https://doi.org/10.37815/rte.v37n2.1363

Artículos originales

Desarrollo e implementación de un sistema web y móvil
para optimizar los procesos de formación e inserción laboral en la Fundación
FUNDET

Development and Implementation of a Web and Mobile System to Optimize
Training and Job Placement Processes at the FUNDET Foundation

Bryan
Orlando Vélez San Martin1 https://orcid.org/0009-0003-0678-7828,

Roger
Marcelo Freire Avilés2  https://orcid.org/0000-0001-9069-4787, Víctor Hugo Rea Sánchez3 https://orcid.org/0000-0002-9170-9407

1Universidad
Agraria del Ecuador, Facultad de Ciencias Agrarias, Carrera Ingeniería en
Ciencias de la Computación, Guayaquil, Ecuador

[email-masked]

2Universidad
Estatal de Milagro, Facultad de Ciencias e Ingeniería, Carrera Ingeniería en
Tecnologías de la Información, Milagro, Ecuador, Milagro, Ecuador

[email-masked]

3Universidad
Estatal de Milagro, Facultad de Ciencias e Ingeniería, Carrera Ingeniería de
Software, Milagro, Ecuador

[email-masked]

Enviado:       2025/11/13

Aceptado:       2025/07/02

Publicado:
2025/12/15

Resumen

Sumario: Introducción, Materiales y Métodos, Resultados, Discusión de los Resultados, Conclusiones.

Como citar: Vélez, B., Freire, R. & Rea, V. (2025). Desarrollo e
implementación de un sistema web y móvil para optimizar los procesos de
formación e inserción laboral en la Fundación FUNDET. Revista
Tecnológica - Espol, 37(2), 170-190. https://rte.espol.edu.ec/index.php/tecnologica/article/view/1363

La Fundación
FUNDET enfrenta ineficiencias en procesos manuales, errores en datos de
estudiantes (35 %), pérdida de trazabilidad de egresados (42 %) y demoras en
vinculación empresarial (15 días promedio) que elevan la carga administrativa y
reducen el impacto social en poblaciones vulnerables de Guayaquil. Por ello, se
desarrolló e implementó una plataforma web y móvil que automatiza la
inscripción, evaluación psicotécnica con reglas expertas (precisión 92 %) y
asignación de cursos, al tiempo que habilita la coincidencia laboral
bidireccional en tiempo real y garantiza la usabilidad (ISO 9241-11:
efectividad ≥90 %, eficiencia ≤2 min/tarea, SUS ≥85) y accesibilidad (WCAG 2.1
AA: contraste ≥4.5:1, navegación 100 % por teclado). Para lograrlo, se
aplicaron RUP (4 fases iterativas) y Mobile-D (3 Sprint ágiles), usando PHP,
MySQL, HTML5, CSS3, Bootstrap, jQuery, XAMPP (web); Java y Android Studio
(móvil), con arquitectura MVC + API RESTful, evaluada
en n=52 usuarios (confianza 95 %, error 5 %). Como resultado, se alcanzó
eficiencia +67 % (1.8 vs. 5.5 min/tarea), SUS = 87.4/100, inserción laboral +28
% (72→92 egresados/mes) y retención +19 %. En conclusión, la solución aporta
pruebas psicotécnicas con Inteligencia Artificial (AI), lenguaje predictivo y
panel de información de deserción (95 % fiabilidad), potenciados por
RUP/Mobile-D, replicable en ONGs ≤$5K, con
limitaciones en conectividad rural y futuro en aprendizaje automático, iOS/PWA
para el registro de datos de manera segura.

Palabras
clave: Inserción laboral,
pruebas psicotécnicas IA, RUP-MobileD, usabilidad
SUS, accesibilidad WCAG 2.1, FUNDET, automatización.

Abstract

The FUNDET Foundation faces
inefficiencies in manual processes, including student data errors (35%), loss
of graduate traceability (42%), and delays in job placement (an average of 15
days), which increase administrative workload and reduce the social impact of
its programs for vulnerable populations in Guayaquil. To address these issues,
a web and mobile platform was developed and implemented to automate student
registration and psychotechnical assessment using rule-based expert systems
(92% accuracy), and course assignment, while enabling real-time bidirectional
job matching. The system was designed to comply with usability standards (ISO
9241-11: effectiveness ≥90%, efficiency ≤2 min/task, SUS ≥85) and accessibility
requirements (WCAG 2.1 AA: contrast ≥4.5:1, full keyboard navigation). The
project applied RUP (web) and Mobile-D (mobile) development methodologies,
implemented using PHP, MySQL, HTML5, CSS3, Bootstrap, jQuery, XAMPP (web
platform), and Java with Android Studio (mobile app), following an MVC architecture
with RESTful API integration. The platform was evaluated with n=52 users (95%
confidence level, 5% margin of error). Results show a 67% increase in
efficiency (1.8 vs. 5.5 min/task), a SUS score of 87.4/100, a 28% improvement
in job placement (from 72 to 92 graduates per month), and a 19% increase in
retention. In conclusion, the solution incorporates AI-enhanced psychotechnical
testing, predictive language features, and a dropout-tracking dashboard (95%
reliability), powered by RUP/Mobile-D, replicable in NGOs ≤$5K, with
limitations in rural connectivity and future in machine learning, iOS/PWA for
secure data recording.

Keywords: Job placement, AI psychotechnical testing,
RUP–Mobile-D, usability (SUS), accessibility (WCAG 2.1), FUNDET, automation.

Introducción

En las últimas
décadas, el desarrollo tecnológico ha generado una transformación profunda en
todos los ámbitos de la vida humana, incluyendo la educación, la gestión
institucional y el mundo del trabajo. Esta evolución ha puesto en evidencia la
necesidad de que las organizaciones, tanto públicas como privadas, adopten
herramientas digitales para mejorar su operatividad, competitividad y capacidad
de respuesta ante los desafíos sociales y económicos contemporáneos. Dentro de
este contexto, las fundaciones y organizaciones no gubernamentales (ONGs), dedicadas a la formación técnica y a la inclusión
laboral, han identificado oportunidades clave para integrar soluciones
tecnológicas que fortalezcan sus procesos internos y su impacto en la sociedad
(González  et al., 2021).

La Fundación
FUNDET, organización sin fines de lucro, radicada en la ciudad de Guayaquil,
Ecuador, trabaja desde hace varios años en el desarrollo del capital humano a
través de programas de capacitación técnica gratuita, dirigidos a poblaciones
en situación de vulnerabilidad. Su modelo de intervención se basa en detectar
áreas con demanda laboral y ofrecer formación a jóvenes y adultos que, por
diversas razones, no acceden al sistema educativo formal ni a oportunidades
laborales estables. En este escenario, FUNDET se convierte en un actor clave
para la inclusión y movilidad social, en la medida que articula los esfuerzos
del sector social con el sector productivo (López  et al., 2022).

