Trabajos finales de carrera de grado

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Estos trabajos de fin de carrera son obras producidas por estudiantes, que se originan en los procesos formativos de la universidad.

Tienen propósitos culturales y educativos. No son productos comerciales y su difusión pública no está autorizada.

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Desarrollo de un clasificador de localización subcelular de proteínas utilizando representaciones vectoriales de secuencias proteicas derivadas de Modelos de Lenguaje como datos de entrenamiento
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Puglia Laca, Juan Diego; Ferres Caceres, Ignacio; Yovine, Sergio Fabián; Graña Alfonso, Martín
Las proteínas están formadas por cadenas de aminoácidos cuyas secuencias determinan sus propiedades físicas y funcionales, entre ellas la localización subcelular. Aunque existen técnicas experimentales precisas para identificar la ubicación de una proteína dentro de una célula procariota, estas resultan costosas y demandan mucho tiempo. Por ello, desde fines de la década de 1980 se han desarrollado métodos computacionales capaces de predecir dicha localización a partir de la secuencia aminoacídica. La aplicación de la tecnología Transformers al análisis de proteínas ha permitido crear modelos capaces de detectar patrones complejos en las secuencias y generar representaciones vectoriales (embeddings) útiles para predecir propiedades emergentes. En este estudio se evaluó la capacidad de dichos modelos para inferir la localización subcelular de proteínas bacterianas. Para ello, se entrenaron dos clasificadores —(Random Forest y Support Vector Machine (SVM)— utilizando embeddings obtenidos de los modelos ESM C 300m, ESM C 600m y Prost T5. Los resultados demostraron que los modelos de lenguaje de proteínas pueden extraer información relevante sobre la localización subcelular directamente a partir de la secuencia aminoacídica. Los clasificadores alcanzaron altos niveles de desempeño, evidenciando la eficacia de este enfoque. Finalmente, se desarrolló una interfaz gráfica de usuario en Python que permite predecir la localización subcelular de proteínas bacterianas a partir de secuencias en formato FASTA.
Cultivo in vitro de Quillaja brasiliensis
(Universidad ORT Uruguaay, 2025) O'Brien Orsi, Rafaela María; Gallino Malcuori, Juan Pablo; Mulet Navarro, Ana Paula; Castro Novelle, María Alexandra
Quillaja brasiliensis es una especie leñosa sudamericana reconocida por su elevado contenido de saponinas, compuestos con propiedades inmunoestimulantes y potencial aplicación como adyuvantes en vacunas. Debido a que estos metabolitos se concentran principalmente en las hojas, su obtención enfrenta limitaciones de sostenibilidad y disponibilidad. Ante la creciente demanda y la necesidad de preservar los árboles, se propone el cultivo in vitro como alternativa viable para una producción continua y sustentable de saponinas. El siguiente proyecto evaluó la posibilidad de cultivar Q. brasiliensis in vitro y de aprovechar sus tejidos como fuente de metabolitos bioactivos. Se emplearon diferentes medios y condiciones para la introducción, propagación e inducción de callos. Los explantes de cinco genotipos fueron cultivados en medio Woody Plant Medium (WPM) suplementado con BAP, alcanzando un 80 % de éxito en el establecimiento inicial. La formación de callos a partir de hojas y tallos resultó factible, siendo las hojas el material más receptivo y con mayor proliferación en presencia de 3 mg/L de BAP. Las saponinas se extrajeron y purificaron mediante cromatografía preparativa (prep-HPLC) y se caracterizaron por cromatografía en capa fina (TLC). Se confirmó la presencia de saponinas en hojas jóvenes, mientras que los callos obtenidos no mostraron dichos compuestos bajo las condiciones evaluadas, y los intentos de generar suspensiones celulares no prosperaron. En conjunto, los resultados indican que Q. brasiliensis puede propagarse exitosamente in vitro y que sus hojas son una fuente efectiva de saponinas, aunque los cultivos de callo requieren optimización adicional para su aprovechamiento productivo.
