Integración de inteligencia artificial en RHNUBE para el análisis del desempeño y la productividad laboral en entornos presenciales del sector transporte, Lima – 2025

Abstract

Este informe de suficiencia profesional examina cómo la integración de inteligencia artificial en el sistema RHNUBE transforma la gestión del tareo y la productividad en empresas de transporte. Al iniciar el estudio, el diagnóstico reveló problemas críticos: procesos lentos de información, falta de visibilidad en el desempeño y una toma de decisiones basada en datos incompletos. Para enfrentar esto, diseñé una solución que utiliza un motor analítico y un asistente inteligente capaces de digerir grandes volúmenes de datos y alertar sobre patrones de comportamiento o incidencias en tiempo real. Los resultados fueron contundentes: el tiempo de análisis del tareo cayó en más del 80%. Además, la herramienta permitió identificar errores en el pago de horas extra que representaban una fuga de S/504,000 anuales. Esta solución no solo reduce los tiempos de operación, también aporta visibilidad y ahorro de nómina.

This professional development report examines how integrating artificial intelligence into the RHNUBE system transforms timekeeping management and productivity in transportation companies. At the outset of the study, the diagnostic revealed critical problems: slow information processing, a lack of performance visibility, and decision-making based on incomplete data. To address these issues, I designed a solution that utilizes an analytical engine and an intelligent assistant capable of processing large volumes of data and alerting to behavioral patterns or incidents in real time. The results were compelling: timekeeping analysis time decreased by more than 80%. Furthermore, the tool identified errors in overtime payments that represented a loss of S/504,000 annually. This solution not only reduces operational times but also provides visibility and payroll savings.