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Encontrar un bien inmueble donde vivir para satisfacer la necesidad de vivienda cuando se reside, trabaja o estudia fuera de la ciudad natal, es algo importante que requiere de tiempo y dinero. En base a ello, el presente artículo consistió en desarrollar una aplicación informática para la búsqueda de oferta de alquiler de inmuebles para los habitantes de la ciudad de Loja, el cual consta de 4 fases, en la primera fase se realizó una revisión de trabajos similares para identificar requisitos generales, luego se aplicó encuestas a 186 personas para adquirir requisitos que contrasten con los obtenidos anteriormente, dando como resultado el documento de especificación de requerimientos según el estándar IEEE830. En la segunda fase se llevó a cabo el diseño de la aplicación, donde se utilizó la metodología XP y el modelo 4+1 respectivamente para organizar la aplicación, de igual manera se utilizó la arquitectura cliente servidor multicapa para separar la lógica de presentación, lógica de negocio y la lógica de datos; en la tercera fase se codificó el web service API REST, el cliente web y móvil. Finalmente, en la cuarta fase se realizó pruebas de funcionalidad en base a los criterios de aceptación de las Historias de Usuario, las pruebas de carga y estrés obteniendo tiempos de respuesta adecuados de la petición entre el cliente y el servidor, y las pruebas de usabilidad se llevaron a cabo en un ambiente controlado donde se encuestó a 63 personas identificando que la aplicación es fácil de usar y ayuda a reducir el tiempo de búsqueda de un bien inmueble.

En este artículo se presenta el desarrollo de un chatbot utilizando como red neuronal una versión ligera del modelo BERT denominado DistilBERT, que ayude a estudiantes o profesionales a solventar inquietudes con respecto a matrículas y homologaciones para los estudios de cuarto nivel o posgrados en la Universidad Nacional de Loja (UNL). En este contexto, el proyecto se dividió en dos etapas: en la primera, se hizo una búsqueda bibliográfica en artículos científicos sobre las tecnologías y herramientas compatibles para realizar el ajuste del modelo BERT mediante un entrenamiento en la tarea de preguntas y respuestas; en la segunda etapa, se llevó a cabo el desarrollo del chatbot siguiendo la metodología de Programación Extrema (XP) dividida en cuatro fases: planeación, diseño, codificación y pruebas. En la fase de planeación, se llevó a cabo el entrenamiento del modelo, requisito necesario para la implementación del chatbot. En esta fase se especificaron los parámetros para el entrenamiento modelo y la descripción de forma general del funcionamiento del agente conversacional mediante historias de usuario. En la segunda fase se diseñó la arquitectura, en la que se muestran todos los elementos que formaron parte del chatbot. En la tercera fase se llevó a cabo la programación utilizando los lenguajes de programación Python, JavaScript, Css, Html y el microframework Flask. Finalmente, en la última fase se ejecutaron pruebas de rendimiento, carga y estrés para ver el comportamiento del chatbot al ser sometido a una carga considerable de peticiones.