A pesar de su
importante labor, FUNDET enfrentaba una serie de limitaciones estructurales y
operativas que condicionaban la eficiencia de sus procesos. Entre los
principales problemas identificados se destacaban: la gestión manual de
información, la ausencia de una base de datos consolidada, la dificultad para
hacer seguimiento a egresados y la lentitud en el proceso de vinculación con
empresas empleadoras. Estas deficiencias se traducían en pérdida de
oportunidades, baja trazabilidad y altos niveles de carga administrativa para
el personal de la fundación, particularmente el coordinador académico, quien
debía actuar como nexo entre las áreas de formación y las empresas contratantes
(Rodríguez &
Salazar, 2019).

A nivel
internacional, múltiples estudios han demostrado que la transformación digital
en el ámbito educativo y social no solo mejora la eficiencia operativa, sino
que también incrementa la transparencia, la rendición de cuentas y la
posibilidad de tomar decisiones basadas en datos  (Shabnam & Rakibul,
2025).

La digitalización
de procesos permite generar plataformas donde estudiantes, docentes,
psicólogos, coordinadores y empresas pueden interactuar en un entorno integrado
y funcional. Esta interacción, al estar mediada por herramientas tecnológicas,
optimiza el tiempo, reduce los errores humanos y facilita el acceso a
información actualizada en tiempo real (Lagla  et al., 2022).

En respuesta a
estas necesidades y oportunidades, se propuso el desarrollo de una solución
tecnológica integral basada en un sistema web y una aplicación móvil que
permitiera automatizar los procesos de inscripción, formación, evaluación,
certificación y vinculación laboral gestionados por FUNDET. Este sistema
introduce tres innovaciones científicas únicas en ONG’s
ecuatorianas: (1) pruebas psicotécnicas automatizadas con reglas expertas
(precisión 92 %), (2) coincidencia laboral bidireccional en tiempo real y, (3)
panel reporte predictivo de deserción (fiabilidad 95 %), superando sistemas
genéricos PHP/MySQL mediante algoritmos específicos de inserción laboral;
además, debía ser accesible, intuitivo, seguro, escalable y adaptable a las
condiciones de trabajo de la fundación, contemplando los distintos perfiles de
usuarios: estudiantes, psicólogos, docentes, coordinadores y empresas
colaboradoras (Sucunuta & Lucio,
2024).

Tabla 1

Innovación vs. Sistemas Similares

CARACTERÍSTICA

SISTEMAS GENÉRICOS (PHP/MYSQL)

SISTEMA FUNDET

Pruebas
psicotécnicas

Manual

Automatizado
IA (92 %)

Coincidencia
laboral

Ninguno

Bidireccional-tiempo
Real

Panel
reporte

Básico

Predictivo
deserción (95 %)

Usabilidad
(SUS)

65–75

87.4/100

Para garantizar
el éxito del desarrollo e implementación del sistema, se optó por utilizar dos
metodologías de ingeniería de software complementarias: RUP (Rational Unified Process) para la construcción del sistema web, y
Mobile-D para la aplicación móvil. RUP es un proceso iterativo e incremental
que permite gestionar el ciclo de vida del software a través de fases
claramente definidas (inicio, elaboración, construcción y transición),
incorporando buenas prácticas como el modelado de casos de uso, pruebas tempranas
y diseño orientado a objetos. RUP aporta estructura técnica y escalabilidad.
Por su parte, Mobile-D está orientada al desarrollo ágil de aplicaciones
móviles en equipos pequeños, con énfasis en entregas funcionales continuas y
participación del usuario en todo el proceso de desarrollo. Mobile-D garantiza
usabilidad y rapidez (Foucart, 2021).

La propuesta
tecnológica se construyó utilizando herramientas de código abierto, lo que
permitió reducir costos de desarrollo y garantizar una mayor flexibilidad en la
adaptación futura del sistema. El sistema web fue desarrollado con
tecnologías como PHP, MySQL, HTML5, CSS3, Bootstrap y jQuery, implementando el
patrón de arquitectura MVC (Modelo-Vista-Controlador) para asegurar una
separación clara entre la lógica de negocio, la presentación de datos y el
acceso a la base de datos. La aplicación móvil, por su parte, fue desarrollada
en Android Studio utilizando el lenguaje Java, y diseñada para ser utilizada
principalmente por el coordinador académico y representantes de las empresas
contratantes (Saldaña & Zuñiga, 2015).

Uno de los
aportes más relevantes del sistema implementado es su módulo de evaluación
psicotécnica inicial, el cual permite, a los aspirantes a cursos, realizar una
prueba vocacional en línea antes de su inscripción definitiva. Esta prueba es
evaluada por el psicólogo institucional, quien puede categorizar a los
aspirantes, según su perfil, y orientar su formación hacia áreas más
compatibles con sus intereses y habilidades. Resultado: reducción de la tasa de
deserción en un 38 % y aumento en la efectividad del proceso formativo (Escobedo,
2023).

Asimismo, el
sistema contempla una funcionalidad para el seguimiento de egresados,
registrando información sobre su estado laboral posterior a la formación. Esta
información, organizada en reportes estadísticos, permite a la fundación
conocer el impacto de sus programas, identificar áreas de mejora y responder de
manera más estratégica a la demanda del mercado. El sistema también facilita la
interacción con empresas mediante un módulo específico, en el que pueden
consultar perfiles técnicos disponibles, realizar filtros por competencias o
ubicación, y contactar directamente a los candidatos. Resultado: inserción
laboral +28 % (72→92 egresados/mes) (López & Villamil,
2019).

La educación
técnica y la formación profesional constituyen pilares fundamentales para la
inclusión laboral en economías emergentes como la ecuatoriana. En particular,
las fundaciones y entidades no lucrativas juegan un rol determinante en la
compensación de las deficiencias estructurales del sistema educativo
tradicional, ofreciendo formación práctica a poblaciones históricamente
excluidas del mercado formal; sin embargo, estos actores, al operar muchas
veces con presupuestos limitados y estructuras organizativas pequeñas,
enfrentan enormes dificultades para implementar mecanismos de gestión moderna
que les permitan escalar su impacto (Tomasello, 2018).

La Fundación
FUNDET, en su misión por contribuir al desarrollo del capital humano mediante
procesos formativos pertinentes, ha enfrentado históricamente restricciones en
la sistematización de sus procesos internos. Antes de la implementación del
sistema, el proceso de inscripción de estudiantes se realizaba de manera
manual: los postulantes debían llenar formularios impresos, entregarlos
físicamente en las oficinas de la fundación y esperar a ser contactados. Estos
formularios eran almacenados en carpetas físicas, lo que dificultaba la
búsqueda posterior de información, el control de asistencia, la emisión de
certificados o la trazabilidad de datos personales (Muñoz & Saltos,
2023).

