Modelo para estimar el esfuerzo que demanda la automatización de procesos de negocio
Bibliographic record
Abstract
El desarrollo de productos de software ha impactado de forma significativa al mundo empresarial, que ha dejado atrás su enfoque funcional y ha empeñado recursos en la modelación con calidad de sus procesos de negocio. Numerosos estudios dedicados a medir indicadores como calidad, complejidad y facilidad de modificación, atendiendo a los constantes cambios organizacionales, han dado como resultado la definición de diferentes métricas, que en su mayoría se han seleccionado haciendo analogías con métricas de software. En este trabajo se define un modelo estadístico que permite la predicción del esfuerzo requerido en la automatización de procesos de negocio, tomando como punto de partida su representación gráfica. Se proponen métricas relativas a los modelos de procesos de negocio con el fin de estudiar su comportamiento e influencia en la estimación del esfuerzo. Se construyó una base de casos de modelos de procesos de negocio con sus respectivos valores del esfuerzo, realizándose el procesamiento a partir técnicas estadísticas y obteniéndose un modelo de predicción que es capaz de explicar el 99.5 % de los casos representados. Se desarrolló una aplicación informática para la interpretación de diferentes formatos de salida de herramientas que permiten modelar procesos de negocio y la implementación del modelo predictivo obtenido.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".