riesgos asociados al despliegue del sistema. El plan de implementación ofrece una solución que reduzca la carga de consultas que deben ser atendidas por personal humano, incrementando la eficiencia operativa y mejorando la experiencia del cliente.
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ItemEvaluación de una fuente de aleatoriedad cuántica como generador de entropía para sistemas criptográficos( 2025-7)El presente trabajo aborda la evaluación de una fuente de aleatoriedad cuántica, específicamente el generador ANU Quantum Random Number Generator (QRNG), como mecanismo de generación de entropía para fortalecer la seguridad de sistemas criptográficos. A través de la obtención y análisis estadístico de una muestra real generada por el ANU QRNG, se examina su comportamiento en relación con las propiedades esperadas de una fuente aleatoria de alta calidad. La secuencia resultante es comparada con una muestra obtenida mediante un generador pseudoaleatorio algorítmico estándar (random.getrandbits(1)), comúnmente utilizado en entornos de desarrollo de software. Frente al avance de la computación cuántica y el riesgo creciente de técnicas como “Captura Hoy, Desencripta Luego”, se vuelve indispensable contar con mecanismos de generación de claves que sean verdaderamente impredecibles y difíciles de modelar. En este contexto, las fuentes de aleatoriedad física, como las cuánticas, representan una alternativa sólida para mejorar la entropía de los sistemas y mitigar vulnerabilidades asociadas a generadores deterministas. El estudio aplica pruebas estadísticas reconocidas (frecuencia, rachas, entropía de Shannon y suma acumulada) y analiza la aplicabilidad de ambas fuentes en entornos reales, destacando los criterios técnicos y de seguridad que deben considerarse en su adopción.
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ItemSistema de recomendación con inteligencia artificial para el desarrollo de carrera y la gestión del talento interno( 2025-12)El presente trabajo constituye una propuesta de intervención en el campo profesional, cuyo objetivo principal es mejorar los procesos de desarrollo de carrera y movilidad interna en grandes organizaciones mediante el diseño de un sistema inteligente basado en inteligencia artificial. En muchas empresas, los empleados encuentran obstáculos para visualizar oportunidades de crecimiento o transitar trayectorias profesionales alineadas a sus intereses y competencias. Esta situación afecta negativamente la motivación, la retención del talento y la planificación estratégica de recursos humanos. Frente a esta problemática, se plantea el diseño de un sistema basado en inteligencia artificial, concebido para analizar información clave como descripciones de puestos, currículums, evaluaciones de desempeño, habilidades declaradas y preferencias profesionales. Para ello, se emplearán técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) que permitirán transformar datos textuales en representaciones comparables y útiles para la toma de decisiones. El núcleo de la solución es un módulo de recomendación semántica y prospectiva, alimentado por las representaciones obtenidas a partir del PLN, orientado a identificar oportunidades internas alineadas con el perfil de cada colaborador, señalar brechas de habilidades y proyectar trayectorias de desarrollo junto con capacitaciones relevantes. De esta manera, se ofrecen recomendaciones personalizadas que contemplan tanto la situación actual del empleado como la evolución de su carrera en el tiempo, considerando además sus intereses y metas profesionales declaradas. Durante el trabajo se presentan los módulos del sistema, las técnicas utilizadas, los flujos de información y los beneficios esperados, entre los que destacan una mayor retención del talento, el fortalecimiento del compromiso organizacional y la optimización del uso estratégico de los recursos humanos
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ItemSimulador para entrenamiento en gestión de proyectos basado en inteligencia artificial( 2026-3)La formación en gestión de proyectos presenta una brecha crítica entre conocimientos teóricos y habilidades prácticas aplicables en contextos profesionales, las propuestas educativas actuales se centran en la transmisión de marcos metodológicos como PMBOK, Scrum o SAFe, pero sin ofrecer instancias realistas donde los estudiantes puedan ejercitar la toma de decisiones bajo presión, la gestión de conflictos interpersonales o la negociación con múltiples interesados. Este trabajo propone el diseño arquitectónico completo de un simulador interactivo basado en inteligencia artificial que recrea dinámicas auténticas de gestión de proyectos tecnológicos. El sistema genera escenarios complejos que incluyen desafíos técnicos imprevistos, conflictos de equipo, cambios de alcance y presiones de clientes, obligando al usuario a tomar decisiones estratégicas cuyas consecuencias se reflejan en las variables del proyecto (tiempo, presupuesto, moral del equipo, satisfacción del cliente). La retroalimentación automática y personalizada, generada mediante procesamiento de lenguaje natural y algoritmos de aprendizaje por refuerzo, permite desarrollar competencias críticas en un entorno seguro donde el error es formativo. El documento especifica el modelo dinámico central del simulador (la representación del conocimiento, la generación de eventos ponderados y la propagación de consecuencias), la arquitectura del agente de aprendizaje (el modelo bayesiano de usuario, la adaptación pedagógica y la evaluación multidimensional), los mecanismos de interacción mediante lenguaje natural y los lineamientos de implementación técnica. Aunque no incluye desarrollo de software funcional, establece las bases conceptuales completas para su futura materialización, aportando un recurso innovador que transforma la enseñanza tradicional de gestión de proyectos en una experiencia inmersiva y adaptativa.