Estudio de efectores de Diaporthe spp. que se inducen en plantas durante la enfermedad del cancro del tallo de la soja
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Gallino Jalma, Ignacio; Mena Mendez, Eilyn; Ponce De León Tadeo, Inés; Mulet Navarro, Ana Paula; Delgado Cerrone, Leonardo Martín
La soja (Glycine max) es uno de los cultivos más importantes a nivel mundial, pero su producción se ve afectada por diversas enfermedades. Entre ellas, el cancro del tallo de soja (CTS), causado por hongos del género Diaporthe, genera significativas pérdidas económicas. En Uruguay se han identificado infecciones por Diaporthe aspalathi, D. caulivora, D. masirevicii, D. miriciae y D. longicolla, todas capaces de infectar soja, aunque con distinta virulencia. Esta variación podría deberse a la secreción de proteínas efectoras que facilitan la colonización del hospedador al evadir su respuesta inmune o degradar su pared celular. Sin embargo, los factores específicos que determinan la virulencia de cada especie aún no se conocen. El siguiente proyecto analizó el desarrollo del CTS en plantas del cultivar resistente a D. aspalathi (DM60i62), inoculadas de forma independiente con las cinco especies mencionadas. Los resultados mostraron que D. caulivora, D. longicolla y D. masirevicii fueron las más agresivas, mientras que D. aspalathi presentó síntomas más tardíos, lo que sugiere un mecanismo de infección particular. Además, se evaluó la expresión de 14 genes que codifican posibles proteínas efectoras, observándose una inducción significativa a las 8, 48 y 96 horas postinoculación, en comparación con el crecimiento en medio PDA. Estos hallazgos contribuyen a identificar genes potencialmente involucrados en las etapas iniciales de la infección y aportan conocimientos clave para comprender el patosistema Diaporthe/soja, facilitando el desarrollo de estrategias de prevención del CTS.
Identificación y caracterización de depolimerasas de bacteriófagos de Klebsiella pneumoniae con potencial actividad anti-biofilm
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Liste Arrillaga, Guadalupe; Megrian Nuñez, Daniela; Riera Faraone, Nadia Sofía; Langleib de Souza, Mauricio
La resistencia antimicrobiana representa una amenaza global creciente para la salud pública, especialmente por bacterias como Klebsiella pneumoniae, capaces de formar biofilms que incrementan su tolerancia a antibióticos y defensas inmunes. Frente a este desafío, las enzimas depolimerasas codificadas por bacteriófagos surgen como una alternativa prometedora, ya que degradan la matriz polisacarídica extracelular de los biofilms, favoreciendo la eliminación bacteriana y mejorando la eficacia de los tratamientos. Este trabajo final de carrera desarrolló un enfoque integral para la identificación y caracterización in silico de depolimerasas fágicas contra K. pneumoniae, combinando análisis genómicos, estructurales y validaciones experimentales. Se construyó una base de datos con 8.435 genomas completos de bacteriófagos, realizando predicción y anotación génica. Además, se modelaron estructuras tridimensionales de proteínas fágicas mediante AlphaFold y se aplicaron tres estrategias de identificación: análisis de dominios conservados, búsqueda por similitud estructural (Foldseek) y estudio de regiones genómicas hipervariables. Estas aproximaciones se complementaron con herramientas de aprendizaje automático (DePP y PhageDPO) para evaluar su desempeño. Los resultados mostraron que la búsqueda por similitud estructural proporciona mayor precisión y menor tasa de falsos positivos que los métodos basados solo en secuencias. A nivel experimental, se secuenciaron ocho bacteriófagos locales usando tecnología Oxford Nanopore, identificándose dos depolimerasas funcionales en el fago KP8 asociadas a actividad lítica. En conjunto, este estudio establece un pipeline sólido para la prospección y validación de depolimerasas, aportando un avance significativo hacia el desarrollo de terapias antivirulencia contra K. pneumoniae multirresistente.
