Grupo de Investigación Tecnologías Emergentes Sostenibles e Inteligentes GITESI

LÍNEA DE INVESTIGACIÓN EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Coordinador de la línea: Daniel Betancur Vásquez M.Sc.

Correo de contacto: dbetancurv@correo.iue.edu.co

Formación: Ingeniero Mecatrónico, Maestría en Automatización y Control Industrial con énfasis en Inteligencia Artificial.

Otras áreas de interés: Data Science, Inteligencia Artificial, Visión artificial, Chatbots, Investigación aplicada, Robótica, Desarrollo de software inteligente.

Enfoque de la línea de investigación:

-  Modelos grandes de lenguaje

-  GPT

-  Visión artificial

-  Algoritmos computacionales

-  Procesamiento de lenguaje natural

-  Chatbots

-  Redes neuronales generativas.

Objetivo: Fomentar la investigación desde los semilleros y los proyectos de investigación, desarrollo e innovación que permitan la formación de estudiantes y docentes para idear, formular, presentar y ejecutar proyectos que involucren conocimientos en Inteligencia Artificial y sus áreas relacionadas que permitan incrementar las interacciones Universidad-Empresa-Estado-Sociedad y generar mayor impacto social.

1.1 Fundamentación Línea de Investigación

La inteligencia artificial (IA) es una amplia rama de las ciencias computacionales que ha crecido exponencialmente en el mundo y ha sido una tecnología y foco de estudio emergente en Latinoamérica en las últimas décadas. Para acotar el término de inteligencia artificial, es necesario conocer un poco el acta del proyecto “A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence”, allí se comenzó a designar este término comúnmente a objetos no biológicos que mediante una programación son dotados de la capacidad de realizar labores que en algún tiempo eran restringidas a los humanos, entre otras denominaciones asignadas a través de los años. En el mercado, en países asiáticos y europeos, se ha proyectado mejorar su economía con la IA como un innovador factor de producción, además de que mejora los múltiples sistemas de desarrollo en eficiencia, eficacia y funcionabilidad. En países desarrollados y en vía de desarrollo como Colombia, se ha realizado el análisis del aumento del PIB (producto interno bruto) con la utilización de tecnologías asociadas a la IA con proyección al 2030 (Andara, 2019), mostrando resultados favorables a las diferentes industrias asociadas. Según (Martínez, 2019), las ramas de estudio principales de la IA son:

-  Razonamiento del sentido común y de lógica formal: Se trata de encontrar la manera en hacer que, en ciertas situaciones, una máquina resuelva un problema con razonamiento como lo desempeñaría un ser humano.

-  Aprendizaje automático: Aprendizaje de patrones de manera automática, con la flexibilidad con la que se adapta el razonamiento.

-  Modelos de lenguaje grandes: Generación de texto y aprendizaje basado en documentación y grandes fragmentos de texto, basado en modelos como GPT y Stabble Difussion.

-  Redes neuronales artificiales: Generación de algoritmos computacionales de aprendizaje con la arquitectura biológica de las neuronas del cerebro.

Áreas de actuación de la línea de investigación:

-  Procesamiento del Lenguaje Natural y LLM.

-  Clasificadores y redes neuronales convolucionales (CNN).

-  Visión artificial y reconocimiento de objetos.

-  Modelos Predictivos.

La Inteligencia artificial es la rama del conocimiento que se centra en generar funciones de aprendizaje automático para identificar, detectar, clasificar, adaptar y desarrollar patrones en un fenómeno natural o artificial. Como temas grosso modo incluye todo lo que obedece al Machine Learning, el Procesamiento del Lenguaje Natural y la adaptación de las neurociencias a la algoritmia matemática.

De manera inequívoca podemos trascender la aplicación de la inteligencia artificial en la malla curricular aprovechando las bases estadísticas plasmadas. Además, la inteligencia artificial ve reflejado su mayor desarrollo al combinar métodos estadísticos y álgebra lineal, creando algoritmos de aprendizaje automático que puedan adaptar su comportamiento a bases de datos cualitativos y cuantitativos, aplicando lo conocido por el estudiante en sus prerrequisitos curriculares.  La disciplina cumple un papel importante y pertinente en el mundo laboral actual de la ingeniería de sistemas debido a la gran aplicación de los algoritmos de inteligencia artificial y ciencias computacionales en las diferentes empresas de la industria de la informática. La optativa, por lo tanto, ofrece una variable de profundización para el estudiante, el cual posee la opción de ampliar sus conocimientos en inteligencia artificial en temas como redes neuronales, algoritmos de aprendizaje automático, Machine Learning, Deep Learning, estadística avanzada aplicada a la ciencia de datos y códigos más robustos como procesamiento del lenguaje natural, entre otros. La industria del software se ha venido desarrollando e innovando en el Valle de Aburrá. La inteligencia artificial promete una apertura en el campo laboral suficientemente amplia para considerar su inclusión en el pénsum y en el área de optativas. Su profundización mejora el espectro de aprendizaje del estudiante para aplicar tanto a la industria de desarrollo, como a la administrativa e investigativa.

