Desarrollo de software inteligente para la estimación de proyectos

Schulze Giménez, Norma (2020). Desarrollo de software inteligente para la estimación de proyectos. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM), Madrid.

Description

Title: Desarrollo de software inteligente para la estimación de proyectos
Author/s:
  • Schulze Giménez, Norma
Contributor/s:
  • Méndez Alonso, Alfredo
  • Abad, Juan Carlos
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería Electrónica de Comunicaciones
Date: July 2020
Subjects:
Freetext Keywords: Modelos de estimación; Consultoría tecnológica
Faculty: E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM)
Department: Matemática Aplicada a las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Singular Consulting S.L. es una empresa de consultoría tecnológica dedicada a la realización de transformaciones digitales para empresas mediante las tecnologías de la información (IT). Estas tecnologías están basadas en las soluciones de Microsoft que Singular configura y personaliza para adaptarlas a la necesidad del cliente. Dentro de este marco, surge la necesidad de realizar un proyecto a nivel interno sobre procedimientos técnicos para desarrollar e implantar metodologías para el aumento de la eficiencia interna, mediante la estandarización de procesos y optimización de la gestión de proyectos. En este proyecto hay además una sección más crítica para afinar la estimación de los proyectos en tiempo y esfuerzo. Es así que después de la debida investigación en este sentido y de que las opciones que se ofrecen en el mercado no se ajustan a las necesidades de la empresa, se llega al establecimiento de una serie de preguntas al cliente previas al desarrollo para definir mejor el alcance y duración de los proyectos. Para conseguir que la información recogida en estas preguntas se materialice en una mejora real de las estimaciones, se propone realizar un software que aprenda de las estimaciones pasadas y que sugiera al consultor que realice la estimación una cantidad de horas lo más realistas posibles para evitar los errores en las aproximaciones realizadas en el pasado. Este software supondrá un ahorro significativo en los costes del proyecto para la compañía, y además podría implementarse en otras de similares características que realicen proyectos IT, puesto que la estimación de proyectos es un problema común a muchas empresas. Las herramientas software que se utilizarán son las herramientas desarrolladas por Microsoft, como son el entorno Microsoft Azure Machine Learning Studio (AML Studio), Power BI, y Dynamics 365. Además de ser las tecnologías utilizada por Singular Consulting S.L. en sus labores de consultoría, es una plataforma muy flexible que tiene la ventaja de ser totalmente compatible y que posee conexiones nativas, así como distintas posibilidades de integración con las herramientas de Microsoft. El método de trabajo será secuencial: una vez que se tenga claro qué comportamiento estadístico es el más adecuado para entrenar los datos a partir de teoría estadística, se aplicará a los mismos y se realizará el modelo de machine learning. Después de analizar el resultado, se procederá a realizar métricas y a refinar el modelo. Una vez refinado el modelo, se integrará en distintos sistemas el resultado del mismo: en Dynamics 365 dentro del flujo de venta de la compañía y en Power BI como un informe que incluye además la visualización de las métricas del modelo. Finalmente, se auditará el desarrollo para analizar en profundidad su comportamiento, debilidades y sesgos, con el objeto de que respete los principios éticos y buenas prácticas para una Inteligencia Artificial (IA) confiable de estas características. No existe aún una normativa o estándar que fije los criterios y fases de una auditoría para algoritmos basados en aprendizaje automático o machine learning. En la actualidad, disponemos solamente de una guía realizada por la Comisión Europea de principios éticos para una IA confiable, publicado el 8 de abril de 2019. Abstract: Singular Consulting S.L. is a consulting company specialised in digital transformation of enterprises using information and communication technology. These technologies are based on the Microsoft solutions that Singular configures and customizes to adapt them to the client's needs. Within this framework, the need arises to carry out an internal project of technical procedures to develop and implement methodologies for the increase of internal efficiency, through the standardization of processes and the optimization of project management. In this project there is also a more critical section to refine the description of projects in time and effort. Thus, after research in this matter and the available options in the market do not adjust to the needs of the company, it was concluded to establish a series of questions prior to development of projects with the aim of better definition of scope and duration. In order to ensure that the information collected in these questions materializes in a real improvement of the estimates, it is proposed to make a software that learns from past estimates and that suggests to the consultant who is making the estimate as many hours as realistic as possible to avoid errors in the approaches made in the past. This software will mean significant savings in project costs for the company, and it could also be implemented in other similar characteristics that carry out IT projects, since project estimation is a problem common to many companies. The software tools that will be used are the tools developed by Microsoft, such as the Microsoft environment Microsoft Azure Machine Learning Studio (AML Studio), Power BI, y Dynamics 365. Besides to be the technologies used by Singular Consulting S.L. in its consulting work, it is a very flexible platform that has the advantage of being fully compatible and has native connections, as well as different possibilities of integration with Microsoft tools. The work method will be sequential: once it is clear which statistical behaviour is best suited to train the data from statistical theory, it will be applied to them and the machine learning model will be carried out. After analysing the result, metrics will be carried out and the model refined. Once the model is refined, the result will be integrated into different systems: in Dynamics 365 within the company's sales flow and in Power BI as a report that also includes the visualization of the model metrics. Finally, the system will be audited to analyse in depth its behaviour, weaknesses and biases, in order to respect ethical principles and good practices for a reliable Artificial Intelligence (AI) of these characteristics. There is not a regulation or standard yet that sets the criteria and phases of an audit for algorithms based on machine learning. Currently, we only have a guide by the European Commission of ethical principles for reliable AI, published on April 8, 2019.

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Item ID: 66676
DC Identifier: https://oa.upm.es/66676/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:66676
Deposited by: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Deposited on: 10 Apr 2021 08:03
Last Modified: 09 Jun 2021 22:30
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