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http://repositorio.undac.edu.pe/handle/undac/6553Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Cardenas Sinche, Jose Antonio | - |
| dc.contributor.author | Gomez Fernandez, Luz Clarita | - |
| dc.date.accessioned | 2026-08-31T20:45:17Z | - |
| dc.date.available | 2026-08-31T20:45:17Z | - |
| dc.date.issued | 2026-08-05 | - |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.undac.edu.pe/handle/undac/6553 | - |
| dc.description.abstract | Esta investigación tuvo como propósito “Analizar de qué manera la aplicación de herramientas de inteligencia artificial generativa mejora la gestión pública en la Municipalidad Distrital de El Tambo durante el año 2025”. El problema central radico en los desafíos que enfrentan los gobiernos locales para responder a las crecientes demandas ciudadanas, donde la incorporación de tecnologías disruptivas como la inteligencia artificial se perfila como una estrategia clave para la modernización institucional. El estudio adoptó un diseño cuasi experimental, con aplicación de un pretest y postest en grupos de tratamiento y control, manejando un cuestionario validado y aplicado a la muestra seleccionada. Para el análisis de hipótesis se empleó la regresión logística (logit) con dos definiciones de variable dependiente (mejora ≥ 0.5 y mejora ≥ 0.3 en la puntuación total). Los resultados evidenciaron que la condición experimental (uso de IA generativa) no tuvo un efecto estadísticamente significativo sobre la probabilidad de mejora en la gestión pública (p > .05 en ambos modelos). En contraste, el puntaje basal de los participantes se mostró como un predictor significativo (p < .001), confirmando que los niveles iniciales condicionan el margen de mejora observable. A nivel de dimensiones capacidad tecnológica, capacidades institucionales, ética y regulación, y aplicaciones funcionales se observaron mejoras descriptivas, aunque sin significancia estadística atribuible a la intervención. Se concluye que la implementación de IA generativa, por sí sola, no garantiza mejoras sustantivas en la gestión pública a corto plazo; su impacto depende de factores estructurales como la infraestructura tecnológica, la cultura organizacional y la existencia de marcos regulatorios adecuados. | es_ES |
| dc.description.uri | Tesis | es_ES |
| dc.format | application/pdf | es_ES |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.publisher | Universidad Nacional Daniel Alcides Carrión | es_ES |
| dc.relation | info:pe-repo/semantics/dataset | es_ES |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/. | es_ES |
| dc.source | Universidad Nacional Daniel Alcides Carrión | es_ES |
| dc.source | Repositorio Institucional - UNDAC. | es_ES |
| dc.subject | Inteligencia artificial generativa | es_ES |
| dc.subject | Gestión pública | es_ES |
| dc.subject | Modernización del Estado | es_ES |
| dc.subject | Gobierno local | es_ES |
| dc.title | Aplicación de herramientas de inteligencia artificial generativa para mejorar la gestión pública del distrito El Tambo 2025 | es_ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_ES |
| thesis.degree.name | Maestro en Ciencias de la Administración Mención Gestión Pública y Desarrollo Local | es_ES |
| thesis.degree.grantor | Universidad Nacional Daniel Alcides Carrión. Escuela de Posgrado | es_ES |
| thesis.degree.level | Maestría | es_ES |
| thesis.degree.discipline | Maestría en Ciencias de la Administración Mención Gestión Pública y Desarrollo Local | es_ES |
| thesis.degree.program | Escuela de Posgrado | es_ES |
| dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.06.02 | es_ES |
| dc.contributor.email | lgomezf@undac.edu.pe | es_ES |
| Aparece en las colecciones: | Ciencias de la Administración Mención: Gestión Publica y Desarrollo Local | |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| T026_71108607_M.pdf | 2 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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