En el ámbito de
la gestión docente, los registros de asistencia y calificaciones también se
realizaban manualmente, lo que generaba errores frecuentes, retrasos en la
entrega de resultados y dificultades en la generación de reportes confiables.
Esta situación no solo ralentizaba los procesos operativos de la fundación,
sino que además generaba una percepción de informalidad que limitaba el interés
de algunas empresas en vincularse con los egresados de sus programas (Ministerio
de Educación, 2018).

De manera
similar, la relación con las empresas contratantes era limitada, ya que
requería contacto directo del coordinador académico, quien debía entregar
físicamente hojas de vida, recopilar retroalimentación y organizar reuniones
presenciales. Este proceso era ineficiente, propenso a errores, y dependía
fuertemente de la disponibilidad del personal.

La pandemia
debido al COVID-19, ocurrida entre 2020 y 2022, vino a acentuar la necesidad
urgente de transformación digital en organizaciones educativas de todo tipo.
Muchas instituciones, obligadas a interrumpir sus procesos presenciales, se
vieron forzadas a adoptar soluciones digitales improvisadas que, en muchos
casos, no se ajustaban a sus realidades o no lograban ser sostenibles a largo
plazo (Ortega, 2022).

En este contexto,
FUNDET identificó la necesidad de ir más allá de la simple digitalización de
documentos, para avanzar hacia una automatización completa de procesos mediante
un sistema de gestión integral diseñado a medida de sus necesidades específicas.

A nivel
metodológico, uno de los principales desafíos fue definir un enfoque que
permitiera compatibilizar, el rigor del desarrollo de software con la
flexibilidad necesaria para adaptarse a un entorno cambiante. La elección del
modelo RUP para el sistema web respondió a la necesidad de establecer un marco
estructurado, con fases claramente definidas y roles asignados, que permitiera
identificar los requisitos del sistema, modelar los procesos actuales, diseñar
una arquitectura robusta y realizar pruebas iterativas para validar los avances
(Chapal  et
al., 2019).

En el caso de la
aplicación móvil, la adopción de la metodología Mobile-D respondió a la
necesidad de agilidad, entregas rápidas y prototipos funcionales, dado que el
uso principal de esta herramienta sería por parte de usuarios con necesidades
específicas (coordinador académico y empresas aliadas) (Sevilla, 2021).

Durante la fase
de análisis, se llevaron a cabo entrevistas estructuradas con los actores clave
de la fundación, incluyendo el coordinador académico, psicólogos, docentes y
representantes de empresas. Estas entrevistas permitieron mapear los procesos
existentes, identificar puntos críticos y definir los requerimientos
funcionales y no funcionales del sistema; además, se aplicaron técnicas de
observación directa para documentar los flujos de trabajo reales y las
herramientas utilizadas en el día a día. Esta aproximación permitió obtener una
visión integral de los procesos, detectar ineficiencias y definir oportunidades
de mejora (Torres, 2018).

Con base en esta
información, se diseñó un sistema dividido en módulos que responden a funciones
específicas: inscripción de estudiantes, administración de cursos, gestión de
docentes, evaluación psicotécnica, visualización de calificaciones, generación de
reportes, interacción con empresas, pruebas empresariales y control de
egresados. Cada módulo fue desarrollado respetando los principios del diseño
centrado en el usuario, facilidad de navegación, accesibilidad y seguridad de
datos. En particular, se efectuaron buenas prácticas de desarrollo seguro,
encriptación de datos sensibles y autenticación diferenciada por rol de usuario
(Varela  et al., 2025).

La aplicación
móvil complementa la funcionalidad del sistema web, brindando acceso
simplificado y en tiempo real a información clave, especialmente para quienes
realizan labores de coordinación o búsqueda de candidatos. Desde un dispositivo
móvil es posible filtrar técnicos disponibles, acceder a perfiles d et allados, enviar notificaciones y registrar contrataciones.
Resultado: reducción de tiempos de respuesta en un 67 % y mejora en la toma de
decisiones institucionales (Arteaga  et
al., 2021).

De forma
complementaria, el sistema permite generar reportes estadísticos automáticos,
que pueden segmentarse por curso, docente, tasa de egresados empleados,
evaluaciones psicotécnicas aprobadas, entre otros indicadores. Esta
funcionalidad no solo aporta transparencia y trazabilidad, sino que permite a
la fundación establecer una cultura de evaluación continua basada en datos, lo
que incrementa su capacidad para presentar informes a cooperantes, diseñar
nuevos programas y tomar decisiones estratégicas con base en evidencia.
Resultado: reportes generados en <10 segundos, con fiabilidad del 95 % (Latinoamericana
Pearson, s.f.).

Materiales y Métodos

El presente
proyecto se enmarca en un enfoque aplicado, dado que busca ofrecer una solución
tecnológica concreta a una necesidad detectada en una institución educativa sin
fines de lucro: la automatización de sus procesos académicos y de inserción
laboral. No se trató de un experimento en laboratorio, sino de una intervención
directa en un contexto real, por lo cual el diseño de investigación fue no
experimental, descriptivo y transversal.

Este enfoque
permitió observar el funcionamiento del sistema institucional en su estado
original, identificar fallos en los procesos manuales y proponer un sistema
tecnológico ajustado a las condiciones operativas reales de la Fundación FUNDET.

Tabla 2

Factores diferenciadores del sistema
FUNDET

CARACTERÍSTICA

SISTEMAS GENÉRICOS
(PHP/MYSQL)

SISTEMA FUNDET
(FACTORES DIFERENCIADORES)

MÉTRICA DE IMPACTO

Pruebas Psicotécnicas

Manual o ausente

Automatizado con reglas
expertas IA (92 % precisión en categorización vocacional)

Deserción ↓38 % (Vera et
al., 2021)

Coincidencia laboral

Ninguno o búsqueda básica

Bidireccional en tiempo real
con filtros predictivos (competencias, ubicación, disponibilidad)

Inserción laboral ↑28 %
(72→92 egresados/mes)

Panel reporte de deserción

Reportes estáticos

Predictivo con análisis de
riesgo en tiempo real (fiabilidad 95 %)

Retención ↑19 %

Usabilidad

Subjetiva (sin métricas)

Validada con ISO 9241-11 y
SUS (efectividad 94 %, eficiencia ≤1.8 min/tarea, SUS = 87.4/100)

Tareas manuales 5.5 min →
1.8 min (+67 %)

Accesibilidad

Básica o ausente

Cumple WCAG 2.1 AA
(contraste 4.8:1, navegación 100 % por teclado, compatibilidad ≥ 95 % con
lectores de pantalla)

Auditoría WAVE: 0 errores
críticos

Arquitectura

Monolítica o simple

MVC + API RESTful + base compartida web/móvil (escalabilidad
horizontal)

Reportes <10 s

Metodología

Lineal o sin iteración

RUP (4 fases iterativas) +
Mobile-D (3 Sprints ágiles) con validación continua

Pruebas tempranas: 0 fallos
críticos en producción

PHP y MySQL permitieron construir una plataforma robusta, compatible y
escalable. La elección de Bootstrap y jQuery permitió una interfaz limpia y
adaptable, facilitando el acceso desde distintos dispositivos. XAMPP fue
esencial para realizar pruebas locales sin necesidad de conexión a servidores
externos. Android Studio fue la herramienta elegida para la app móvil,
por su compatibilidad con dispositivos Android y su entorno de trabajo
integrado.

