Propuesta de estandarización del marco de trabajo para la gestión de proyectos de ingeniería de inteligencia artificial en una empresa manufacturera mediante la metodología DevOps CI/CD - Obaldía-Solís, Daniel Eduardo (Instituto Tecnológico de Costa Rica, 2025)
Este Trabajo Final de Graduación tiene como objetivo desarrollar una propuesta de estandarización del marco de trabajo para la gestión de proyectos del equipo de Ingeniería de Inteligencia Artificial en una empresa manufacturera multinacional. Para ello, se aplica la metodología DevOps con un enfoque en la aplicación de CI/CD, con el fin de mejorar los procesos de planificación, documentación, análisis, desarrollo, pruebas y despliegue de proyectos, específicamente en la Unidad de Cuidado Familiar, durante el primer semestre del año 2025. La investigación sigue un enfoque mixto y un diseño de investigación-acción, dividido en cuatro fases: diagnóstico de la situación actual del equipo, diseño del marco de trabajo, comparación entre el estado actual y la propuesta, y la implementación de una prueba de concepto. Como parte del proceso metodológico, se emplearon entrevistas, encuestas, revisión documental, observación directa y modelado de procesos BPMN. Los hallazgos de este proyecto permiten evidenciar deficiencias en la estandarización de la gestión de proyectos, escasa documentación, limitaciones técnicas y el incumplimiento de criterios internos de calidad. En respuesta, se diseña un marco de trabajo que incorpora herramientas como GitHub Actions, SonarQube, Databricks Asset Bundles, entre otros procedimientos que permiten una integración continua y despliegue automatizado dentro del ciclo DevOps. La prueba de concepto realizada evidencia mejoras en la calidad del código, reducción de errores, incremento en la frecuencia de despliegue y una mayor trazabilidad. Además, el marco de trabajo establece ser un puente de colaboración más efectivo, mediante la viabilidad técnica y operativa del marco propuesto.

This Final Graduation Project aims to develop a standardized framework for project management within the Artificial Intelligence Engineering team of a multinational manufacturing company. The proposal applies the DevOps methodology with a focus on CI/CD implementation, aiming to enhance the processes of planning, documentation, analysis, development, testing, and deployment of AI-related projects, specifically within the Family Care Business Unit, during the first semester of 2025. The research follows a mixed-method approach and an action-research design, divided into four phases: diagnosis of the current situation, design of the framework, comparison between the current and proposed states, and the implementation of a proof of concept. To achieve this, various data collection techniques were used, including interviews, surveys, document reviews, direct observation, and BPMN-based process modeling. The project findings reveal deficiencies in project standardization, limited documentation, technical constraints, and a lack of alignment with internal quality standards. As a solution, the proposed framework integrates tools such as GitHub Actions, SonarQube, and Databricks Asset Bundles to enable continuous integration and automated deployment within the DevOps cycle. The implemented proof of concept demonstrated improvements in code quality, error reduction, increased deployment frequency, and enhanced traceability. Moreover, the framework facilitates more effective collaboration between the AI Engineering team and data facilitators, confirming the technical and operational viability of the proposed solution.
Proyecto de Graduación (Licenciatura en Administración de Tecnologías de Información) Instituto Tecnológico de Costa Rica, Escuela de Administración de Tecnologías de Información, 2025.
Keywords: Gestión de proyectos; Mejoramiento continuo; Inteligencia artificial; Databricks; Mejoramiento -- Procesos; Buenas prácticas; Desarrollo de proyectos; Pruebas automatizadas; Automatización de procesos; Project management; Continuous improvement; Artificial intelligence; Process improvement; Good practices; Project development; Automated testing; Process automation; Research Subject Categories::TECHNOLOGY::Information technology; Research Subject Categories::SOCIAL SCIENCES::Business and economics