Desarrollo de un modelo arquitectónico adaptativo para potenciar la escalabilidad de sistemas
Este artículo presenta el desarrollo de una herramienta innovadora diseñada para ayudar a los desarrolladores a seleccionar la arquitectura de software más adecuada para sus proyectos, utilizando como base el modelo GPT-4-Turbo. La herramienta considera factores clave como los requisitos, el alcance...
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| Autores principales: | , |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis de pregrado |
| Lenguaje: | español |
| Publicado: |
Universidad Peruana unión
2025
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | Enlace permanente (DOI o Handle) |
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| description | Este artículo presenta el desarrollo de una herramienta innovadora diseñada para ayudar a los desarrolladores a seleccionar la arquitectura de software más adecuada para sus
proyectos, utilizando como base el modelo GPT-4-Turbo. La herramienta considera factores clave como los requisitos, el alcance y el tamaño del equipo desde las fases iniciales del desarrollo, y su innovación radica en el uso de GAI (Inteligencia Artificial Generativa) para sugerir patrones arquitectónicos, lo que permite a los desarrolladores tomar decisiones informadas, optimizar el diseño arquitectónico y mejorar la calidad del software resultante en términos de rendimiento, complejidad y fiabilidad. Su utilidad se centra en reducir la variedad de arquitecturas adecuadas en el proyecto de software, garantizando la escalabilidad y cerrando la brecha de innovación tecnológica. Los resultados validan la idea de que esta herramienta puede mejorar la eficacia y la calidad del proceso de desarrollo. |
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| spelling | Desarrollo de un modelo arquitectónico adaptativo para potenciar la escalabilidad de sistemas Prada Linarez, David Guerrero Pusma, Omar Azel Levano Rodriguez, Danny Arquitectura de software Inteligencia artificial generativa Modelo GPT-4 Turbo Design Sprint Patrones Arquitectónicos Desarrollo de software Este artículo presenta el desarrollo de una herramienta innovadora diseñada para ayudar a los desarrolladores a seleccionar la arquitectura de software más adecuada para sus proyectos, utilizando como base el modelo GPT-4-Turbo. La herramienta considera factores clave como los requisitos, el alcance y el tamaño del equipo desde las fases iniciales del desarrollo, y su innovación radica en el uso de GAI (Inteligencia Artificial Generativa) para sugerir patrones arquitectónicos, lo que permite a los desarrolladores tomar decisiones informadas, optimizar el diseño arquitectónico y mejorar la calidad del software resultante en términos de rendimiento, complejidad y fiabilidad. Su utilidad se centra en reducir la variedad de arquitecturas adecuadas en el proyecto de software, garantizando la escalabilidad y cerrando la brecha de innovación tecnológica. Los resultados validan la idea de que esta herramienta puede mejorar la eficacia y la calidad del proceso de desarrollo. 2025-07-03 2025-09-17T22:52:40Z 2025-09-17T22:52:40Z 2026-07-03 info:eu-repo/date/embargoEnd/2026-07-03 info:eu-repo/semantics/bachelorThesis https://hdl.handle.net/20.500.12840/9171 spa info:eu-repo/semantics/embargoedAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ application/pdf Universidad Peruana unión PE oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/9171 2026-11-10T17:45:09Z |
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