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http://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/16761| Title: | Revisión Sistemática de Literatura del Uso de Inteligencia Artificial en Prototipado Automático de Interfaces Empresariales con Enfoque en Usabilidad |
| Authors: | Astudillo Rodríguez, Catalina Verónica Cantos Vásquez, Andrew Sebastián |
| Keywords: | APRENDIZAJE AUTOMÁTICO;INTELIGENCIA ARTIFICIAL;INTERFAZ DE USUARIO;PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL;PROTOTIPADO AUTOMÁTICO;REVISIÓN SISTEMÁTICA;USABILIDAD |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | Universidad del Azuay |
| Abstract: | El uso de la inteligencia artificial en el prototipado automático de interfaces ha crecido en los últimos años; sin embargo, persisten interrogantes sobre los enfoques metodológicos empleados, la incorporación de criterios de usabilidad y su aplicación en contextos empresariales. En este contexto, la presente investigación tuvo como objetivo analizar el uso de la inteligencia artificial en el prototipado automático de interfaces empresariales con enfoque en usabilidad mediante una revisión sistemática de literatura basada en la metodología de Kitchenham. Se formularon siete preguntas de investigación orientadas a identificar metodologías, técnicas de inteligencia artificial, criterios de usabilidad, etapas de aplicación, métodos de evaluación, beneficios, limitaciones y brechas de investigación. La búsqueda se realizó en siete bibliotecas digitales y recuperó 178 artículos, de los cuales 38 fueron seleccionados tras aplicar criterios de inclusión, exclusión y evaluación de calidad. Los resultados evidenciaron que el aprendizaje automático (24,3 %) y el procesamiento de lenguaje natural (18,6 %) fueron los enfoques predominantes, mientras que el aprendizaje supervisado (33,3 %) constituyó la técnica más utilizada. Asimismo, se identificó una escasa adopción de estándares formales de usabilidad, ya que el 96,4 % de los estudios recurrió a criterios propios. Las principales brechas correspondieron a la falta de validación empírica sólida (23,4 %) y a la ausencia de estudios en entornos empresariales reales (19,1 %). Se concluye que, pese al crecimiento del campo desde 2022, persisten fragmentación metodológica y una débil integración entre automatización y juicio humano. |
| metadata.dc.description.degree: | Ingeniero en Ciencias de la Computación |
| URI: | http://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/16761 |
| Appears in Collections: | Facultad de Ciencias de la Administración |
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| 22118.pdf | Trabajo de Graduación | 233,74 kB | Adobe PDF | ![]() View/Open |
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