ENRIQUEZ PEREZ DANIELLA CAROLINA2025-11-182025-11-182025https://repositorio.uees.edu.ec/handle/123456789/5003El estudio titulado "Plan de implementación de inteligencia artificial generativa para la optimización de procesos en empresas ajustadoras de siniestros en Quito - Ecuador" aborda la integración de la IA generativa en empresas ajustadoras de seguros para mejorar la eficiencia operativa y la calidad del servicio. Parte del problema que estas empresas con este giro del negocio enfrentan son dificultades en la gestión de información, los tiempos de respuesta y costos operativos debido a la naturaleza compleja y personalizada del ajuste de siniestros. El trabajo identifica procesos susceptibles a optimización, como lo son: el análisis documental, la transcripción de entrevistas y la redacción de informes. Se proponen herramientas basadas en IA, incluyendo Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) y modelos generativos como GPT-4 para mejorar la eficiencia en estas tareas. La metodología aplicada es exploratoria, con énfasis en un diagnóstico del estado actual de la empresa SERPRAS, identificando fortalezas y debilidades en la integración de IA. El plan de implementación se divide en tres fases: análisis y diseño, desarrollo y pruebas, e implementación y monitoreo. Se detallan costos, requisitos tecnológicos y un plan de capacitación para el personal. Se abordan consideraciones éticas y regulatorias, señalando la importancia de la protección de datos personales y el cumplimiento normativo en Ecuador. El estudio concluye que la IA generativa puede agilizar procesos, reducir costos y mejorar la toma de decisiones, pero requiere inversión en infraestructura, seguridad de datos y formación del personal para su correcta aplicación.The study titled "Implementation Plan of Generative Artificial Intelligence for Process Optimization in Loss Adjusting Companies in Quito, Ecuador" explores the integration of generative AI in loss adjusting firms to enhance operational efficiency and service quality. The research identifies challenges these companies face, such as information management, response times, and operational costs, due to the complex and case-specific nature of claims adjustment. The study highlights processes that can be optimized, including document analysis, interview transcription, and report drafting. Proposed AI-based tools include Natural Language Processing (NLP), Optical Character Recognition (OCR), and generative models such as GPT- 4 to improve efficiency in these areas. The research follows an exploratory methodology, assessing the current state of the SERPRAS company, identifying its strengths and weaknesses regarding AI integration. The implementation plan is divided into three phases: analysis and design, development and testing, and implementation and monitoring. Additionally, it outlines costs, technological requirements, and a staff training plan. Ethical and regulatory considerations are also addressed, emphasizing the importance of data protection and compliance with Ecuadorian regulations. The study concludes that generative AI can streamline processes, reduce costs, and enhance decision-making. However, successful implementation requires investment in infrastructure, data security, and staff training to ensure its effective and responsible application.esInteligencia artificialOptimizaciónEficienciaInversiónHerramientasThesis