1.2 Proyectos Ejecutados

-  Automatización a la producción de tomate chonto por vibración asistida. 2020

-  Automatización a la producción de la papa por aeroponía.

-  Automatización a la producción pecuaria.

-  Modelo predictivo, basado en analítica de datos, del consumo de sustancias psicoactivas en víctimas del conflicto armado en Medellín y Envigado: análisis situado en la emergencia sanitaria por Covid-19.

-  Detección automática de variables poblacionales y anatómicas para el monitoreo y la cosecha de cultivos de producción masiva de lombriz roja californiana.

-  Evaluación de parámetros laborales usando técnicas de inteligencia artificial mediante datos biomecánicos adquiridos a partir de un exoesqueleto digital pasivo para evaluación de procedimientos industriales

-  Modelo de gestión de prevención y seguimiento usando técnicas de procesamiento del lenguaje natural en un entorno de Telemedicina para maternas en época de Post-pandemia.

1.3 Semillero de investigación en Inteligencia Artificial (SIA)

Objetivo: Conocer los patrones de aprendizaje de la naturaleza física y virtual, para desarrollar algoritmos que reconozcan, clasifiquen, identifiquen, transformen y modelen fenómenos en las ciencias exactas, naturales, económicas, educacionales e industriales.

Proyectos de formación en investigación:

-  Elaboración de un Atlas-Catálogo de Cúmulos Abiertos aplicando como tecnologías mediadoras: telescopios robóticos y visión artificial. Basándose en el libro Atlas Catálogo de Cúmulos Abiertos de Manuel Cruz para la verificación y actualización de la información. Líder del proyecto: León Jaime Restrepo Quirós, en cooperación con Daniel Betancur (coordinador de línea) y Mateo Mejía Herrera, docente de la línea.

LÍNEA DE INVESTIGACIÓN EN SEGURIDAD DE LA INFORMACIÓN

Coordinador de la línea: Jorge Andrés Dapena Ossa

Correo de contacto: jadapena@correo.iue.edu.co

Formación: Ingeniero informático, Magister en seguridad informática.

Enfoque línea de investigación: Pruebas de penetración, informática forense, gestión de riesgos informáticos y sistemas de gestión de seguridad informática, vulnerabilidades, amenazas y prevención.

Otras áreas de interés:  Desarrollo de software, modelado en 3D, Desarrollo de videojuegos, Marketing digital.

Link a CvLAC: CvLAC-RG   

Objetivo: Fomentar la investigación y la apropiación del conocimiento en materia de seguridad informática a través de proyectos de investigación y trabajo en los semilleros. Buscando generar una cultura de seguridad informática y prevención, buscando un impacto positivo en la comunidad y la sociedad.

3.1. Fundamentación

En las últimas dos décadas, hemos sido testigos del crecimiento exponencial en la adopción de tecnologías de información, tanto en organizaciones y empresas como a nivel personal. Cada día, empresas y organizaciones procesan y producen enormes cantidades de información haciendo uso de diversas plataformas tecnológicas. Las cuales aumentan constantemente en tamaño y complejidad. Actualmente, se da por sentado el valor, tanto monetario como estratégico, de la información en la operación y crecimiento de las organizaciones. Además, diversas nuevas tecnologías han irrumpido en el escenario tecnológico. El internet de las cosas, las cadenas de bloques, la inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automatizado han revolucionado el escenario tecnológico.  Sin embargo, este panorama presenta una serie de retos y oportunidades enormes en el área de seguridad de la información.

Los ataques y amenazas informáticas no han parado de crecer en años recientes, tanto en número como en complejidad.

Las pérdidas asociadas a ataques informáticos crecen año a año. Organizaciones, gobiernos e individuos se exponen constantemente a sufrir pérdidas económicas muy significativas por causa de ataques informáticos como el ransomware. Además, la pérdida reputacional asociada a la divulgación pública de información confidencial de organizaciones importantes puede repercutir de forma negativa sobre el valor de las marcas y las acciones de las compañías.

Según (ISC)², una de las asociaciones sin fines de lucro más grandes del mundo de profesionales certificados en seguridad informática, se ha presentado un marcado aumento en la escasez de profesionales de seguridad cibernética al anunciar los hallazgos de su Estudio de Fuerza Laboral de Seguridad Cibernética 2022 (ISC)².

El estudio revela que la fuerza laboral global de ciberseguridad está en su punto más alto, con un estimado de 4.7 millones de profesionales. A pesar de agregar 464 000 profesionales de ciberseguridad más este año, los datos revelaron que se necesitan 3,4 millones más de profesionales de ciberseguridad para proteger los activos de manera efectiva.

Teniendo en cuenta los factores mencionados anteriormente, la necesidad de formación de profesionales en el área de seguridad se vuelve una imperiosa necesidad.