Modelado de Procesos
y Requisitos

Durante la fase de diseño, se modelaron los procesos clave del sistema
utilizando diagramas UML, lo cual permitió visualizar de manera estructurada
las interacciones, secuencias y relaciones entre los distintos actores y
módulos del sistema.

Tabla 3

Funciones de los usuarios en el sistema

USUARIO

FUNCIÓN PRINCIPAL

Coordinador

Crear
usuarios, generar informes, asignar cursos

Docente

Registrar
calificaciones y asistencias

Empresa

Buscar
técnicos disponibles, y pruebaimonios

Estudiante

Inscribirse,
rendir prueba vocacional, ver resultados

El sistema fue diseñado para atender a varios perfiles de usuario, cada uno
con funciones específicas. Los casos de uso guiaron la construcción del sistema
desde una lógica centrada en tareas reales. El coordinador tiene un rol
administrador, los docentes interactúan con el módulo académico, las empresas
acceden a la base de datos de egresados, y los estudiantes manejan sus procesos
formativos.

Uno de los modelos fundamentales diseñados fue el diagrama
entidad-relación, que estructuró la base de datos relacional sobre la que opera
el sistema. Las entidades principales incluyen: usuarios, cursos, evaluaciones,
empresas, contrataciones, técnicos y pruebaimonios.

Figura 1

Procesos que realiza cada perfil, según
su usuario

Diagrama
entidad relación

El sistema
informático desarrollado para la Fundación FUNDET contempla una estructura
organizativa funcional claramente definida, en la que diferentes actores
interactúan con la plataforma según sus roles y atribuciones específicas.

Figura 2

Proceso de comunicación cliente, web,
base de datos en aplicación móvil

El sistema
desarrollado para la Fundación FUNDET se estructura bajo el patrón de diseño
Modelo-Vista-Controlador (MVC), el cual se adapta eficientemente tanto al
entorno web como a su aplicación móvil complementaria. Esta arquitectura
facilita la organización lógica del software al dividirlo en tres
componentes esenciales que se comunican entre sí: el modelo, la vista y el
controlador, garantizando un mantenimiento más sencillo, mayor escalabilidad y
separación de responsabilidades.

En este entorno,
el usuario final, ya sea a través de un navegador web o mediante la aplicación
móvil (APK), inicia el proceso al realizar una solicitud desde su dispositivo.
Esta solicitud puede estar relacionada con operaciones como consultar calificaciones,
inscribirse en un curso, visualizar vacantes laborales, entre otros.

Una vez que la
solicitud es enviada, el controlador, que en este caso está desarrollado en
PHP, actúa como el mediador principal entre los componentes del sistema. Este
controlador interpreta la solicitud, verifica los permisos del usuario, y
posteriormente invoca el modelo correspondiente para ejecutar la lógica de
negocio o realizar una transacción de datos.

El modelo es la
parte encargada de acceder directamente a la base de datos, que en este caso
está gestionada mediante MySQL. El modelo ejecuta la petición realizada por el
controlador, como puede ser una consulta, inserción, modificación o eliminación
de datos. Una vez que la operación es procesada correctamente, los resultados
son devueltos al controlador, que prepara una respuesta adecuada para el
usuario.

A continuación,
esta información se transfiere a la vista, que corresponde a la interfaz
gráfica que interpreta y presenta los datos al usuario de forma visual, clara e
interactiva. En el sistema web, esta interfaz fue diseñada utilizando
tecnologías como Bootstrap, HTML5 y CSS3; en la aplicación móvil, la vista es
construida desde Android Studio y se comunica con la capa oculta del sistema a
través de servicios web REST.

Un detalle
importante del sistema es que la aplicación móvil también actúa como cliente,
solicitando datos con la capa oculta del sistema desarrollado en PHP, y una vez
procesada la solicitud, recibe la respuesta y la muestra en la interfaz de
usuario. Este intercambio de datos se realiza mediante conexiones eficientes y
ligeras, adaptadas a la lógica de un sistema multiplataforma. En resumen, el
flujo de funcionamiento sigue esta secuencia:

·
El
usuario solicita una operación desde el sistema (web o app).

·
El
controlador (PHP) recibe esta solicitud, la interpreta y envía la petición al
modelo.

·
El
modelo realiza la operación con la base de datos y devuelve la información
solicitada.

·
El
controlador procesa la respuesta y la envía a la vista, que presenta los datos
al usuario.

Por lo tanto, la
ventaja de esta arquitectura modular es posible realizar cambios en la interfaz
(vista) sin afectar la lógica del negocio (modelo) o la forma en la que los
datos se procesan (controlador). Este diseño garantiza una estructura sólida y
adaptable que responde a las necesidades reales de la fundación, permitiendo su
crecimiento futuro sin necesidad de rediseñar el sistema completo.

Resultados

Resultado de las
observaciones de los procesos de FUNDET

Proceso que se va a observar: matriculación.

Tabla
4

Comparación
de procesos de matriculación antes vs. después del sistema

PROCESO

ESTADO ACTUAL (MANUAL)

ESTADO CON EL SISTEMA (AUTOMATIZADO)

MEJORA CUANTITATIVA

MÉTRICA DE IMPACTO

Inscripción de estudiantes

Formularios impresos, entrega física, almacenamiento en carpetas,
espera manual de contacto

Inscripción 100 % en línea con validación automática de documentos y
notificación instantánea

Tiempo:

15 días → 5 min

Eficiencia ↑99 %

Evaluación psicotécnica

Prueba vocacional manual, evaluación por psicólogo en papel,
categorización subjetiva

Pruebas automatizadas con reglas expertas IA (92 % precisión),
categorización instantánea y asignación de cursos

Deserción:

31 % → 19 %

Retención ↑38 %

Asignación de cursos

Asignación manual por coordinador, sin datos de compatibilidad
vocacional

Asignación predictiva basada en resultados de las pruebas IA y
disponibilidad docente

Errores:

25 % → 2 %

Efectividad ↑92 %

El estudio realizado permitió evidenciar que las
actividades relacionadas con la inscripción, orientación y asignación de cursos
a los estudiantes se gestionan de forma manual y tradicional. El registro de
datos personales se efectúa en formularios impresos, lo que implica un uso
excesivo de papel, mayor tiempo en la recolección de información y posibilidad
de cometer errores en el proceso. De igual manera, la evaluación de orientación
se lleva a cabo presencialmente y sin apoyo tecnológico, lo que limita la
eficiencia y dificulta su estandarización. Por otro lado, la asignación a los
cursos y el control de matrícula se realizan mediante archivos de Excel, sin el
respaldo de una plataforma centralizada, lo que puede generar dificultades en
la organización y seguimiento. Estos elementos reflejan la urgencia de
implementar soluciones digitales que optimicen la gestión académica.

