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Digitalización tributaria y eficiencia en la recaudación fiscal en Ecuador
(Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Carrera de Contabilidad y Auditoría., 2026) Morocho Sinchiguano, Johanna Estefanía; Sánchez Barahona, Daniel Sebastián
Hoy en día es difícil saber si un país recauda más impuestos porque su sistema tributario mejoró, o simplemente porque la economía creció. Esta investigación busca responder esa pregunta para el caso de Ecuador: ¿ E l aumento en la recaudación del Impuesto a la Renta (IR) entre 2018 2025 se debe a que el Servicio de Rentas Internas (SRI) se volvió más eficiente gracias a la digitalización, o a que la economía del país creció y hay más contribuyentes pagando impuestos? Para responder esto, se compara el comportamiento del IR con el crecimiento del Producto Interno Bruto (PIB) y con el número de contribuyentes registrados durante ese período, usando un análisis basado en datos ofi ciales. Los resultados muestran que la recaudación del IR pasó de USD 5.319 millones en 2018 a USD 6.955 millones en 2025, ascendió un 31,8%, superando el crecimiento del PIB en el mismo tiempo (21,3%) con una caída entre 2020 y 2021 por la pandemia. El da to más importante aparece entre 2022 y 2024, en esos años el número de contribuyentes bajó un 12,75%, pero la recaudación del IR subió un 24,40%, lo que muestra que el aumento no se explica por tener más gente pagando impuestos, más bien es por un mejor tr abajo de control del SRI, apoyado en herramientas como la factura electrónica, los cruces de información entre distintos reportes fiscales, y el nuevo régimen RIMPE. Finalmente, el análisis de los datos permitió evidenciar que la mejora en la recaudación n o se debe tanto al crecimiento de la economía, sino a que el sistema tributario se volvió más eficiente gracias a la digitalización.
Diagnóstico de la inteligencia cultural en el Ejército Ecuatoriano
(Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Carrera de Administración de Empresas., 2026) Chandi Muñoz, Anthony Xavier; Naranjo Sanchez, Mikaela Abigail
La presente investigación, titulada “Diagnóstico de la inteligencia cultural en el Ejército Ecuatoriano”, tuvo como objetivo realizar un diagnóstico de esta capacidad en el personal institucional. Se desarrolló bajo un enfoque mixto, con diseño no experimental, corte transversal y alcance descriptivo-exploratorio. Para el componente cuantitativo se adaptó y aplicó el Cultural Intelligence Scale (CQS), integrado por 29 ítems y cuatro dimensiones a 1.643 participantes; el instrumento fue validado mediante el juicio de 15 expertos y una prueba piloto. La información se procesó con estadística descriptiva, alfa de Cronbach, análisis factorial exploratorio y MANOVA. Los resultados evidenciaron una excelente consistencia interna del cuestionario (α = 0,990) y la conformación de un componente general que explicó el 84,145 % de la varianza. La dimensión motivacional presentó la mayor carga factorial, seguida de la conductual, la metacognitiva y la cognitiva, por lo que se rechazó la hipótesis planteada. Aunque se identificaron diferencias según ciertas características demográficas, sus tamaños de efecto fueron reducidos. Se concluye que el personal posee una base positiva de inteligencia cultural, especialmente en su disposición y confianza para interactuar en contextos diversos; sin embargo, requiere fortalecer el conocimiento específico sobre normas, valores, costumbres y prácticas culturales para mejorar la planificación, la adaptación y la interacción cívico-militar.
Desarrollo de un sistema web y aplicación móvil para el apoyo a la gestión operativa de la recolección de residuos sólidos urbanos mediante análisis de incidencias ciudadanas georreferenciadas y Machine Learning en la ciudad de Quito
(Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Carrera de Tecnologías de la Información., 2026) Mena Pérez, James Steve; Ortiz Tomalo, Bryan Andres
El presente trabajo de integración curricular aborda la ausencia de herramientas tecnológicas en la Empresa Pública Metropolitana de Aseo (EMASEO EP) para estimar el nivel de severidad de los residuos sólidos urbanos acumulados en puntos estratégicos del Distrito Metropolitano de Quito. Dada la necesidad de hacer frente a dicha problemática, se elaboró MIC-EMASEO, el cual es un prototipo de sistema web y aplicación móvil que une las funcionalidades de los reportes georreferenciados de los ciudadanos con un pipeline de Machine Learning capaz de analizar las imágenes automáticamente. La forma de solucionarlo se fundamenta en una arquitectura de microservicios desarrollada con Node.js y Express, la cual está constituido por tres servicios que son independientes entre sí (autenticación, usuarios e imágenes/incidencias), en el caso de los ciudadanos, se ha implementado una aplicación móvil en React Native que permite realizar la suma de las acumulaciones de residuos basándose en la geolocalización automática de las fotografías. En relación con la parte operativa, el panel de gestión web en React hace visibles para los supervisores las incidencias e indicaciones de priorización. El componente de inteligencia artificial (RT-DETR-L v2, CLIP con backbone RN50 y MiDaS_small) procesa las imágenes usando Redis y Celery y clasifica la acumulación de residuos en uno de los cuatro niveles de severidad. Durante las pruebas de aceptación, el sistema cumplió satisfactoriamente los 16 requerimientos establecidos previamente y se mantuvo estable bajo una carga de 150 usuarios concurrentes y no presentó errores. El percentil 95 de latencia (5200 ms) es una señal de que esta métrica puede ser mejorada en futuras iteraciones. El estudio de usabilidad con 50 participantes dio como resultado una puntuación SUS de 80.4 (buena) y el personal de EMASEO EP consultado destacó de modo particular la utilidad de los mapas de calor y las estadísticas por sector como soporte operativo. El modelo de detección alcanzó en mAP@50 un valor de 0.8931. Estos resultados son coherentes con MIC-EMASEO como herramienta que entrega a los supervisores de EMASEO EP una predicción temprana y georreferenciada de la severidad de residuos, siendo un elemento que será beneficioso para su futura planificación operativa.