3.2 Áreas de énfasis

- Pruebas de penetración

- Block Chain

- Gestión del riesgo informático

- Informática forense

- Sistemas de gestión de seguridad informática

- Vulnerabilidades web

- Vulnerabilidades IOT

3.3 Proyectos relevantes (en formulación)

- Laboratorio de informática forense

- Planes de capacitación en seguridad para organizaciones (Extensión)

- Plataforma para la gestión de riesgos de seguridad informática orientada a PYMES (Ejecución)

- Plataforma de asistente virtual de protección de niñas, niños ya adolescentes frente al ciber acoso

3.4 Semillero de Investigación en Seguridad informática

Objetivo: Desarrollar competencias y habilidades tanto investigativas como prácticas sobre temas relacionados con la gestión de la seguridad de la información en los estudiantes de pregrado, posgrado y público en general.

Coordinador: Jorge Andrés Dapena

Correo: jadapena@correo.iue.edu.co

LÍNEA DE INVESTIGACIÓN EN CIBERNÉTICA Y SISTEMAS ELECTRÓNICOS INTELIGENTES

Coordinador de la línea: Hernán Darío Villota Bolaños

Correo de contacto: hdvillota@correo.iue.edu.co

Formación: Ingeniero Biomédico y Magíster en Ingeniería Biomédica, con experiencia en investigación científica en ciencias biomédicas (biología celular del cáncer) y neuroingeniería (Interfaz cerebro-computadora (BCI) - Neurociencias computacionales).

Link a CvLAC: CvLAC

Enfoque:

La línea de investigación "Cibernética y Sistemas Electrónicos Inteligentes" se dedica al estudio y desarrollo de tecnologías avanzadas, con un enfoque principal en la ingeniería electrónica e informática, incluyendo robótica, procesamiento de señales y programación. Se integra el contexto humano y biológico al explorar cómo los sistemas electrónicos inteligentes pueden interactuar y adaptarse a los sistemas biológicos. Este enfoque abarca también el análisis computacional de datos biológicos y (omicas), buscando innovar en la interfaz cerebro-computadora (BCI) y otras tecnologías que mejoren la salud y el bienestar, integrando conocimientos de neurociencia, psicología experimental y biología computacional.

Áreas de Interés:

-Tecnologías de interfaz y Rehabilitación

Sensorica & Prótesis roboticas 

Interfaz Cerebro-Computadora (BCI)

Procesamiento de señales

Desarollo de software

-Neuroingeniería

Neurociencia cognitiva

Psicología Experimental

Interacción Humano Robot

-Ciencia De Datos

Multi-Omicas

Fundamentación:

La línea de investigación "Cibernética y Sistemas Electrónicos Inteligentes" se enfoca en la convergencia de tecnologías avanzadas en ingeniería electrónica e informática para crear soluciones innovadoras que mejoren la interacción y adaptación de los sistemas electrónicos inteligentes con los sistemas biológicos humanos. Esta integración se realiza a través del desarrollo de tecnologías como la robótica, el procesamiento de señales y la programación avanzada, aplicadas en contextos donde el componente humano es fundamental.

La cibernética, que estudia la comunicación y el control en máquinas y seres vivos, sirve como base teórica para esta línea de investigación. Al combinar este enfoque con sistemas electrónicos inteligentes, se busca desarrollar dispositivos y algoritmos que no solo emulen, sino que también mejoren las capacidades humanas. Este campo es especialmente relevante en áreas como la rehabilitación, donde la tecnología puede desempeñar un papel crucial en la mejora de la calidad de vida de las personas con discapacidades físicas.

La inclusión del análisis computacional de datos biológicos y ómicos (genómica, proteómica, metabolómica, etc.) permite una comprensión más profunda de los sistemas biológicos, facilitando el desarrollo de interfaces cerebro-computadora (BCI) y otras tecnologías de salud que se adapten mejor a las necesidades individuales de los usuarios. Esta integración interdisciplinaria, que combina neurociencia, psicología experimental y biología computacional, permite abordar de manera más efectiva los desafíos complejos relacionados con la salud y el bienestar humano.

Objetivo de la Línea de Investigación:

El principal objetivo de la línea de investigación "Cibernética y Sistemas Electrónicos Inteligentes" es desarrollar tecnologías avanzadas que integren sistemas electrónicos inteligentes con los sistemas biológicos humanos, mejorando así la interacción y adaptación entre ambos. Específicamente, se busca:

-Innovar en la creación de tecnologías de interfaz y rehabilitación, incluyendo el desarrollo de sensores y prótesis robóticas, y el perfeccionamiento de interfaces cerebro-computadora (BCI) que faciliten una comunicación más efectiva y natural entre el cerebro humano y los dispositivos electrónicos.

-Avanzar en el campo de la neuroingeniería mediante el estudio y aplicación de la neurociencia cognitiva, la psicología experimental y la interacción humano-robot, para diseñar sistemas que puedan interpretar y responder adecuadamente a las señales biológicas y cognitivas humanas.

-Explotar el potencial de la ciencia de datos en el análisis multi-ómico, utilizando técnicas avanzadas de procesamiento de datos para comprender mejor los sistemas biológicos y desarrollar soluciones personalizadas que mejoren la salud y el bienestar humano.