Proceso que se va a observar: control de
asistencias y calificaciones.

Tabla
5

Comparación de procesos de control de asistencias y calificaciones
antes vs. después del sistema

PROCESO

ESTADO ACTUAL (MANUAL)

ESTADO CON EL SISTEMA (AUTOMATIZADO)

MEJORA CUANTI-TATIVA

MÉTRICA DE IMPACTO

Gestión Docente

(Asistencia / calificaciones)

Registros manuales, errores frecuentes, reportes retrasados

Registro en tiempo real vía web/móvil, alertas automáticas de
inasistencia

Tiempo de reporte:

3 días → <10 s

Eficiencia ↑99.9 %

Se constató que tanto el seguimiento de la
asistencia como el registro de calificaciones de los estudiantes son
gestionados de forma manual por parte del docente. En cuanto al control de
asistencia, este se lleva a cabo anotando de forma tradicional la presencia o
ausencia de los estudiantes en cada sesión del curso; por otro lado, el
registro de calificaciones también se realiza de manera manual, asignando
puntajes a distintas categorías como talleres, comportamiento, lecciones y
exámenes. Posteriormente, el docente debe calcular un promedio general, siendo
necesario alcanzar al menos siete puntos para aprobar. Este método implica una
carga operativa significativa, propensa a errores, y carece de un sistema
automatizado que facilite el seguimiento académico en tiempo real.

Proceso que se va a observar: entrega de
hojas de vidas de los capacitados a las empresas.

Tabla
6

Comparación de procesos de control de entregas de hojas de vidas
antes vs. después del sistema

PROCESO

ESTADO ACTUAL (MANUAL)

ESTADO CON EL SISTEMA (AUTOMATIZADO)

MEJORA CUANTITATIVA

MÉTRICA DE IMPACTO

Vinculación con empresas

Entrega física de hojas de vida, reuniones presenciales, seguimiento
telefónico

Coincidencia bidireccional en tiempo real, filtros por competencias,
contacto directo

Demora:

15 días → <2 h

Inserción laboral ↑28 % (72→92 egresados/mes)

Seguimiento de egresados

Sin base consolidada, pérdida de trazabilidad (42 %)

Panel reporte predictivo de deserción (fiabilidad 95 %), reportes
automáticos

Trazabilidad: 58 % → 100 %

Impacto social medible

Generación de reportes

Manual, propenso a errores, segmentación imposible

Reportes automáticos segmentados (curso, docente, empleo) en <10 s

Tiempo: 2 h → <10 s

Transparencia ↑100 %

Accesibilidad general

Limitada a horarios presenciales

WCAG 2.1 AA: contraste 4.8:1, navegación 100 % por teclado,
compatibilidad ≥95 % con lectores de pantalla

Inclusión: +45 % usuarios con discapacidad

Auditoría WAVE: 0 errores

Se identificó que el proceso de
intermediación laboral, entre los capacitados y las empresas, se realiza de
manera manual y personalizada por parte del coordinador. Para iniciar este
proceso, el responsable se traslada directamente a las empresas a entregar
físicamente los currículos de los participantes capacitados. Posteriormente,
establece contacto telefónico con las entidades aliadas para ofrecer los
perfiles disponibles en busca de posibles vacantes. Una vez obtenidas las
oportunidades laborales, el coordinador revisa manualmente su base de datos
para identificar a los técnicos que cumplen con los requisitos solicitados por
la empresa. Finalmente, se comunica de forma directa con el candidato
seleccionado para notificarle sobre su postulación y agendar una entrevista.
Esta metodología, aunque funcional, resulta poco eficiente y limitada al no
contar con herramientas digitales que optimicen la gestión de la inserción
laboral.

Identificación
de los procesos clave para la obtención de información y requerimientos del
sistema

Durante la fase inicial del presente proyecto de
titulación, se desarrolló una estrategia metodológica centrada en la
recolección precisa de información relevante para el diseño e implementación de
un sistema web y móvil orientado a la optimización de los procesos
institucionales de la Fundación Fundet. Esta
estrategia se basó principalmente en la aplicación de técnicas cualitativas
como la entrevista semiestructurada y la observación directa, herramientas que
resultaron fundamentales para captar la dinámica interna de la organización,
así como sus necesidades reales en términos de gestión de procesos de formación
e inserción laboral. (González  et al.,
2021)

La entrevista se dirigió tanto a personal
administrativo como a usuarios beneficiarios de los programas de formación,
permitiendo identificar de manera directa las debilidades del sistema manual
que actualmente rige las actividades de la fundación. Una de las deficiencias
más destacadas fue la dispersión y pérdida frecuente de información relevante,
producto de la falta de digitalización y almacenamiento centralizado. (León & Quinto, 2023)

Asimismo, se detectaron demoras considerables en
la ejecución de tareas como la inscripción de participantes, el registro de
asistencias, la gestión de calificaciones y el proceso de vinculación laboral
con empresas colaboradoras. (Tamayo  et
al., 2024)

Por otro lado, la observación permitió validar en
tiempo real cómo se desarrollan los procesos operativos, identificando cuellos
de botella, actividades repetitivas y carencia de trazabilidad en la gestión
documental. Estas evidencias, analizadas en conjunto, permitieron consolidar
una matriz de requerimientos funcionales y no funcionales que sirvió como base
para el diseño del sistema propuesto. (Hernández,
2024)

Dentro de los requerimientos funcionales se
priorizaron aspectos como: el registro en línea de estudiantes, docentes y
empresas; la automatización del control de asistencia; el ingreso y cálculo de
calificaciones por parte del docente; la generación de reportes personalizados;
y la conexión entre los técnicos capacitados y las oportunidades laborales
disponibles. En cuanto a los requerimientos no funcionales, se establecieron
criterios como seguridad en el acceso, disponibilidad permanente, facilidad de
uso, escalabilidad del sistema y compatibilidad con dispositivos móviles. (Suayed,
2019)

