Repositorio Institucional

Modelo basado en agentes inteligentes con ia generativa para el análisis de calidad de requisitos de software

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dc.contributor.author Maigual Gelpud, Jeison Alejandro
dc.contributor.author Zambrano Mesías, Harold Denilson
dc.date.accessioned 2026-09-02T20:07:52Z
dc.date.available 2026-09-02T20:07:52Z
dc.date.issued 2026-08-10
dc.identifier.citation Maigual Gelpud, J. A. & Zambrano Mesías, H. D. (2026). Modelo basado en agentes inteligentes con ia generativa para el análisis de calidad de requisitos de software. [Trabajo de pregrado. Universidad CESMAG]. Repositorio Institucional de la Universidad CESMAG. http://repositorio.unicesmag.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1682 en_US
dc.identifier.other CEIS057
dc.identifier.uri http://repositorio.unicesmag.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1682
dc.description.abstract La calidad de los requisitos funcionales constituyó un factor crítico en el éxito de los proyectos de software; sin embargo, su validación manual solía ser un proceso subjetivo, costoso y propenso a omisiones. En este contexto, la presente investigación tuvo como objetivo general proponer y evaluar un modelo basado en agentes inteligentes que integró inteligencia artificial generativa para el análisis automatizado de la calidad de los requisitos. El estudio se desarrolló bajo un paradigma cuantitativo, con un enfoque aplicado y un método experimental, e incluyó pruebas piloto que compararon el desempeño del análisis tradicional con el de una herramienta web sustentada en un modelo multiagente denominado RE-AGENTS. La propuesta articuló técnicas de procesamiento de lenguaje natural y modelos de lenguaje de gran escala, junto con agentes especializados que desempeñaron roles específicos para identificar defectos como ambigüedades, inconsistencias, incompletitudes y falta de verificabilidad en la redacción de los requisitos. Como principales resultados, se logró consolidar una matriz de atributos de calidad y desarrollar una herramienta funcional que evidenció una reducción significativa en el tiempo de análisis, así como un incremento en la detección de errores en comparación con la validación manual. en_US
dc.language.iso es en_US
dc.publisher San Juan de Pasto - Nariño [Colombia] : Universidad CESMAG en_US
dc.subject AGENTES INTELIGENTES en_US
dc.subject CALIDAD DE REQUISITOS en_US
dc.subject IA GENERATIVA en_US
dc.subject INGENIERÍA DE REQUISITOS en_US
dc.subject LLM en_US
dc.title Modelo basado en agentes inteligentes con ia generativa para el análisis de calidad de requisitos de software en_US
dc.type Thesis en_US


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