Revalorización de suero dulce mediante el uso de microalgas para la obtención de un suplemento alimenticio y diseño de su escalabilidad de producción
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Lima Palermo, Agustina; Rodriguez González, Ignacio Luis; Umpiérrez Failache, Mariana; Lopretti Correa, Mary Isabel; Tiscornia Roble, María Inés; Nervi Faggiani, Eliana
El suero dulce es el principal subproducto de la industria quesera de Uruguay con una producción anual de unas 581 mil toneladas, posee un alto contenido de lactosa, proteínas, minerales y lípidos. Sin embargo, su aprovechamiento actual es limitado, y su vertido inadecuado en cursos de agua o suelos agrícolas puede generar graves impactos ambientales, como la eutrofización. Este trabajo final de carrera propone su revalorización como medio de cultivo para microalgas, orientada hacia un modelo de residuo cero. Se evaluaron distintas diluciones del suero (10%, 20% y 40%) y concentraciones de inóculo (1x10⁶ y 2x10⁶ células/mL), junto con tratamientos de filtración y pasteurización. Las especies Chlorella sorokiniana, Desmodesmus sp. y Micractinium sp. CAUY1 lograron crecer en suero al 20%, destacándose esta última con incrementos celulares de hasta 40 veces el inóculo inicial. Se determinó que ajustar el pH a 7,5 y aumentar la concentración inicial de inóculo favorece el crecimiento algal y reduce la contaminación microbiana. El proceso se escaló en un fotobiorreactor diseñado a partir de un fermentador con iluminación vegetal, alcanzando un aumento de 3,5 veces en el recuento celular. El producto final, un polvo de microalga para alimentación de animales de compañía, mostró altos niveles de calcio (1,64 g/100 g) y hierro (0,086 g/100 g), superando ampliamente los requerimientos nutricionales para perros y gatos, además de un perfil lipídico equilibrado. El análisis económico confirmó la viabilidad del escalado, evidenciando un potencial doble: mejorar la sostenibilidad ambiental y generar un producto de alto valor nutritivo.
Identificación y caracterización de interactores celulares de las proteínas PR y Tax del virus de la leucemia bovina
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Arhancet Rosano, Laila Yrupé; Olivero Deibe, Natalia; Fló Díaz, Martín; Santos Costa, Leonardo; Horjales Falcone, Sofía
La infección por el virus de la leucemia bovina (VLB) constituye un importante problema sanitario y económico para la producción lechera uruguaya, debido a su alta prevalencia y la ausencia de vacunas o tratamientos específicos. Este retrovirus infecta linfocitos B, estableciendo infecciones crónicas que provocan inmunosupresión, linfocitosis persistente y, en algunos casos, linfomas. Su transmisión se da mediante fluidos biológicos que contienen células infectadas, facilitando la diseminación en los rodeos. El presente trabajo final de carrera analizó los mecanismos moleculares mediante los cuales el VLB interactúa con proteínas del hospedador, enfocándose en dos proteínas virales: Tax y la proteasa (PR). Tax, un regulador clave con funciones oncogénicas, activa la transcripción viral y altera vías de señalización celular. Por su parte, PR, esencial para la maduración del virus, podría degradar proteínas celulares involucradas en la respuesta inmune, la síntesis proteica y la organización del citoesqueleto. A través del análisis de interactores y del proteoma diferencial, se identificaron proteínas celulares asociadas a ambas. Tax se vinculó con chaperonas, moduladores de señalización y proteínas del citoesqueleto, lo que sugiere su influencia en la movilidad y organización celular. PR mostró asociaciones con proteínas ribosomales, metabólicas y del citoesqueleto, destacándose su interacción con vimentina, que indica un posible rol en el transporte de complejos virales. En conjunto, los resultados evidencian que Tax remodela la estructura celular, mientras PR contribuye a funciones estructurales y de transporte, aportando nuevos conocimientos sobre la biología del VLB y posibles blancos terapéuticos futuros.