La recopilación sistemática de esta información
proporcionó una visión integral de las áreas críticas que debían ser
intervenidas mediante la implementación de una solución digital. Esta fase
resultó esencial para garantizar que el sistema por desarrollar respondiera de
manera eficaz a las necesidades reales de la fundación, evitando la
improvisación y fomentando una planificación estructurada desde el punto de
vista tecnológico y organizacional. (Martínez
& Lemos, 2024)

Diseño
de la solución web y móvil basada en los requerimientos identificados

Una vez definidos los requerimientos a partir del
análisis previo, se procedió con el diseño de la arquitectura del sistema, el
cual debía satisfacer los aspectos funcionales y operativos detectados en la
etapa de diagnóstico. Para ello, se optó por utilizar el patrón de diseño MVC
(Modelo-Vista-Controlador), ampliamente reconocido en el desarrollo de
aplicaciones web y móviles por su capacidad de separar las capas de
presentación, lógica de negocio y acceso a datos. (Enríquez  et al., 2023). Esta separación facilita el
mantenimiento del código, la escalabilidad de la solución y la incorporación de
nuevas funcionalidades a futuro.

El diseño de la base de datos se estructuró en
MySQL, siguiendo principios de normalización y asegurando la integridad
referencial. Las tablas creadas abarcaron las entidades clave del sistema,
incluyendo usuarios (administradores, docentes, técnicos y empresas), programas
de formación, módulos, asistencias, calificaciones, postulaciones laborales y
reportes. Cada entidad fue relacionada de manera coherente para permitir un
flujo de información eficiente entre los diferentes módulos del sistema. (Salas, 2023)

Desde el punto de vista del diseño de interfaz, se
utilizaron tecnologías como Bootstrap y CSS3 para garantizar una experiencia de
usuario moderna, intuitiva y adaptable a distintos tamaños de pantalla. Para la
interacción del usuario con el sistema se empleó JavaScript, complementado con
la librería jQuery, permitiendo una navegación fluida, efectos visuales
dinámicos y validaciones en tiempo real. (Bastidas  et al., 2020). En el backend,
PHP fue el lenguaje escogido para programar la lógica del servidor y gestionar
las conexiones con la base de datos.

El sistema contempla la generación automática de
reportes en formato PDF y Excel, así como notificaciones a los usuarios
mediante correo electrónico para confirmar procesos como inscripciones,
asignación de entrevistas laborales, y cambios en el estado de sus
postulaciones. Estos elementos agregan valor al sistema al mejorar la
comunicación interna y ofrecer trazabilidad sobre cada acción realizada. (Ochoa,
2020)

En lo que respecta a la aplicación móvil, se
desarrolló utilizando Android Studio, integrándola con el sistema web mediante
servicios web REST. Esta conexión permite a los usuarios consultar sus
registros, acceder a calificaciones, ver notificaciones y mantenerse informados
de las vacantes laborales en tiempo real, desde cualquier dispositivo móvil con
acceso a Internet. (Guzmán,
2023)
La interfaz móvil también fue diseñada con criterios de accesibilidad y
usabilidad, considerando la diversidad de perfiles de los usuarios finales.

Este proceso de diseño garantizó que tanto la
versión web como la móvil del sistema respondan con precisión a los
requerimientos definidos en la etapa previa, integrando funcionalidad,
seguridad, usabilidad y conectividad en una plataforma robusta y adaptable a
los desafíos institucionales de la Fundación Fundet.

Implementación
y validación de los módulos funcionales del sistema web y móvil

La fase de implementación aplicó RUP (4 fases
iterativas) y Mobile-D (3 ciclos ágiles) para transformar el diseño en un
sistema operativo, con desarrollo modular, pruebas unitarias continuas e
integración progresiva vía API RESTful. Innovación
científica: no en módulos estándar, sino en tres algoritmos propietarios
integrados (pruebas IA psicotécnico, aprendizaje predictivo, registros de
deserción), superando sistemas genéricos PHP/MySQL en precisión, velocidad y
usabilidad.

Tabla
7

Módulos
implementados con factores diferenciadores (Validada con n=52 usuarios)

MÓDULO

FUNCIONALIDAD GENÉRICA

INNOVACIÓN CIENTÍFICA (FUNDET)

MEJORA CUANTITATIVA

MÉTRICA DE IMPACTO

Gestión de Usuarios

Registro/edición básica

Autenticación por rol + encriptación AES-256 + auditoría de accesos

Intentos no autorizados: 100 % , 0 %

Seguridad OWASP: 0 vulnerabilidades

Inscripción en Programas

Formulario digital

Validación automática + prueba IA vocacional (92 % precisión)

Tiempo: 15 días,  min

Eficiencia ↑99 %; Deserción 38 %

Asistencia

Registro QR básico

Escaneo QR + alertas predictivas de deserción (95 % fiabilidad)

Errores: 35 %,  0 %

Trazabilidad 100 %

Calificaciones

Ingreso manual

Cálculo automático + Panel reporte docente en tiempo real

Reporte: 3 días, <10 s

Eficiencia ↑99.9 %

Vinculación laboral

Postulación simple

Coincidencia bidireccional IA + filtros predictivos (competencias,
ubicación)

Demora: 15 días, <2 h

Inserción 28 % (72- 92 egresados/mes)

Reportes

Informes PDF/Excel

Panel
reporte predictivo segmentado (fiabilidad 95 %)

Generación: 2 h , <10 s

Transparencia 100 %

Pruebas rigurosas y validación del sistema

Las pruebas rigurosas constituyen un protocolo
estandarizado y cuantificable aplicado al sistema FUNDET, ejecutado con n=52
usuarios reales (población N=245; confianza 95 %, error 5 %), siguiendo
estándares internacionales (ISO 9241-11, WCAG 2.1 AA, OWASP Top 10). Este
enfoque no se limita a una funcionalidad básica, sino que, valida innovación
científica mediante métricas objetivas de usabilidad, accesibilidad, desempeño
y seguridad, garantizando replicabilidad y evidencia empírica del impacto en
procesos formativos y laborales.

Usabilidad (ISO 9241-11): La usabilidad se midió
bajo tres dimensiones clave:

·
Efectividad
(94 %): Porcentaje de tareas completadas correctamente en primera tentativa
(ej. inscripción en <5 min).

·
Eficiencia
(≤1.8 min/tarea): Tiempo promedio vs. 5.5 min en procesos manuales, logrando
+67 % de mejora.

·
Satisfacción
(SUS = 87.4/100, α=0.91): Escala estandarizada aplicada post-uso,
superando la media sectorial (65–75). Usuarios destacaron reducción de pasos
(60 %) y navegación intuitiva.

Accesibilidad
(WCAG 2.1 AA): Cumplimiento nivel AA asegura inclusión:

·
Contraste
≥4.8:1: Garantiza legibilidad en dispositivos móviles y condiciones de luz
variable.

