Validación de contenidos del ChatGPT en el tema Gestión de Procesos

Enrique Saravia Vergara

doi:10.5281/zenodo.10431446

Authors

Enrique Saravia Vergara Universidad del Pacífico (Lima, Perú)

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.10431446

Keywords:

objective tree, SWOT, circular economy, innovation, fuzzy logic

Abstract

The purpose of the study is the content validation, at an exploratory level, of the ChatGPT responses to queries on the topic "Process Management and Status", based on a Theoretical Control Model, tested in previous empirical studies with high reliability and validity indexes. Forty queries were made to the ChatGPT, corresponding to the categories and subcategories of the Theoretical Control Model. The variables that ChatGPT should include in its answer sentences were also defined, following a "deductive" process by defining these codes a priori from the theoretical frame of reference. ChatGPT responses were processed and analyzed using NVivo software. Validation of each of the responses was performed using SPSS statistical software, considering only the variables included in each response, bearing in mind that data from 126 surveys from the previous empirical study were available. The results of the study indicated that the ChatGPT responses, in addition to being timely, were reliable and valid at sufficient levels, with Cronbach's Alpha reliability indices between 76.9% and 92.3% and "AVE" validity coefficients (percentage of variance explained) between 61.9% and 74.9%. However, each ChatGPT response was not complete according to the theoretical frame of reference, in each of the two categories none of the 20 ChatGPT responses included all of the variables, although in the "Process Management" category 16 responses (80%) included 6 or more variables out of the total of 10 (60%) and in the "Process Status" category 18 responses (90%) included 4 or more variables out of the total of 7 (57%).

Downloads

Download data is not yet available.

References

Al-Mashari, M., & Zairi, M. (1999). BPR implementation process: an analysis of key success and failure factors. Business Process Management Journal, 5(1), 87-112.

Ayuso-del Puerto, D., & Gutiérrez-Esteban, P. (2022). La Inteligencia Artificial como Recurso Educativo durante la Formación Inicial del Profesorado. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 25(2), 347-362.

Carrasco, J., García, E., Sánchez, D., Porter, E., PD, Puente, D. L., . . . Cerame, A. (2023). ¿Es capaz "ChatGPT" de aprobar el examen MIR de 2022? Implicaciones de la inteligencia artificial en la educación médica en España. Revista Española de Educación Médica, 1, 55-69.

Cedeño-Tapia, S. (2023). La inteligencia artificial como herramienta complementaria en lainvestigación y educación: responsabilidad ética y humana. Revista Unidad Sanitaria XXI, 2(7), 6-10.

Diaz Piraquive, F. N. (julio-diciembre de 2008). Gestión de procesos de negocio BPM (Business Process Management), TICs y crecimiento empresarial. Qué es BPM y cómo se articula con el crecimiento empresarial? . Univ. Empresa, Bogotá (Colombia), 7(15), 151-176.

Davenport, T. H. (1993). Innovación de procesos. Madrid: Diaz de Santos.

García-Peñalvo, F. J. (2023). La percepción de la Inteligencia Artificial en contextos educativos tras el lanzamiento de ChatGPT: disrupción o pánico. Education in the Knowledge Society (EKS), 24, 1-9.

Hammer, M., & Champy, J. (1993). Reengineering the corporation: A manifesto for business revolution. New York: Harper Business.

Harrington, J. (1997). Mejoramiento de los procesos de la empresa. Bogotá: McGraw-Hill/Interamericana de Colombia.

ISO. (2008). ISO 9000 Introduction and Support Package: Guidance on the Concept and Use of the Process Approach for management systems. Ginebra, Suiza.

ISO. (2015). Norma Internacional ISO 9001: 2015. Sistemas de gestión de la calidad - Requisitos. Ginebra, Suiza.

Janicijevic, N. (2010). Business processes in organizational diagnosis. Management, 15(2), 85-106.

Kolinski, A., & Sliwczynski, B. (2016). Problems of complex evaluation of production process efficiency. Research in Logistics & Production, 6(3), 231-244.

Milanovic Glavan, L. (2011). Understanding Process Performance Measurement Systems. Business Systems Research, 2(2), 1-56.

Ninahuanca-López, E., & Saravia-Vergara, E. (2019). El Engagement como factor de éxito de la Gestión de Procesos. II Congreso de la Asociación de Jóvenes Investigadores en Ciencias Económicas y Dirección de Empresas (AJICEDE). Valencia, España.

Quecedo, R., & Castaño, C. (2002). Introducción a la metodología de investigación cualitativa. Revista de Psicodidáctica, 14, 5-39.

Rodriguez Sabiote, C., Lorenzo Quiles, O., & Herrera Torres, L. (2005). Teoría y práctica del análisis de datos cualitativos. Revista Internacional de Ciencias Sociale y Humanidades, SOCIOTAM, XV(2), 133-154.

Saravia-Vergara, E., Sanchís-Pedregosa, C., & Albort-Morant, G. (11 de Mayo de 2020). Organizational culture, process management and maturity of the process: an empirical study of the status in Perú. Global Business Review, 1-23.

Saravia-Vergara, E. (2018). Rasgos de la cultura organizacional que explican el nivel de madurez y el estado de los procesos en las organizaciones. XXVII International Conference. European Academic of Management and Business Economics (AEDEM). Bucharest, Romania.

Saravia-Vergara, E. (2018). Diagnóstico del Nivel de Madurez y Estado de los Procesos en las Organizaciones. XXVIII Congreso de la Asociación Científica de Economía y Dirección de Empresas (ACEDE). Valladolid.

UNESCO, Sabzalieva, E., & Valentini, A. (2023). ChatGPT e Inteligencia Artificial en la educación superior. Recuperado el Abril de 2023, de https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000385146_spa