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dc.contributor.advisor | Rodríguez Rodríguez, Raúl | es_ES |
dc.contributor.advisor | Alfaro Saiz, Juan José | es_ES |
dc.contributor.author | Asensio Fortea, Paula | es_ES |
dc.date.accessioned | 2024-12-11T15:51:23Z | |
dc.date.available | 2024-12-11T15:51:23Z | |
dc.date.created | 2024-09-26 | |
dc.date.issued | 2024-12-11 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/212845 | |
dc.description.abstract | [ES] El presente Trabajo de Fin de Máster aborda el uso de la herramienta de Inteligencia Artificial, ChatGPT en el ámbito del Método multi-criterio Stratified Best and Worst Method (SBWM). En concreto, se utilizará ChatGPT para la selección de escenarios empresariales y criterios aplicados a una empresa de ingeniería en el ámbito de la gestión del rendimiento. Una vez definidos los criterios y escenarios mediante la herramienta de IA, se procederá a compararlos con la literatura actual y estudios de tendencias del sector de actuación de la empresa. De esta manera, se contrastarán ambos resultados y se podrá evaluar, en este contexto, el grado de utilidad y fiabilidad de ChatGPT. A continuación, se terminará de aplicar el SBWM a dicha empresa con el objetivo de seleccionar sus líneas estratégicas más adecuadas para el corto-medio plazo, pudiendo así realizar una alineación estratégica que resulte entre otras, en una racionalización de sus recursos. | es_ES |
dc.description.abstract | [EN] This Master Thesis deals with the use of the Artificial Intelligence tool ChatGPT in the field of the Stratified Best and Worst Method (SBWM). Specifically, ChatGPT will be used for the selection of business scenarios and criteria applied to an engineering company in the field of performance management. Once the criteria and scenarios have been defined using the AI tool, they will be compared with current literature and trend studies in the company's sector. In this way, both results will be compared and the degree of usefulness and reliability of ChatGPT can be assessed in this context. Afterwards, the SBWM will be applied to the company in order to select the most appropriate strategic lines for the short-medium term, thus allowing for a strategic alignment that will result, among other things, in a rationalisation of its resources. | es_ES |
dc.description.abstract | [CA] El present Treball de Fi de Màster aborda l'ús de la ferramenta d'Intel·ligència Artificial, ChatGPT en l'àmbit del Mètode multi-criteri Stratified Best and Worst Method (SBWM). En concret, s'utilitzarà ChatGPT per a la selecció d'escenaris empresarials i criteris aplicats a una empresa d'enginyeria en l'àmbit de la gestió del rendiment. Una vegada definits els criteris i escenaris mitjançant la ferramenta de IA, es procedirà a comparar-los amb la literatura actual i estudis de tendències del sector d'actuació de l'empresa. D'esta manera, es contrastaran tots dos resultats i es podrà avaluar, en este context, el grau d'utilitat i fiabilitat de ChatGPT. A continuació, s'acabarà d'aplicar el SBWM a esta empresa amb l'objectiu de seleccionar les seues línies estratègiques més adequades per al curt-mitjà termini, podent així realitzar una alineació estratègica que resulte entre altres, en una racionalització dels seus recursos. | es_ES |
dc.format.extent | 60 | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | es_ES |
dc.rights | Reserva de todos los derechos | es_ES |
dc.subject | Escenarios de negocio | es_ES |
dc.subject | SBWM | es_ES |
dc.subject | Gestión del rendimiento | es_ES |
dc.subject | ChatGPT | es_ES |
dc.subject | Inteligencia Artificial | es_ES |
dc.subject | Business scenarios | es_ES |
dc.subject | Performance management | es_ES |
dc.subject | Artificial Intelligence | es_ES |
dc.subject.classification | ORGANIZACION DE EMPRESAS | es_ES |
dc.subject.other | Máster Universitario en Ingeniería Avanzada de Producción, Logística y Cadena de Suministro-Màster Universitari en Enginyeria Avançada de Producció, Logística i Cadena de Subministrament | es_ES |
dc.title | Aplicación del Stratified Best and Worst Method utilizando ChatGPT para la selección de las líneas estratégicas de una empresa de ingeniería | es_ES |
dc.title.alternative | Application of the Stratified Best and Worst Method using ChatGPT for the selection of the strategic lines of an engineering company | es_ES |
dc.title.alternative | Aplicació del Stratified Best and Worst Method utilitzant ChatGPT per a la selecció de les línies estratègiques d'una empresa d'enginyeria | es_ES |
dc.type | Tesis de máster | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Organización de Empresas - Departament d'Organització d'Empreses | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Asensio Fortea, P. (2024). Aplicación del Stratified Best and Worst Method utilizando ChatGPT para la selección de las líneas estratégicas de una empresa de ingeniería. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/212845 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | TFGM | es_ES |
dc.relation.pasarela | TFGM\165811 | es_ES |