Diseño e implementación de un sistema de balanceo de carga basado en inteligencia artificial mediante aprendizaje por refuerzo para redes de un proveedor de servicios de internet (ISP)
(Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Carrera de Tecnologías de la Información., 2026) Chafla Carguacundo, Karem Estefania; Guamán Pila, Vinicio Paul
Esta investigación se centra en el diseño e implementación de un sistema de balanceo de carga basado en inteligencia artificial (IA) que aplica aprendizaje por refuerzo, específicamente el algoritmo Q-learning, para mejorar la distribución del tráfico dentro de una red real de un Proveedor de Servicios de Internet (ISP). Asimismo, el sistema propuesto será implementado en la infraestructura tecnológica de QuitoFibranet Cia. Ltda. utilizando un nodo MikroTik. A medida que el modelo aprenda de las condiciones de la red a lo largo del tiempo, generará recomendaciones inteligentes de enrutamiento para apoyar a los administradores de red en la toma de decisiones fundamentadas. La metodología propuesta incluye la evaluación de la topología actual de la red y el análisis de indicadores clave de desempeño, como el throughput, la latencia, la utilización de los enlaces y la pérdida de paquetes. Estos datos se utilizarán para entrenar un agente de aprendizaje por refuerzo capaz de adaptarse a las condiciones cambiantes de la red e identificar, en tiempo real, la ruta de enrutamiento más eficiente. Además, un panel de monitoreo web desarrollado con HTML, CSS, JavaScript y Python permitirá a los administradores supervisar el rendimiento de la red y revisar las recomendaciones generadas por el sistema de inteligencia artificial. El objetivo principal de esta investigación es determinar si el aprendizaje por refuerzo puede mejorar la calidad del servicio, el rendimiento general de la red, la utilización de los recursos y la eficiencia del balanceo de carga en comparación con los enfoques convencionales. Asimismo, se espera que los resultados sirvan de apoyo para futuras investigaciones y fomenten la adopción de soluciones inteligentes para la gestión de redes de proveedores de servicios de Internet (ISP).
Inteligencia de datos para la inclusión social: análisis y predicción de créditos de desarrollo humano en el Ecuador
(Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Carrera de Tecnologías de la Información., 2026) Rodríguez Alvear, Freddy Sebastián
Este trabajo de integración curricular estudia y predice cómo se asignó el Crédito de Desarrollo Humano (CDH) en Ecuador entre 2021 y 2025, entendido como una política pública del Estado ecuatoriano orientada a la inclusión económica de poblaciones vulnerables. Los bonos y pensiones del sistema de protección social no contributivo se analizan exclusivamente como mecanismos habilitadores del acceso al crédito. Para la presente investigación se empleó un enfoque cuantitativo y longitudinal, de tipo no experimental, para el análisis se construyó una base homologada integrada por 307.351 registros; de manera que, usando la metodología CRISP-DM se aplicaron técnicas de estadística descriptiva, análisis exploratorio y clustering, con el propósito de identificar perfiles socioeconómicos, territoriales, crediticios y productivos entre los beneficiarios del programa. Al revisar los datos del CDH se puede evidenciar que tiene un perfil marcadamente feminizado, ya que más del 93,15% de beneficiarias son mujeres, con una edad promedio entre 30 y 44 años, En la dimensión productiva, la actividad con mayor participación corresponde a la agricultura, ganadería, silvicultura y pesca, seguida por el comercio al por mayor y al por menor. La Unidad Desconcentrada Zonal 5 concentra el mayor volumen de registros, destacando Guayas, Manabí y Los Ríos, a nivel cantonal Guayaquil presenta la mayor cantidad de créditos activos, seguido por Loja, Milagro, Quito y Babahoyo. La evolución anual muestra una reducción de registros en 2022 respecto de 2021 y una recuperación progresiva durante 2023, 2024 y 2025, año que presenta la mayor cantidad de créditos activos. Finalmente, estos resultados proporcionan evidencia para comprender la composición del CDH y aportar criterios técnicos que contribuyan al fortalecimiento de su focalización, seguimiento y gestión como instrumento de inclusión social.