Programas de pregrado de la facultad de ingeniería y su relación con la presente línea de investigación:

Ingeniería Informática

La ingeniería informática puede fortalecer esta línea de investigación mediante el desarrollo de herramientas y plataformas de software para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos neurocientíficos y biológicos. Esto incluye la implementación de modelos de inteligencia artificial y machine learning para predecir comportamientos y estados cerebrales, así como la creación de aplicaciones y plataformas digitales para la monitorización de la salud, integrando datos de interfaces cerebro-computadora (BCI) y Multi-Omicas.

Ingeniería Electrónica

La ingeniería informática puede fortalecer esta línea de investigación mediante el desarrollo de herramientas y plataformas de software para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos neurocientíficos y biológicos. Esto incluye la implementación de modelos de inteligencia artificial y machine learning para predecir comportamientos y estados cerebrales, así como la creación de aplicaciones y plataformas digitales para la monitorización de la salud, integrando datos de interfaces cerebro-computadora (BCI) y Multi-Omicas.

Ingeniería Electrónica

La ingeniería electrónica puede contribuir desarrollando sensores no invasivos y dispositivos portátiles para la captura y procesamiento en tiempo real de señales cerebrales, además de diseñar sistemas integrados que combinen múltiples tecnologías para un análisis eficiente de datos biológicos. Otro enfoque principal desde la ingeniería electrónica está representado por el desarrollo de prótesis inteligentes para procesos de rehabilitación motriz o aplicaciones aumentativas. También es clave la optimización de la infraestructura tecnológica para manejar grandes volúmenes de datos y la integración de dispositivos BCI con otras tecnologías de salud digital.

Desarrollo de Software e Infraestructura

El desarrollo de software e infraestructura puede fortalecer esta línea mediante la creación de soluciones de análisis de datos en la nube y plataformas de almacenamiento escalables para grandes conjuntos de datos "Multi-ómicos". Además, es fundamental implementar protocolos de seguridad y privacidad para proteger los datos sensibles y desarrollar interfaces de usuario intuitivas para aplicaciones de salud digital y análisis de datos, incluyendo entornos de realidad virtual y aumentada para visualización interactiva.

 Coordinador: Hernán Darío Villota Bolaños

Correo: hdvillota@correo.iue.edu.co

LÍNEA DE INVESTIGACIÓN EN DESARROLLO TECNOLÓGICO SOSTENIBLE

Coordinador de la línea: Oscar Andrés Tobar Rosero

Correo de contacto: oatobar@correo.iue.edu.co

Formación: Ingeniero mecatrónico y Magíster en Automatización y Control Industrial.

-Energías renovables y Microrredes

-Sostenibilidad energética

-Sistemas de supervisión y control de operaciones

-Transformación digital en el sector energético y productivo

-Integración de tecnologías de la cuarta revolución industrial

Otras áreas de interés: Sistemas eléctricos, Tecnologías de la cuarta revolución industrial para el sector productivo, Automatización de sistemas eléctricos, Almacenamiento de energía eléctrica, generación distribuida, integración de sistemas y soluciones tecnológicas emergentes para infraestructuras críticas, Innovación corporativa.

Links:  CvLac - ORCID - G-Academic 

Esta línea de investigación tiene un impacto directo y significativo en la formación de los programas de ingeniería de la IUE. La mejora continua es una premisa fundamental en esta línea, garantizando una articulación no son solo con la academia, sino como motor de innovación y actualización del currículo, integrando el saber con el hacer, en función de las necesidades del sector productivo.

Los enfoques de investigación aquí contemplados son campos de vanguardia. Su inclusión en la investigación asegura que los programas de ingeniería de la IUE se mantienen actualizados y relevantes, preparando a los estudiantes para los desafíos tecnológicos del futuro. De esta manera, la línea de investigación se convierte en una plataforma para que los estudiantes realicen proyectos de grado, tesis o prácticas profesionales con una aplicación real. Esto fortalece su formación y les da una ventaja competitiva en el mercado laboral.

Objetivo de la Línea de Investigación en Desarrollo Tecnológico Sostenible - DTS:

Liderar la investigación y la innovación en la IUE, enfocándose en la sostenibilidad energética y la transformación digital del sector productivo. A través de la integración de tecnologías de la cuarta revolución industrial, se busca desarrollar soluciones para sistemas eléctricos, almacenamiento de energía y automatización, con el fin de generar conocimiento y capacidades que contribuyan a un futuro tecnológico responsable y a la formación de profesionales altamente calificados en estas áreas estratégicas, con buena proyección hacia las necesidades de la industria.