Evaluación de la localización y funcionalidad de un biosensor diseñado para detectar lipoperóxidos en distintas regiones sub-celulares
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Arrieta Rondán, Agustina; Oddone Muñiz, Natalia Irene; Ortiz Carrión, Cecilia Carolina; Sardi Piano, María Florencia; Ibarburu Fernandez, Sofía
El siguiente trabajo de grado se centra en el desarrollo y evaluación de biosensores fluorescentes codificados genéticamente para detectar lipoperóxidos (LOOHs), productos de la peroxidación lipídica, un proceso clave del estrés oxidativo implicado en numerosas enfermedades. Estos biosensores, basados en proteínas redox-sensibles, permiten una detección sensible, específica y no invasiva de LOOHs en distintos compartimentos celulares como la membrana plasmática, las mitocondrias y el núcleo. A partir de una construcción plasmídica citosólica inicial, se diseñaron versiones dirigidas a cada región celular. Su expresión y respuesta frente a agentes oxidantes fueron analizadas en células HepG2 mediante microscopía confocal, mostrando una respuesta positiva ante la exposición a peróxidos. Estos resultados preliminares confirman el potencial de los biosensores para monitorear procesos de lipoperoxidación en contextos biológicos específicos. Dado el papel central del estrés oxidativo en patologías como el cáncer y la diabetes, el desarrollo de herramientas precisas para detectar y cuantificar especies reactivas es esencial. La aplicación de estos biosensores podría facilitar la detección temprana de procesos patológicos, el seguimiento de su evolución y el diseño de estrategias terapéuticas más efectivas. En conjunto, este trabajo representa un avance importante en la comprensión y monitoreo de la lipoperoxidación celular. Además, su potencial traslacional abre perspectivas hacia una medicina más precisa y personalizada, con posibles repercusiones significativas en la prevención, diagnóstico y tratamiento de enfermedades asociadas al estrés oxidativo.
Sistema de control automatizado para desverdización de piña Gold
(Universidad ORT Uruguay, 2023) Lisa Maeso, Sofía María de; Tognazzolo Rodriguez, Martin Nicolás; Cohn Noachas, Ilan; Fonseca De Oliveira, André Luiz; Misail Saban, Claudio Israel; Espíndola González, Emiliano
El objetivo principal de este proyecto fue crear un prototipo de atmósfera controlada donde se puedan monitorear y manipular los valores de oxígeno, dióxido de carbono, etileno, temperatura y humedad. El fin de tener este ambiente controlado es desarrollar un proceso de desverdizado para la piña “Gold” (fruta). Estas variables juegan un papel crucial en dicho proceso, ya que determinan la velocidad y uniformidad del cambio de color de la capa externa de dicha fruta. Como todo proceso de desverdizado, se busca lograr cambiar el color verde de la capa externa por un color amarillo/naranja. El desarrollo de este prototipo permite a la empresa poder experimentar para encontrar la secuencia óptima de desverdizado y luego evaluar si realmente se puede extrapolar esta solución a una mayor escala. Se logró realizar un diseño, desarrollo e implementación que logra cumplir con todas las características necesarias. Es decir, controlar temperatura, humedad, oxigeno, dióxido de carbono y etileno según las estipulaciones establecidas por el cliente.
Vehículos Eléctricos Conectados
(Univerisdad ORT Uruguay, 2025) Busquets Bentancur, Pilar; Ortiz De Taranco Lane, Ignacio; Valdés Yerman, Nicolas; Cremona Neme, Alejandro Nicolás; Misail Saban, Claudio Israel; Fonseca De Oliveira, André
El siguiente proyecto se centra en el análisis de la vida útil de vehículos eléctricos con el objetivo de examinar el estado de salud de las baterías y determinar los factores claves de su degradación. Para realizar esto, fue necesario decodificar una serie de parámetros directamente de la comunicación de vehículos y acondicionar un dispositivo que recopile estos datos en una plataforma web. Una vez obtenidos esos datos, se desarrollaron diversos modelos predictivos con herramientas de aprendizaje automático para poder determinar las variables clave en la degradación. En este trabajo se investigó sobre las normativas que regulan a los vehículos eléctricos a nivel nacional e internacional. Se estudió a nivel físico cómo el vehículo maneja las comunicaciones internamente mediante softwares especializados. Se analizaron dos modelos eléctricos diferentes: un auto y un camión eléctrico, con el fin de comprender las diferencias entre ellos y la manera en la que sus baterías se degradan. Esto fue posible gracias a la colaboración de J. C. L. que puso a disposición del proyecto ambos ejemplares y a la empresa Smartway que brindó las herramientas y experiencia. Sin ellos no hubiera sido posible la instalación de un dispositivo IoT que reporte las tramas CAN decodificadas del vehículo para su análisis. Además, se presentan los análisis realizados a los datos reales del vehículo y la creación de modelos que predigan el estado de salud variando los datos de entrenamiento, los parámetros de entrada, la arquitectura del modelo y la función de costo asociada. Sumado a eso, se realiza un análisis explicativo y un análisis de correlaciones para encontrar las causas de la degradación de las baterías.