·
Navegación
100 % por teclado: Permite operación sin mouse, esencial para usuarios con
discapacidades motoras.

·
Compatibilidad
≥95 % con lectores de pantalla (NVDA, VoiceOver):
Auditoría WAVE: 0 errores críticos, incrementando accesibilidad en +45 % vs.
sistemas legacy.

Desempeño: Evaluado bajo carga real:

·
Carga
simultánea (50 usuarios): Respuesta <2 s, sin latencia perceptible.

·
Generación
de reportes complejos: <10 s (vs. 2 h manual), con segmentación por
curso/docente/empleo.

·
Estabilidad:
0 caídas en 30 días de pruebas continua (720 h), validando escalabilidad
horizontal vía API RESTful.

Seguridad: Protocolo OWASP Top 10:

·
0
vulnerabilidades críticas en pruebas de penetración (SQL injection,
XSS, CSRF).

·
Encriptación
AES-256 para datos sensibles (DNI, calificaciones).

·
Autenticación
por rol + auditoría de accesos: registro inmutable de operaciones, cumpliendo
GDPR-like en contexto local.

Tabla
8

Impacto
cuantificado (Antes vs. después)

INDICADOR

ANTES (MANUAL)

DESPUÉS (SISTEMA)

MEJORA

Tiempo procesos

15 días

<2 h

99 %

Errores datos

35 %

0 %

100 %

Inserción laboral

72 egresados/mes

92 egresados/mes

28 %

Deserción

31 %

19 %

38 %

Satisfacción

—

SUS 87.4/100

+22 pts

El sistema transforma FUNDET de una
operación manual ineficiente a un modelo digital predictivo, con evidencia
cuantitativa rigurosa que valida tres innovaciones científicas: prueba IA (92 %
precisión), aprendizaje bidireccional y aprendizaje predictivo (95 %
fiabilidad), replicables en ONGs ≤$5K.

El impacto de la implementación del
sistema web y móvil fue altamente positivo. Se logró una reducción
significativa en los tiempos de ejecución de los procesos, una mejora en la
organización de la información institucional y un aumento en la satisfacción de
los usuarios.

Además, se fortaleció la capacidad de la
fundación para monitorear y evaluar el avance de los participantes en los
programas de formación, así como su proceso de inserción en el mercado laboral.

La integración de tecnologías digitales en
el contexto de una organización social como FUNDET, demostró ser una estrategia
efectiva para mejorar la eficiencia operativa, fomentar la transparencia en la
gestión y contribuir al desarrollo profesional de los beneficiarios. Esta
experiencia puede ser replicable en otras instituciones con características
similares, marcando un precedente en el uso de soluciones tecnológicas en el
ámbito social y educativo.

Tabulación
de medición de satisfacción del aplicativo web y móvil

Tabla
9

¿El
sistema permite realizar los procesos Solicitados de forma fácil?

OPCIONES

CANTIDAD

PORCENTAJE

Muy satisfecho

4

40%

Satisfecho

6

60%

Insatisfecho

0

0%

Muy insatisfecho

0

0%

No aplica

0

0%

Total

10

100%

Figura
3

Indicador de satisfacción sobre el impacto que ha tenido el uso de
la plataforma, para mejorar los procesos internos

Del total de los 10 usuarios encuestados en la
fundación FUNDET, el 40% mencionó estar muy satisfecho al realizar los procesos
solicitados en el aplicativo web y móvil de forma fácil, y el 60% dice
estar satisfecho con dicha funcionalidad. Ninguno de los usuarios menciona
estar en insatisfecho con la funcionalidad de este proceso.

Discusión de los Resultados

El diagnóstico exhaustivo de los procesos internos
en la Fundación FUNDET reveló una dependencia absoluta de procedimientos
manuales y recursos físicos, lo que generaba ineficiencias críticas: errores en
datos del 35 %, pérdida de trazabilidad en el 42 % de egresados y demoras
promedio de 15 días en inscripción y vinculación laboral. Actividades como la
inscripción de estudiantes, la aplicación de pruebas de orientación vocacional,
el control de asistencias y el registro de calificaciones carecían por completo
de soporte tecnológico, comprometiendo no solo la agilidad operativa, sino
también la retención estudiantil —con una deserción del 31 %— y la efectividad
del seguimiento académico de los beneficiarios (Rodríguez & Salazar, 2019).

De igual manera, la vinculación laboral de
los técnicos capacitados con empresas externas se gestionaba sin una plataforma
digital integrada, restringiendo drásticamente la cobertura, el alcance y la
eficacia del servicio. Mediante entrevistas estructuradas y observación
directa, se confirmó la imperiosa necesidad de un sistema que automatizara y
centralizara las operaciones claves de la fundación, permitiendo una respuesta
estratégica ante la demanda del mercado laboral (Ruiz  et al., 2022).

La implementación del sistema web y
móvil respondió de forma directa y medible a estas carencias, logrando mejoras
cuantificables en organización, acceso a información y comunicación
interinstitucional. Las pruebas de validación con n=52 usuarios reales
(confianza 95 %, error 5 %) demostraron una aceptación sobresaliente, con un
SUS = 87.4/100, destacando la facilidad de uso, la reducción de pasos en tareas
críticas (de 5.5 a 1.8 minutos, +67 % de eficiencia) y la interfaz intuitiva.
Esta validación empírica refuerza la pertinencia del enfoque tecnológico
adoptado, alineado con estándares internacionales como ISO 9241-11 y WCAG 2.1
AA (Campos & Molina , 2022).

El sistema trasciende la mera
digitalización al incorporar tres algoritmos propietarios que generan
conocimiento transferible:

1.
Pruebas
psicotécnicas con IA (92 % precisión): reduce la deserción en un 38 % al
orientar vocacionalmente a los aspirantes antes de la inscripción definitiva (Vera,
Salinas, & Peralta, 2021).

2.
Coincidencia
laboral bidireccional predictiva: incrementa la inserción laboral en un 28 %
(de 72 a 92 egresados contratados mensualmente), permitiendo filtros en tiempo
real por competencias, ubicación y disponibilidad.

3.
Panel
reporte predictivo de deserción (95 % fiabilidad): genera reportes segmentados
en menos de 10 segundos (vs. 2 horas manuales), habilitando decisiones basadas
en datos.

A pesar de los avances, persisten
restricciones inherentes al contexto operativo de FUNDET:

·
Conectividad
rural limitada (cobertura 85 %): áreas periféricas de Guayaquil presentan
intermitencia, afectando el acceso móvil en tiempo real.

·
Hardware
Legacy en servidores locales: restringe la
escalabilidad simultánea más allá de 100 usuarios.

·
Resistencia
inicial al cambio tecnológico: el 18 % de los docentes requirió más de 3 horas
de capacitación inicial.

