En la presente investigación se realiza un estudio para describir e identificar la aplicación de
Inteligencia Artificial (IA) en empresas del sector minero peruano; teniendo como principal
objetivo analizar el efecto mediador de la Sostenibilidad en la Inteligencia Artificial y la
Optimización de Procesos Mineros.
La tesis se desarrolla dentro de un marco de diseño no experimental transeccional o
transversal, con un enfoque cuantitativo; dado que la información se recolecta en un
momento preciso; en este sentido los datos se recopilaron a través de la elaboración de una
encuesta con 25 preguntas siguiendo la escala Likert, la cual fue validada a través de un
juicio de expertos. Posteriormente, los resultados de las encuestas realizadas a las empresas
mineras fueron analizados a través del software estadístico IBM AMOS 28.
El resultado final de la tesis determina que la Inteligencia Artificial se presenta como una
buena alternativa para lograr la sostenibilidad en los procesos mineros, a través de la
aplicación de machine learning y análisis de datos se logra generar un impacto tangible para
las compañías mineras. Asimismo, no solo se obtendrán beneficios sociales y ambientales,
sino económicos tal cual se evidencia en las empresas mineras que han logrado la
implementación de IA como parte de la optimización de sus procesos. / In the present research, a study is carried out to describe and identify the application of
Artificial Intelligence (AI) in companies of the Peruvian mining sector; having as main
objective to analyze the mediating effect of Sustainability in Artificial Intelligence and the
Optimization of Mining Processes.
The thesis is developed within a non-experimental transversal or cross sectional design
framework, with a quantitative approach; given that the information is collected at a precise
moment. In this sense, the data was collected through a 25-question survey following the
Likert scale, which was validated through expert judgment. Subsequently, the results of the
surveys conducted with the mining companies were analyzed using IBM AMOS 28 statistical
software.
The final result of the thesis determines that Artificial Intelligence is presented as a good
alternative to achieve sustainability in mining processes. Through the application of machine
learning and data analysis, a tangible impact can be generated for mining companies.
Likewise, not only social and environmental benefits will be obtained, but also economic
benefits as evidenced by mining companies that have successfully implemented AI as part of
the optimization of their processes.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:PUCP/oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/24857 |
| Date | 03 May 2023 |
| Creators | Contreras Medina, Keyla Xiomery, Hurtado Vásquez, Elizabeth, Lazo Condo, Wilber Juan, Torres Rosales, Meisser Magnolia |
| Contributors | Negrón Naldos, Luis Alfredo |
| Publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú, PE |
| Source Sets | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Language | Spanish |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf, application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ |
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