Fundamentación de la Línea de Investigación:

Un claro reto que afrontamos en la actualidad es la urgente necesidad de abordar la crisis ambiental global, principalmente la contaminación causada por el uso de combustibles fósiles. Respondiendo a este desafío, la línea se enfoca en la investigación y el desarrollo de soluciones energéticas limpias. Este enfoque no solo busca mitigar el impacto ambiental, sino también impulsar la transformación digital y la innovación en el sector productivo a través de la integración de tecnologías de la cuarta revolución industrial. La meta es fortalecer la competitividad de las empresas, optimizando sus procesos, reduciendo tiempos de diseño y validando productos con metodologías avanzadas.

Las energías renovables, que aprovechan fenómenos físicos como la luz solar y el viento, se han posicionado como la solución ideal para reemplazar las fuentes convencionales. Además de no contaminar, su principal ventaja es la disponibilidad ilimitada, a diferencia de las reservas de combustibles fósiles que se agotan progresivamente. Entre estas alternativas, la energía fotovoltaica destaca por su fácil implementación y alto potencial de aprovechamiento solar. Del mismo modo, el hidrógeno verde, producido a partir de energías limpias, se perfila como un combustible del futuro, ofreciendo una nueva ruta para la descarbonización de la industria.

Por otro lado, la innovación tecnológica es concebida en la IUE no solo como una meta académica, sino como una herramienta de transferencia de conocimiento. La Línea de Investigación en Desarrollo Tecnológico Sostenible se fundamenta en la capacidad de tomar el conocimiento científico y las habilidades de investigación para transformarlos en soluciones prácticas que se incorporen en la sociedad. El enfoque se extiende a la aplicación de metodologías de vanguardia como el Design Thinking, Lean Startup y la gestión de la innovación, permitiendo que los hallazgos de la investigación se traduzcan en productos, servicios y procesos mejorados para el sector productivo.

Los impactos derivados de esta línea contribuyen directamente a la competitividad de las empresas y del territorio, ya que se plantea ayudar a optimizar sus procesos y a desarrollar productos sofisticados de manera más ágil, validándolos antes de su producción en serie. Esto se traduce en una reducción de tiempos y costos, promoviendo su rentabilidad. A su vez, la línea genera un alcance formativo con alto impacto para la industria, dado que los conocimientos y proyectos desarrollados se integran en los programas académicos de la IUE. Esto asegura que los futuros ingenieros no solo dominen las tecnologías de la cuarta revolución industrial, sino que también adopten una mentalidad de sostenibilidad y responsabilidad social, preparándolos para liderar la transición hacia un futuro más verde y tecnológicamente avanzado.

Semillero de Investigación en Desarrollo Tecnológico Sostenible:

Temas que trata: Energías renovables, desarrollo sostenible e industria 4.0.

Objetivo General:

Fomentar la participación de los estudiantes en la investigación aplicada, fomentando sus habilidades investigativas en el desarrollo de soluciones tecnológicas innovadoras para la transición energética, la transformación digital y la sostenibilidad. Esto se logra mediante el estudio y la aplicación de conceptos de energías renovables, eficiencia energética, y la Industria 4.0, contribuyendo así a la formación de una nueva generación de ingenieros.

Objetivos específicos:

Fomentar la participación de los estudiantes en retos de innovación industrial.

Introducir a los estudiantes en el uso de metodologías y herramientas para la investigación científica formal.

Crear puentes entre la academia y la industria a través de la ejecución de proyectos piloto que permitan formular proyectos de investigación para la línea de investigación de productividad y competitividad.

Coordinador: Oscar Andrés Tobar Rosero

Correo de contacto: oatobar@correo.iue.edu.co

LÍNEA DE INVESTIGACIÓN EN PRODUCTIVIDAD Y COMPETITIVIDAD

Coordinador de la línea: Daniel Ricardo Zapata Valencia

Correo de contacto: drzapata@correo.iue.edu.co

Formación: Ingeniero industrial especialista en gerencia de proyectos en inteligencia de negocios.

Otras áreas de interés: Tecnologías de la cuarta revolución industrial, Automatización industrial, Fabricación digital, simulación.

Enfoque de la línea de Investigación: Resiliencia empresarial, Métodos y tiempos, Simulación discreta, Filosofías de mejoramiento (Lean, Six Sigma, TPM, TOC, BPM, Demand Driven), Business Intelligence, Explotación y gestión del conocimiento, Producción avanzada, Simulación en entornos virtuales, Gemelos digitales y Gamificación.

Link CvLAC: CvLAC-RG

La Línea de Productividad y Competitividad impacta al programa de Ingeniería Industrial con elementos concernientes a la implementación de metodologías para la optimización de procesos industriales. Esto incluye el estudio, diseño y desarrollo de soluciones disruptivas apoyadas en el uso de tecnologías de la Industria 4.0, dirigidas a eliminar los limitantes de la productividad en las organizaciones, mientras se educa a través de la experiencia.

De igual forma, impacta al programa de Ingeniería Informática con el diseño y desarrollo de aplicaciones que involucran la integración de software, redes y hardware especializado, junto con la captura, transformación y explotación de datos para apoyar la toma informada de decisiones.

