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El presente proyecto de tesis está enfocado en brindar una propuesta que le permita a una empresa del sector “inspección y certificación de calidad” automatizar las actividades del proceso de selección de auditores y seguimiento de ejecución de auditorías mediante la implementación de un sistema cloud utilizando herramientas de machine learning, específicamente, para árboles de decisión mediante técnicas de aprendizaje automático, geolocalización y tableros BI como apoyo para la medición de indicadores y toma de decisiones. Para la elaboración de la propuesta, se han desarrollado seis capítulos. En el primer capítulo del documento se realiza la definición del proyecto, donde se presenta a la organización objeto de estudio, los objetivos del proyecto así como sus indicadores de éxito, además de describir el problema identificado. El segundo capítulo presenta el cumplimiento de los student outcomes. El tercer capítulo describe los fundamentos teóricos para el desarrollo del proyecto. El cuarto capítulo comprende el desarrollo del proyecto, donde se realiza el análisis de la situación actual de la compañía, ingeniería de procesos, propuesta de solución, análisis de requerimientos, modelado de casos del sistema y diseño de arquitectura de software de la propuesta para el cual se empleará el modelo C4. El quinto capítulo presenta los resultados del proyecto tomando como referencia la propuesta planteada. El sexto capítulo desarrolla la gestión del proyecto tomando de referencias lo sugerido en la Guía del PMBOK®. En este contexto, mediante la propuesta de solución que el presente proyecto brindará, se logrará disminuir el tiempo de contratación de auditores especializados, reducir el sobrecosto de los proyectos de auditoría por falta de un correcto control y seguimiento de los eventos de ejecución de auditorías en los servicios de inspección y certificación. / This thesis project is focused on providing a proposal that allows a company in the "quality certification and inspection" sector to automate the activities of the auditor selection process and monitoring of audit execution by implementing a cloud system using tools of machine learning, specifically, for decision trees using machine learning techniques, geolocation and BI dashboards as support for the measurement of indicators and decision making. For the elaboration of the proposal, six chapters have been developed. In the first chapter of the document, the definition of the project is carried out, where the objectives of the project as well as its indicators of success are presented to the organization under study, as well as describing the problem identified. The second chapter presents the fulfillment of the student outcomes. The third chapter describes the theoretical foundations for the development of the project. The fourth chapter includes the development of the project, where the analysis of the current situation of the company, process engineering, solution proposal, requirements analysis, modeling of system cases and software architecture design of the proposal for the which model C4 will be used. The fifth chapter presents the results of the project taking the proposed proposal as a reference. The sixth chapter develops the management of the project taking from references what is suggested in the PMBOK® Guide. In this context, through the proposed solution that this project will provide, it will be possible to reduce the time of hiring specialized auditors, reduce the cost overrun of audit projects due to lack of proper control and monitoring of audit execution events in inspection and certification services. / Tesis