Propuesta de mejora de servicios a través de la aplicabilidad de inteligencia artificial de AWS para la validación facial de usuarios en el software del HGADPCH en el año 2024

Abstract

Este trabajo de investigación tiene como objetivo evaluar la aplicabilidad de los servicios de inteligencia artificial de AWS para la validación facial de usuarios en el software de balcón de servicios del HGADPCH. La validación facial es una tecnología emergente que puede mejorar la eficiencia y seguridad de los servicios públicos mediante la automatización y optimización de procesos de autenticación de identidad. El HGADPCH enfrenta desafíos significativos en la validación de la identidad de los usuarios, lo cual impacta la eficiencia y seguridad de los servicios prestados. La implementación de un sistema de validación facial basado en IA podría resolver estos problemas, pero se requiere una evaluación exhaustiva de su viabilidad y efectividad en este contexto específico. Se desarrollará un prototipo utilizando Amazon Rekognition, el cual será probado y evaluado en términos de precisión, velocidad y fiabilidad. En conclusión, la investigación proporcionará una evaluación detallada de la viabilidad de los servicios de IA de AWS para la validación facial en el HGADPCH, incluyendo un prototipo funcional y recomendaciones para su implementación a gran escala. Esto permitirá al HGADPCH mejorar sus procesos de validación de identidad, incrementando la eficiencia y seguridad de sus servicios.