Objetivo de la Línea de Investigación en Productividad y Competitividad:

Establecer una sólida colaboración entre la universidad y la industria mediante la investigación y aplicación de estrategias integradas de mejora continua y optimización de procesos empresariales. Esto conlleva desarrollar conocimiento sólido a través de la investigación y el profundo entendimiento de metodologías de mejora continua, filosofías de optimización y herramientas de análisis.

Fundamentación Línea de Investigación

De acuerdo con Prokopenko (1989), la productividad es un instrumento comparativo para gerentes, directores de empresa, ingenieros industriales, economistas y políticos. Compara la producción en diferentes niveles del sistema económico (individual, taller, organización, sector o país) con los recursos consumidos. Asimismo, Render y Heizer (1996) definen la productividad como la relación entre las salidas (bienes y servicios) y una o más entradas (recursos como mano de obra y capital).

Aunque su cálculo es simple, muchas empresas no controlan la productividad de su organización, limitándolo comúnmente a las áreas de operaciones, donde se calcula la productividad monofactorial de la mano de obra (unidades procesadas respecto a las horas invertidas). En la mayoría de los casos se omite el cálculo mediante unidades equivalentes, lo que impide una comparación real de la productividad organizacional.

Por su parte, Müller (1995) afirma que la productividad es la clave por excelencia para lograr la competitividad. Rojas (1999) asegura que, con la globalización y elementos innovadores como tecnologías de avanzada, nuevos patrones de consumo y una mayor conciencia sobre la conservación de los recursos naturales, surge una reconceptualización del término competitividad. En este sentido, las ventajas comparativas como motores de desarrollo evolucionan hacia las ventajas competitivas, las cuales, según Porter (2015), consisten en posicionar a una empresa para aprovechar al máximo el valor de las capacidades que la distinguen de sus rivales.

La Línea de Investigación en Productividad y Competitividad busca desarrollar proyectos de interés para la industria local con el objetivo de aumentar su productividad y, por ende, su competitividad. Esto se logra mediante la aplicación de herramientas como estudios de métodos y medición del trabajo, simulación discreta, modelado de sistemas productivos, investigación y aplicación de filosofías de mejoramiento (Lean, Six Sigma, TPM, TOC, BPM) y herramientas de gamificación. Todo ello apoyado en la optimización a partir de temas de producción avanzada y automatización industrial para aumentar el valor agregado en toda la cadena del caso de estudio.

Como reto final, se busca consolidar todos los datos generados en cada temática mediante herramientas de Business Intelligence, en especial Microsoft Power BI, la herramienta líder a nivel mundial para el desarrollo de dashboards y reporting.

Se espera que todas las actividades realizadas en la línea contribuyan a establecer una fuerte relación entre la universidad y la industria, fomentando un desarrollo sólido de conocimiento y experiencia para los estudiantes involucrados, así como el crecimiento de la industria local. El objetivo último es posicionar a la Institución Universitaria de Envigado como un agente generador de transformación y progreso en la región.

Semillero en Productividad y Competitividad

Objetivo: Desarrollar actividades de formación científica y aplicada que permitan resolver problemas de la industria mediante la implementación de soluciones basadas en herramientas de mejoramiento, tecnologías de fabricación digital, gamificación, simulación en entornos virtuales y gemelos digitales.

Objetivos específicos:

      -Fomentar la participación de los estudiantes en retos de innovación industrial.

      -Introducir a los estudiantes en el uso de metodologías y herramientas para la investigación científica formal.

      - Crear puentes entre la academia y la industria a través de la ejecución de proyectos piloto que permitan formular proyectos de investigación para la línea de investigación de productividad y competitividad.

Proyectos de formación en investigación:

-Estudio de la Realidad Virtual para el diseño de puestos de trabajo en ingeniería industrial.

Coordinador: Daniel Ricardo Zapata Valencia

Correo de contacto: drzapata@correo.iue.edu.co

LÍNEA DE INVESTIGACIÓN EN DESARROLLO DE SOFTWARE

Coordinador de la línea: César Díaz Rendón

Correo de contacto: cadiazr@correo.iue.edu.co

Formación: Ingeniero de Sistemas, Magister en Administración de Negocios.

Otras áreas de interés: Data Science, Inteligencia Artificial, Chatbots, Investigación aplicada, Desarrollo de software inteligente, sistematización de procesos, programación front-end, programación back-end, desarrollo full stack, metodologías ágiles de desarrollo.

Link CvLAC: CvLAC-RG

Aportes a los programas de pregrado de la IUE

La línea de investigación se centra en actualizar los programas académicos según las demandas del mercado y las tendencias tecnológicas, fomentando la innovación y el emprendimiento, y brindando las herramientas necesarias para desarrollar nuevas soluciones tecnológicas en el ámbito del desarrollo de software inteligente.

Tecnología:

-Permite a los estudiantes tecnológicos adquirir habilidades específicas en áreas como Data Science, Inteligencia Artificial y Chatbots, basadas en las últimas tendencias y metodologías ágiles, mejorando su capacidad para innovar y adaptarse a las demandas del sector.