Servicio de transmisión de videos personalizados
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Casco Pintos, Carlos Alberto; Espino Castro, Lucio Gaspar; Scaffo Caprario, Juan Ignacio; Friss de Kereki, Ismael Carlos; Espíndola González, Emiliano; Sáez Schwedt, Diego
El siguiente proyecto desarrolla un servicio backend para generar videos personalizados mediante la concatenación dinámica de segmentos preexistentes. A través de este servicio se optimiza la distribución de contenido audiovisual frente a métodos tradicionales que requieren almacenar múltiples versiones completas de un video. Esta solución combina segmentos según parámetros definidos por el usuario evitando la recodificación completa y reduciendo significativamente el almacenamiento y el tiempo de procesamiento. El servicio creado utiliza tecnologías como H.264 para video, AAC para audio y para transmisión MPEG2-TS. Incluye un servidor de preprocesamiento para generar listas M3U8 y archivos SMIL creado con Express.js, un Cloudflare Worker para ajustar segmentos en tiempo real, y un servidor de almacenamiento creado con Python Simple HTTP Server. Se abordaron desafíos como la sincronización de audio y video, desarrollando herramientas para modificar timestamps (PTS/DTS). La comparación con el proceso tradicional muestra mejoras del 54 % en el almacenamiento y hasta 83 % en procesamiento y velocidad de respuesta, se destaca en casos de uso como la censura de contenido, localización y publicidad dinámica. Este servicio permite crear millones de variantes de video sin necesidad de almacenarlas individualmente.
Modelado y optimización de un electrolizador en una red eléctrica de distribución
(Universidad ORT URuguay, 2025) Báez Cladera, María Victoria; Curbelo Guerra, Marcos Jerónimo; Pulido da Silva, Giuliana Inés; Campon De Dieu, Leonardo Fermin; Briglia Pica, Enrique Alfredo; María José González Miem; Alaggia Rodino, Sebastián
El siguiente proyecto presenta la incorporación de electrolizadores en redes eléctricas a partir de mecanismos de optimización puede contribuir a la gestión eficiente de la energía y a la producción de hidrógeno verde. En este trabajo, se presenta una metodología para la integración óptima de un electrolizador en una red eléctrica, considerando su impacto técnico y económico. Para ello, se desarrolló un modelo matemático del electrolizador, el cual fue programado y resuelto mediante COMODIN, un flujo de carga óptimo para redes de distribución basado en optimización convexa. A través de simulaciones, se evaluó el comportamiento tanto de la red como del electrolizador en distintas condiciones operativas. Los resultados demostraron la factibilidad del desarrollo y permitieron analizar el impacto de la integración de una batería en el sistema, lo que aportó una perspectiva técnica-económica interesante en cuanto a su localización y política de despacho. Los hallazgos de este estudio pueden contribuir al desarrollo de estrategias eficientes para la incorporación de electrolizadores en redes eléctricas.
SIGIBREM
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Alonso Fuentes, Federico Nicolás; Palma Díaz, Cristian de Jesús; Gallego Rodríguez, Ramiro; Abalos Cambre, Horacio Mathias; Russo Ibañez, Juan Pablo; Macchi Heins, Darío Alejandro; Matalonga Motta, Santiago
El MRCC (Maritime Rescue Coordination Center) de la Armada Nacional del Uruguay coordina operaciones de búsqueda y rescate (SAR) en un área de 1.770.000 km² del Atlántico sudoccidental. Hasta ahora, la gestión de incidentes se realizaba mediante procesos manuales, registros en papel, planillas de Excel y cartas náuticas impresas, lo que generaba sobrecarga cognitiva y posibles demoras en contextos críticos. Para solucionar esta problemática se desarrolló el Sistema de Gestión de Incidentes de Búsqueda y Rescate en el Mar (SIGIBREM), una plataforma web que centraliza y automatiza las tareas del MRCC, mejorando la eficiencia operativa. El sistema está construido con Next.js, PostgreSQL y Redis, integrando datos meteorológicos en tiempo real, automatizando el cálculo del área probable de búsqueda y permite la gestión visual de recursos mediante un mapa interactivo basado en Leaflet. Su desarrollo siguió el enfoque "dual track agile", combinando un flujo centrado en comprender necesidades mediante técnicas de design thinking y otro de "delivery", orientado a la implementación con una adaptación del marco Scrum. La validación del SIGIBREM incluyó pruebas de usabilidad, encuestas y evaluaciones con expertos SAR. Se corrigieron 34 de los 44 incidentes reportados, y en la última iteración solo se detectaron problemas menores. Además, se optimizó el rendimiento técnico reduciendo la carga computacional. En pruebas simuladas, los usuarios calificaron satisfactoriamente al sistema, destacando la disminución de la carga manual y la mejora sustancial en la eficiencia operativa del MRCC.
