Modelo de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) para Optimizar la Atención al Cliente en PYME’s del Sector Turismo en el Perú

La presente investigación tuvo como objetivo desarrollar e implementar un Modelo de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) para optimizar la atención al cliente en las PYMEs del sector turismo en el Perú, un sector que presenta limitaciones en eficiencia operativa, tiempos de respuesta y percepción...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Tovar Giraldo, Juan Miguel
Tipo de recurso: tesis de maestría
Fecha de publicación:2025
País:Perú
Institución:Escuela de Posgrado Newman
Repositorio:NEWMAN-Institucional
Idioma:español
OAI Identifier:oai:repositorio.epnewman.edu.pe:20.500.12892/2089
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12892/2089
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Procesamiento de Lenguaje Natural
Atención al cliente
Chatbots
Inteligencia artificial
PYMEs
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.03
Descripción
Sumario:La presente investigación tuvo como objetivo desarrollar e implementar un Modelo de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) para optimizar la atención al cliente en las PYMEs del sector turismo en el Perú, un sector que presenta limitaciones en eficiencia operativa, tiempos de respuesta y percepción del cliente debido a la escasa adopción de herramientas tecnológicas avanzadas. Para abordar esta problemática, se desarrolló un modelo basado en PLN que integró un chatbot inteligente y análisis de sentimiento. Se aplicó una metodología cuantitativa, con un diseño preexperimental y longitudinal, utilizando encuestas estructuradas antes y después de la implementación en una muestra de 169 clientes. La calidad del servicio se evaluó mediante el modelo SERVQUAL, herramienta validada internacionalmente para medir la percepción del cliente en cinco dimensiones: fiabilidad, capacidad de respuesta, seguridad, empatía y tangibilidad. El análisis de los datos se realizó mediante estadística descriptiva e inferencial, incluyendo la prueba t-Student para evaluar el impacto del modelo. Los resultados evidenciaron que la implementación del modelo de PLN redujo los tiempos de respuesta en un 37.75 %, pasando de 8.5 a 3.2 minutos. Asimismo, la percepción de satisfacción del cliente mejoró significativamente en todas las dimensiones del modelo SERVQUAL, con aumentos en capacidad de respuesta (+1.5), fiabilidad (+1.3), empatía (+1.3), seguridad (+1.2) y tangibilidad (+1.2) (p < 0.001). Estos hallazgos confirmaron que el modelo propuesto optimizó la atención al cliente y fortaleció la competitividad de las PYMEs turísticas, facilitando la transformación digital en el sector.