Pregrado:

-Aporta una base sólida en las teorías y prácticas del desarrollo full stack, fundamental para la formación de ingenieros, incrementando sus competencias en la resolución de problemas, el trabajo en equipo y la gestión de proyectos de software.

Posgrado:

-Ofrece la oportunidad de profundizar en áreas avanzadas del desarrollo de software, como la investigación aplicada y la sistematización de procesos, permitiendo a los estudiantes convertirse en expertos y aportar conocimiento nuevo a través de la investigación y la transferencia de conocimiento a la industria.

Enfoque de la Línea de Investigación:

-Data Science

-Inteligencia Artificial

-Sistematización de Procesos

-Programación Full Stack

-Metodologías Ágiles de Desarrollo

-Investigación Aplicada

Objetivos de la Línea de Investigación:

La línea de investigación busca generar conocimiento a partir de la implementación de diversas técnicas y metodologías que permitan abordar los desafíos actuales en la creación y gestión de productos de software, especialmente en el ámbito de la inteligencia artificial y la sistematización de procesos.

Objetivo General: Investigar y aplicar metodologías, técnicas y herramientas innovadoras que mejoren la eficiencia, calidad y confiabilidad del proceso de producción de software inteligente en todas las etapas de su ciclo de vida, adaptadas para el cumplimiento de los requerimientos relacionados con la transformación digital.

Objetivos Específicos:

-Investigar técnicas de gestión del ciclo de vida del software, control de versiones y mantenimiento para mejorar la administración y evolución del software.

-Explorar nuevas tecnologías y paradigmas en el desarrollo, como Data Science e Inteligencia Artificial, que puedan transformar la manera en que se construyen los sistemas.

-Prepararse para desafíos emergentes como la integración de chatbots y la sistematización de procesos.

-Mejorar la colaboración entre equipos de investigación y desarrollo, así como la comunicación y coordinación dentro de proyectos institucionales.

Aportes a los programas de posgrado de la IUE:

-  Promover la investigación a alto nivel y las publicaciones científicas que contribuyan con el prestigio académico de la IUE y el avance del conocimiento a partir de publicaciones en revistas científicas y conferencias internacionales relacionadas con el campo del desarrollo del software.

-  Proporcionar a los estudiantes investigadores habilidades técnicas avanzadas en áreas tecnológicas e impulsar su participación en proyectos de investigación aplicada a la resolución de problemas industriales.

-  Fomentar el desarrollo de proyectos innovadores con el objetivo de generar patentes, productos o servicios tecnológicos y promover la colaboración con empresas y centros de investigación.

-  Preparar a los estudiantes investigadores en el desarrollo de cátedras académicas mediante la formación tecnológica, redacción científica y ética de la investigación, así como también fortalecer programas de doctorados y maestrías a partir de la incorporación de proyectos de investigación en áreas emergentes de software.

-  Contribuir a la generación de redes de investigación y emprendimiento tecnológico con otras universidades, centros de investigación y organizaciones internacionales que incentiven el emprendimiento en los estudiantes investigadores.

-  Actualizar y mejorar los programas de estudio alineándolos con las necesidades y avances del mercado enriqueciendo el proceso de enseñanza-aprendizaje.

-  Desarrollar soluciones tecnológicas que beneficien la comunidad, abordando problemas sociales, económicos y ambientales así como también fortalecer el sector productivo mediante la formación de profesionales altamente capacitados.

Aporte a programas de la Línea de Investigación:

La línea de investigación en Desarrollo de Software se enfoca en actualizar los programas académicos según las demandas del mercado y las tendencias tecnológicas, fomentando la innovación y el emprendimiento entre los estudiantes, y brindándoles las herramientas y conocimientos necesarios para desarrollar nuevas soluciones tecnológicas y desempeñarse exitosa y profesionalmente en el mundo laboral.

Tecnología:

-  Permite a los estudiantes de programas tecnológicos adquirir habilidades técnicas específicas, como programación, testing, y mantenimiento de software, con base en las últimas tendencias, metodologías, tecnologías y prácticas del mercado, participando en proyectos que mejorara su capacidad para innovar y adaptarse a las demandas del sector tecnológico y empresarial.

Pregrado:

-  Aporta una base sólida en las teorías y prácticas actuales del desarrollo de software fundamentales para la formación de ingenieros, los cuales obtendrán resultados que podrán ser incorporados en sus hojas de vida y garantizar su crecimiento profesional, así como también incrementar competencias en la resolución de problemas, trabajo en equipo y capacidades de gestión de proyectos de software.

Posgrado:

-  Ofrece la oportunidad a los estudiantes de posgrado de profundizar en áreas avanzadas del desarrollo de software, permitiendo convertirse en expertos en su campo y  aportar conocimiento nuevo a través de la investigación y la participación en proyectos, facilitando la integración y transferencia de conocimiento entre la universidad e industria a partir del aporte de publicaciones científicas y soluciones innovadoras.