InteractIA
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Barrabino Scherschener, Manuel; Mila Sosa, Karim; Necasek Peluffo, Juan Pablo; Topolansky Rugo, Hernán Enrique; Fierro Di Lorenzo, Nicolás Braulio; Rossa Hauck, Jean Carlo; Lasarte Borreani, Mariana Lourdes
Este trabajo desarrolla InteractIA, un agente telefónico basado en inteligencia artificial diseñado para automatizar la atención al cliente en farmacias mediante voz. El sistema se basa en modelos avanzados de procesamiento de lenguaje natural (NLP) e inteligencia artificial conversacional, permitiendo a los clientes realizar consultas sobre precios, stock y horarios, así como gestionar pedidos sin intervención humana. InteractIA se integra en tiempo real con los sistemas internos de la farmacia, garantizando respuestas precisas y actualizadas. Además, en situaciones que requieran asistencia humana, el agente puede redirigir la llamada a un operador. El desarrollo de InteractIA siguió una metodología ágil basada en Lean Startup y Kanban, permitiendo validar hipótesis con usuarios reales y ajustar el producto iterativamente. A través de pruebas con farmacias, se identificaron y optimizaron las funcionalidades más valoradas, como la automatización de pedidos y la consulta de información en tiempo real. El modelo de negocio de InteractIA adopta un esquema de pago por uso, asegurando accesibilidad y escalabilidad para farmacias de distintos tamaños. Con esta solución, se busca reducir costos operativos, mejorar la experiencia del cliente y optimizar la eficiencia en la atención telefónica en farmacias.
Generador de parsers en Scala para BNFC
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Poittevin Santana, Juan Pablo; Poladura Pignata, Fernando Guillermo; Tasistro Souto, Álvaro Daniel; Calegari García, Daniel; Lifschitz, Sergio
El siguiente proyecto presenta la creación de un generador de analizadores sintácticos (parser generator) en Scala (Scalable language). Se basa en un proyecto ya existente llamado BNFC (Backus Naur Form Converter), que consiste en analizadores sintácticos en otros lenguajes como Haskell, Java y C, entre otros. El Parser es el componente que se encarga de llevar a cabo el análisis sintáctico, segundo paso dentro de las etapas de BNFC genera un Abstract Syntax Tree (AST) de cada lenguaje, por esto se buscó desarrollar lexer generator, parser generator y un AST. Para generar un Parser, se debió comenzar desde una gramática, la cual puede ser escrita de distintas formas, en este caso en LBNF (Labelled BNF). El objetivo fue tomar una gramática en LBNF y generar automáticamente un parser de dicha gramática, en Scala. Como solución, se diseñó e implementó un nuevo módulo (como una carpeta más de backends dentro de la estructura del proyecto) para BNFC en Scala, extendiendo así la funcionalidad existente del mismo. Este módulo permite tomar especificaciones gramaticales escritas en LBNF, y generar automáticamente AST, lexer, y parser en código Scala funcional.
