Modelo Deep Learning en el sistema de selección de contratistas en el sector minero, Tacna 2023

Abstract

La industria minera forma parte de uno de los sectores productivos de mayor importancia a nivel mundial debido a su papel en la provisión de materias primas para diversos sectores industriales, en este sentido la elección de contratistas para proyectos mineros y servicios puede ser un proceso complejo y costoso para las empresas mineras, sin embargo con el auge de la inteligencia artificial en distintos ámbitos productivos a nivel global, se ha intensificado el uso de modelos Deep Learning para tomar decisiones informadas y objetivas, en ese sentido el propósito del estudio fue determinar la influencia del modelo Deep learning en el sistema de selección de contratistas en el sector minero, Tacna 2023. Metodológicamente fue una investigación de enfoque cuantitativo de tipo aplicada, de nivel descriptivo y explicativo, empleando el método hipotético deductivo, de diseño experimental, longitudinal y preexperimental, con una población y muestra conformada por 213 expedientes de contratistas en el sector minero, siendo la técnica utilizada el análisis documental y el instrumento la ficha de recolección de datos. Sobre el resultado obtenido del estadístico regresión lineal simple, se obtuvo 0.996 y una sig. de 0.000, aceptando la hipótesis alternativa (Ha) y rechazando la hipótesis nula (Ho). Por tanto se concluye que el modelo Deep Learning ha demostrado ser capaz de generar resultados cercanos a las evaluaciones realizadas por el comité de la empresa minera, esta consistencia es muy prometedora, ya que indica que el modelo puede identificar patrones y características importantes en los expedientes de los contratistas, permitiendo hacer recomendaciones acertadas.