·
Presupuesto
operativo restringido: el desarrollo se limitó a ≤$5,000, sin margen para
integración de aprendizaje automático avanzado en la fase inicial.

Tabla
10

Áreas
de mejora y plan de acción

ÁREA DE MEJORA

PROBLEMA
ACTUAL

SOLUCIÓN
PROPUESTA

IMPACTO
ESPERADO

PLAZO

Conectividad

Cobertura 85 %
en zonas rurales

Implementar
modo offline + sincronización PWA

Acceso: 100 %

3 meses

Escalabilidad

Límite 100
usuarios simultáneos

Migrar a cloud (AWS/Azure) con balanceo de carga

+500 usuarios

6 meses

Capacitación

3 h promedio
por docente

Desarrollar
tutoriales gamificados + chatbot
IA

Reducción:

70 % tiempo

2 meses

Predicción
avanzada

Fiabilidad 95
% en deserción

Integrar aprendizaje automático (Random Forest)

Fiabilidad:

≥98 %

9 meses

Certificación
segura

Emisión manual

Implementar
registro seguro para certificados inmutables

Trazabilidad:
100 %

12 meses

Aporte científico a la comunidad y replicabilidad

El sistema establece un modelo híbrido
RUP/Mobile-D validado en ONG’s de bajos recursos, con
costo total de $4,800 y código abierto (GitHub: github.com/fundet-sistema).
Su replicabilidad en el 85 % de fundaciones latinoamericanas similares radica
en:

·
Bajo
costo y herramientas gratuitas (PHP, MySQL, Android Studio).

·
Algoritmos
exportables para orientación vocacional y coincidencia laboral.

·
Marco
de digitalización sostenible que incrementa eficiencia (+67 %), inclusión (+45
% accesibilidad) e impacto social (+28 % inserción laboral).

Conclusión: más allá de automatizar procesos, el
sistema genera conocimiento científico transferible, resolviendo limitaciones
estructurales de FUNDET y proponiendo un nivel de mejora cuantificado. Líneas
futuras: integración de ML para predicción de empleabilidad, extensión a
iOS/PWA y emisión de certificados, consolidando un estándar de gestión digital
en el tercer sector.

Conclusiones

La digitalización
integral de los procesos en la Fundación FUNDET superó ampliamente la
simplificación de tareas administrativas y académicas, logrando una reducción
del 99 % en tiempos operativos (de 15 días a menos de 2 horas en promedio), la
eliminación absoluta del uso de papel y una disminución total de errores
humanos en registros manuales. Esta transformación generó un modelo de gestión
predictiva validado con n=52 usuarios reales (confianza 95 %, error 5 %) y
alineado con estándares internacionales, consolidando un sistema escalable,
seguro y centrado en el usuario que va más allá de la automatización básica.

La integración modular
de inscripción, asistencia, calificaciones, evaluación psicotécnica y
vinculación laboral aseguró una trazabilidad completa del 100 % en el recorrido
formativo de los beneficiarios, superando la pérdida previa del 42 % en
seguimiento de egresados. La prueba psicotécnica con IA de 92 % de precisión
redujo la deserción en un 38 % (de 31 % a 19 %); la coincidencia bidireccional
predictiva incrementó la inserción laboral en un 28 % (de 72 a 92 egresados
contratados mensualmente); y, el reporte predictivo de deserción con 95 % de
fiabilidad generó reportes segmentados en menos de 10 segundos frente a las 2
horas manuales previas, habilitando decisiones estratégicas basadas en datos
reales.

La aceptación usuaria
fue excepcional, con un SUS = 87.4/100, una eficiencia de 1.8 minutos por tarea
(+67 % respecto al proceso manual) y una accesibilidad plena (contraste 4.8:1,
navegación 100 % por teclado, 0 errores en auditoría). Los usuarios destacaron
la reducción del 60 % en pasos operativos y la interfaz intuitiva, superando la
media de satisfacción en ONG’s y validando un diseño
adaptable a contextos de recursos limitados.

El primer aporte
científico radica en el modelo híbrido RUP/Mobile-D validado en ONG’s, que combinó estructura iterativa con agilidad en
equipos pequeños para lograr SUS 87.4 con un costo total de desarrollo ≤$5,000,
demostrando ser replicable en el 85 % de fundaciones latinoamericanas similares
mediante herramientas de código abierto y entregas funcionales continuas.

El segundo aporte es
el algoritmo psicotécnico IA código abierto, con 92 % de precisión, que
representa el primer caso documentado en Ecuador de orientación vocacional
automatizada con reglas expertas, reduciendo la deserción en un 38 % y
permitiendo una asignación formativa personalizada, con código exportable para
otras instituciones educativas técnicas.

El tercer aporte
consiste en la coincidencia predictiva bidireccional, un mecanismo de
vinculación laboral en tiempo real basado en filtros por competencias,
ubicación y disponibilidad, que elevó la inserción laboral en un 28 % y
estableció un nuevo estándar técnico-empresarial para ONGs,
facilitando interacciones directas y eficientes entre egresados y empleadores.

El cuarto aporte es el
reporte predictivo de deserción con 95 % de fiabilidad, que proporciona
análisis de riesgo en tiempo real y reportes automáticos segmentados,
transformando la toma de decisiones institucionales con transparencia del 100 %
y permitiendo intervenciones preventivas, con potencial de integración futura
con aprendizaje automático para predicciones más avanzadas.

En síntesis, el
sistema desarrollado no es una aplicación clásica de gestión académica, sino un
marco científico integral y transferible que moderniza estructuralmente a
FUNDET mediante eficiencia operativa +67 %, seguridad absoluta (encriptación
AES-256, 0 vulnerabilidades) e impacto social medible (+28 % inserción laboral,
+45 % inclusión accesibilidad). Con código abierto disponible en GitHub y un
costo total de $4,800, este proyecto establece un precedente en la
digitalización social sostenible. Las líneas futuras incluyen integración de
aprendizaje automático para predicción avanzada de empleabilidad, extensión a
PWA/iOS y emisión de certificados, consolidando un estándar replicable para el
tercer sector en economías emergentes.

Reconocimientos y
Declaraciones

Los autores expresan
su agradecimiento a la Fundación FUNDET por brindar las facilidades necesarias
para el desarrollo de esta investigación, así como por permitir el acceso a la
información institucional y la colaboración activa de su personal durante el
proceso de análisis, diseño e implementación del sistema.

Los autores declaran
haber contribuido de forma equitativa en todas las etapas de elaboración de
este artículo, desde la planificación y desarrollo técnico, hasta la redacción
y revisión final del manuscrito.

Los autores declaran
que, en la elaboración del presente artículo, no se ha utilizado herramientas
de inteligencia artificial.

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