Enfoque de la Línea de Investigación:

-  Arquitectura, Diseño y Desarrollo de Soluciones Nativas

-  Arquitectura, Diseño y Desarrollo de Soluciones Hibridas Multiplataforma

-  Arquitectura, Diseño y Desarrollo de Soluciones Progresivas

-  Arquitectura, Diseño y Desarrollo de Persistencia de Datos Relacionales y No Relacionales

-  Arquitectura, Diseño y Desarrollo de Soluciones en la Nube

-  Programación Funcional

-  Programación Quántica

Objetivos de la Linea de Investigación: 

la línea de investigación en Desarrollo de Software de la IUE busca generar conocimiento a partir de la implementación de diversos patrones, métodos y metodologías que permitan abordar los desafíos actuales y futuros en la creación y gestión de productos de software, mejorando en el proceso la práctica y la teoría relacionada con la transformación digital, como compromiso social de la institución educativa IUE para con la sociedad, y las entidades públicas y privadas tanto a nivel nacional como internacional.

Objetivo General: 

Investigar metodologías, técnicas y herramientas innovadoras que mejoren la eficiencia, calidad y fiabilidad del proceso de producción de software en todas las etapas del ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC), adaptadas para el cumplimiento de los requerimientos y requisitos relacionados con la transformación digital.

Objetivos Específicos:

1. Investigar técnicas de gestión del ciclo de vida del software, marcos de trabajo, gestión de proyectos, control de versiones, pruebas y mantenimiento para mejorar la administración y evolución del software.
2. Explorar nuevas tecnologías y paradigmas en el desarrollo que puedan transformar la manera en que se construyen y utilizan los sistemas de software.
3. Prepararse para desafíos emergentes tales como la computación en la nube, inteligencia artificial, blockchain, internet de las cosas (IoT), ciberseguridad, computación cuántica, aplicaciones móviles, entre otros.
4. Mejorar la colaboración entre equipos de investigación y desarrollo, así como la comunicación y coordinación dentro de proyectos institucionales.

Fundamentación de la Línea de Investigación en Desarrollo de Software:

La Línea de Investigación en Desarrollo de Software en la IUE está fundamentada por la relevancia y el impacto que tiene el sector tecnológico en las economías globales y locales, impulsando esta iniciativa desde la academia y con el firme propósito de formar profesionales capacitados para la generación y aplicación de conocimiento innovador para abordar y resolver diversas problemáticas sociales y empresariales con el siguiente enfoque:

-Contexto tecnológico y económico con relevancia regional, nacional, internacional impulsando el crecimiento del sector tecnológico desde la academia.

-Necesidades sociales y empresariales en demanda de talento de profesionales altamente capacitados en desarrollo de software con un alto nivel competitivo que impulse la eficiencia y la productividad empresarial.

-Desarrollo académico y científico para la generación de nuevas fuentes de conocimiento, mejora de tecnologías e innovación técnica en de desarrollo y gestión de proyectos.

-Impacto social y tecnológico a partir de la resolución de problemática reales que abordadas desde el ámbito social, económico y ambiental, incrementando y promoviendo la inclusión digital en el uso de tecnologías avanzadas en poblaciones excluidas.

-Alianzas y redes de colaboración con otras instituciones académicas, centros de investigación y la industria para la promoción y participación de proyectos conjuntos nacionales e internacionales que incrementen las oportunidades de financiación de y desarrollo de proyectos de gran inversión e impacto.

-Sostenibilidad y futuro en la exploración y desarrollo de tecnologías emergentes para promover la sostenibilidad y responsabilidad considerando el impacto ambiental y ético de las tecnologías desarrolladas.

La línea de investigación es esencial para impulsar el desarrollo tecnológico y la competitividad regional, nacional e internacional, fomentando un ecosistema de innovación sostenible y colaborativo en escenarios educativos, sociales y empresariales.

Semillero de Investigación en Desarrollo de Software:

El semillero de investigación se enfoca en el fomento de la investigación, el aprendizaje y la innovación en áreas relacionadas con el desarrollo de productos de software inteligente, apoyándose en el trabajo colaborativo de estudiantes para desarrollar habilidades investigativas y técnicas.

Objetivo General:

-Investigar e implementar las etapas del ciclo de vida del desarrollo de software mediante el análisis y uso de técnicas y metodologías enfocadas en la generación de productos o servicios de software con enfoque en la Inteligencia Artificial.

Objetivos Específicos:

-Documentar y revisar estrategias para el diseño y desarrollo de software inteligente que cumplan con estándares y atributos de calidad.

-Analizar e implementar procedimientos, técnicas y herramientas enfocadas en la construcción de soluciones de software a partir de marcos de trabajo ágiles.

-Investigar y aplicar marcos teóricos y sistémicos para mejorar la flexibilidad y adaptabilidad de los proyectos durante el ciclo de vida del desarrollo.

Coordinador: Carlos Andrés Arboleda Suaza

Correo de contacto: caarboleda@correo.iue.edu.co

Conoce el Brochure de los Grupos y Líneas de investigación de la Facultad de Ingeniería de la Institución Universitaria de Envigado