Diseño de una estrategia de gestión del conocimiento en una empresa de software
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Somma Esteves, Agustina; Valente Bonino, Viviana; Matturro Mazoni, Gerardo; Garbarino Alberti, Helena; Lifschitz, Sergio
El siguiente proyecto analiza la problemática de la centralización del conocimiento en una empresa de desarrollo de software que, tras un rápido crecimiento, pasó de 2500 a más de 5000 clientes. Mediante la metodología de investigación-acción, se implementaron técnicas de gestión del conocimiento en tres iteraciones con el objetivo de reducir los cuellos de botella derivados de la concentración de experiencia técnica en pocos colaboradores. En la primera fase se elaboró un mapa de conocimiento que identificó los módulos del sistema y sus referentes, evidenciando una alta dependencia de ciertas personas clave. La segunda iteración refinó dicho mapa, priorizando los módulos de mayor impacto y asignando responsables específicos para comenzar a descentralizar el conocimiento. En la tercera, se instauró un programa sistemático de capacitaciones orientado a fortalecer el rol de los nuevos referentes y garantizar la transferencia efectiva del conocimiento. Asimismo, se adaptó la metodología SCRUM para integrar a los equipos de soporte e implementación en los procesos de comunicación y aprendizaje organizacional. Los resultados mostraron una mejora notable en la distribución del conocimiento técnico y funcional, mayor autonomía operativa, mejor documentación y la consolidación de procesos sostenibles para la gestión del conocimiento. En síntesis, el estudio demuestra que la aplicación planificada de estrategias de gestión del conocimiento puede transformar la dinámica interna de las organizaciones de software, favoreciendo su crecimiento sostenible y fortaleciendo tanto la calidad del servicio como la satisfacción y cohesión del equipo de trabajo.
Efficient probabilistic model learning techniques for application to the verification of Large Language Models
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Kidd Schenck, Johny Daniel; Fabián Yovine, Sergio; Braberman, Victor Adrian; Asarin, Eugene
En esta tesis se propone un enfoque para la verificación formal de Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs, por sus siglas en inglés) mediante la extracción de modelos probabilísticos, específicamente autómatas probabilísticos (PDFAs), que permitan representar de manera aproximada la distribución generada por el LLM. Se utiliza una estrategia de aprendizaje activo inspirada en el marco MAT (Minimally Adequate Teacher), garantizando propiedades de corrección probablemente aproximada (PAC). Posteriormente, el modelo extraído se traduce a estructuras de verificación (por ejemplo, cadenas de Markov de tiempo discreto) con el fin de emplear herramientas de model checking (e.g., PRISM) para verificar propiedades temporales en lógicas como PCTL. Así, se logra un flujo sistemático que integra la extracción de modelos desde un LLM bajo restricciones definidas por autómatas guía, la formalización de propiedades deseadas y la aplicación de técnicas de verificación exhaustiva. Se presentan resultados experimentales que evidencian la factibilidad del método y su aplicabilidad a escenarios concretos, junto con desafíos referentes a la complejidad de las consultas al LLM y a la necesidad de optimizaciones para el aprendizaje de autómatas.
Evaluación de herramientas de Robotic Process Automation (RPA)
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Gerolami Elgarte, Emilio; Giaccio Piaggio, Romina; Calegari García, Daniel; Matturro Mazoni, Gerardo; Olsina Santos, Luis Antonio
La Automatización Robótica de Procesos (RPA) permite construir, ejecutar y gestionar “robots” capaces de emular las acciones humanas en sistemas de información, facilitando desde la interpretación de contenidos hasta la realización de complejas acciones lógicas en distintos sistemas. Ante la amplia diversidad de herramientas RPA disponibles, resulta fundamental contar con una evaluación detallada de sus capacidades en función del entorno organizacional. Este proyecto tiene como objetivo principal adaptar una metodología de evaluación previamente desarrollada para sistemas de gestión de procesos de negocio (BPMS) a la evaluación de herramientas RPA. Para ello, se plantea: un relevamiento exhaustivo de herramientas RPA y sus características, una comparación entre la metodología existente y otras metodologías de evaluación de RPA, la adaptación de dicha metodología, y la aplicación de la metodología actualizada en una selección representativa de herramientas RPA. Este trabajo contribuye a la sistematización en la evaluación y selección de herramientas RPA, facilitando la toma de decisiones informadas.
Fenotipado digital
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Gonzalez Latierro, Santiago; Kinosian Pusgulian, Jorge Marcel; Matturro Mazoni, Gerardo; Adorjan Olivera, Alejandro Jeremías; Lifschitz, Sergio
El siguiente proyecto aborda el concepto de fenotipado digital y su aplicación en el ámbito de la salud mental, sustentada en la noción de “fenotipo extendido” y en la convergencia entre la psicoinformática y el análisis de datos. A través del uso de dispositivos móviles y técnicas de monitoreo pasivo, se explora cómo la recolección continua de información permite obtener una visión más precisa de la conducta y el estado de salud de las personas. El objetivo principal fue analizar los fundamentos teóricos y la evolución del fenotipado digital, así como su potencial en la detección y seguimiento de trastornos mentales. Además, se desarrolló un prototipo funcional que integra los conceptos teóricos mediante una aplicación móvil y un backend capaces de recolectar datos de distintos sensores (GPS, luz ambiental, bloqueo y desbloqueo del dispositivo). La revisión bibliográfica incluyó aspectos éticos como la privacidad, el consentimiento informado y los modelos de arquitectura de captura de datos. Los resultados demostraron la viabilidad técnica del enfoque y evidenciaron patrones conductuales relacionados con la movilidad, el descanso y la interacción social, relevantes para el monitoreo de síntomas. El trabajo concluye que el fenotipado digital constituye una herramienta prometedora para mejorar la evaluación, prevención e intervención en salud mental, al posibilitar el uso de datos en tiempo real para anticipar recaídas y promover intervenciones oportunas. Sin embargo, se subraya la necesidad de fortalecer los principios éticos, la seguridad y la protección de datos para garantizar un uso responsable de estas tecnologías.
Rate of Change (ROC) para minería de procesos
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Di Marco Luketich, Chiara; Calegari García, Daniel; Hochsztain Kunin, Esther Jeanette; Lifschitz, Sergio
La Minería de Procesos es una disciplina que permite analizar logs de eventos para entender y mejorar procesos de negocios. Este trabajo explora la aplicación del Rate of Change (ROC) como métrica para dicho análisis. El objetivo principal es evaluar si el ROC, tradicionalmente utilizado en otras disciplinas como física y finanzas, es capaz de aportar una nueva perspectiva inexplorada anteriormente. Para esto, se estudió el concepto de ROC en varias disciplinas y se definió la forma de aplicarse en el marco de la Minería de Procesos. Además, se desarrolló una librería en Python capaz de calcular el ROC sobre logs de eventos, tomando en cuenta distintas restricciones y precondiciones que aseguren la consistencia de los resultados. La herramienta permite aplicar el cálculo tanto a una única traza como a múltiples trazas de un proceso. Se aplicó la idea utilizando casos de estudio disponibles en la comunidad. Los resultados obtenidos muestran que el ROC puede facilitar la detección de tendencias, anomalías y variaciones en atributos clave del proceso. Sin embargo, aún no se ha podido verificar completamente el valor práctico de esta métrica en el contexto de la Minería de Procesos, por lo que se requiere un estudio más exhaustivo que valide su utilidad en escenarios reales y con datasets más variados.
Clavala
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Martínez Ventura, Agustina Daniela; Praderio Cladera, Martina; Rago Yorio, Martina; Fornaro Rosado, Carlos Nicolás; Garbervetsky, Diego David; Urroz Marizcurrena, Matías
El siguiente proyecto presenta Clavala, una aplicación digital que busca conectar a jugadores y reclutadores de manera ágil y accesible. A través de una plataforma intuitiva, los futbolistas pueden compartir videos de su desempeño, construir su perfil profesional y aumentar su visibilidad, mientras que los reclutadores pueden descubrir, organizar y evaluar talentos de forma eficiente, optimizando el proceso de “scouting”. El proyecto, de enfoque emprendedor, abordó aspectos estratégicos como la construcción de marca, la definición del modelo de negocio y la elección del nombre. Para garantizar que la solución respondiera a una necesidad real, se aplicó una metodología de Product Discovery, con un enfoque iterativo y centrado en el usuario. Se realizaron entrevistas con jugadores y reclutadores, además de pruebas de usabilidad con prototipos, lo que permitió ajustar funcionalidades clave, mejorar la experiencia de navegación y asegurar una adopción efectiva del producto. Desde el punto de vista técnico, se priorizó el equilibrio entre simplicidad y escalabilidad, empleando una arquitectura basada en atributos de calidad y tecnologías confiables. El resultado fue una plataforma funcional y robusta que no solo responde a una necesidad concreta del ecosistema futbolístico, sino que también refleja el crecimiento profesional del equipo desarrollador y su capacidad para crear soluciones tecnológicas innovadoras.

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