3C TIC. Cuadernos de desarrollo aplicados a las TIC. ISSN: 2254 – 6529 Ed. 36 Vol. 10 N.º 1 Marzo - Junio 2021
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SISTEMA WEB PARA EL PROCESO DE INCIDENCIAS EN LA
EMPRESA RR&C GRUPO TECNOLÓGICO S.A.C.
WEB SYSTEM FOR THE PROCESS OF INCIDENCES IN THE
COMPANY RR&C GRUPO TECNOLÓGICO S.A.C.
William Dennis Ocrospoma Blas
Ingeniero de Sistemas, Universidad César Vallejo, (Perú).
E-mail: wdocrospoma@gmail.com ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3882-6954
Hugo José Luis Romero Ruiz
Doctor, Universidad César Vallejo, (Perú).
E-mail: jlromeror@ucvvirtual.edu.pe ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6179-8736
Recepción:
14/01/2021
Aceptación:
17/03/2021
Publicación:
29/03/2021
Citación sugerida:
Ocrospoma, W., y Romero, H. (2021). Sistema web para el proceso de incidencias en la empresa RR&C
Grupo Tecnológico S.A.C. 3C TIC. Cuadernos de desarrollo aplicados a las TIC, 10(1), 43-67. https://doi.
org/10.17993/3ctic.2021.101.43-67
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RESUMEN
La presente investigación fue ejecutada durante el año 2020, tuvo como nalidad determinar la inuencia
del sistema web en el proceso de incidencias de la empresa RR&C Grupo Tecnológico S.A.C., el diseño
empleado en la investigación fue experimental del tipo preexperimental, la metodología que se aplicó
en el estudio fue aplicada y de enfoque cuantitativo. Además, la técnica empleada para la recolección de
datos fue la observación y el instrumento usado fue la guía de observación de campo, los cuales fueron
validados por expertos. Para el caso de la muestra estuvo conformada por 20 incidencias por cada uno
de los indicadores. Y los resultados conseguidos en la investigación fueron: para el primer indicador se
logró incrementar la tasa promedio de resolución de incidencias en el pretest de un valor de 61.48% a
un valor de 87.00% luego del postest y para el segundo indicador se logró reducir la tasa promedio de
incidencias reabiertas en el pretest de un valor de 16.80% a un valor de 8.35% después del postest. De
tal forma, se concluyó que el sistema informático mejoró positivamente el proceso de incidencias en la
compañía RR&C Grupo Tecnológico S.A.C.
PALABRAS CLAVE
Tecnología de la información, Sistema de información, Sistema de información de gestión, Sector
terciario, Cooperación técnica, ITIL.
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ABSTRACT
The present investigation was carried out during the year 2020, its purpose was to determine the inuence of the web
system in the process of incidents of the company RR&C Grupo Tecnológico S.A.C., the design used in the research was
experimental of the pre-experimental type, the methodology applied in the study was applied and of quantitative approach.
In addition, the technique used for data collection was observation and the instrument used was the eld observation guide,
which was validated by experts. The sample consisted of 20 incidents for each of the indicators. And the results achieved
in the research were: for the rst indicator, the average rate of incident resolution in the pretest was increased from a value
of 61.48% to a value of 87.00% after the postest, and for the second indicator, the average rate of reopened incidents in
the pretest was reduced from a value of 16.80% to a value of 8.35% after the postest. Thus, it was concluded that the
computer system positively improved the process of incidents in the company RR&C Grupo Tecnológico S.A.C.
KEYWORDS
Information technology, Information systems, Management information systems, Service industries, Technical cooperation,
ITIL.
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1. INTRODUCCIÓN
Actualmente la aplicación de la tecnología dentro de las distintas áreas de una empresa aporta en la
mejora continua y automatización de los servicios generando a la vez mayores utilidades. La información
que se obtiene se emplea para optimizar y mejorar la distribución de los recursos de la organización.
Las empresas que brindan servicios y que funcionan con recursos que son personas tienen conictos en
la falta de atención al cliente, falta de herramientas para dar una solución al problema e inconsistencia
por falta de una estrategia. Lo que desencadena en errores o incidencias, es fundamental evitar este tipo
de situaciones o al no poder evitarlas, gestionar las incidencias de una manera ágil para la satisfacción
de los clientes (Datadec, 2017).
En el caso de la empresa RR&C Grupo Tecnológico S.A.C., situada en Miraores - Perú. En el
departamento de soporte de la organización actualmente se realiza el proceso de incidencias de manera
manual, el objetivo es atender los requerimientos que los usuarios reportan diariamente respecto a los
inconvenientes mostrados en sus equipos de cómputo a nivel hardware, software y redes.
Se inicia cuando los usuarios llaman al anexo o envían un correo al área y en algunas ocasiones de
forma verbal requiriendo el apoyo necesario con sus equipos y explicando brevemente lo ocurrido. Se
recolectan los datos del usuario, la hora y el detalle del problema pasando a registrarlo en un archivo
Excel.
Luego se elige aleatoriamente a un técnico que esté disponible, para luego acercarse al área a realizar
un diagnóstico básico de lo ocurrido. Ya sea hardware, software o redes a continuación se procede a dar
solución al incidente y después de ser solucionada se efectúa el cierre de forma verbal con el usuario. Por
último, se prosigue al cierre del caso, pero antes se documenta el informe de la incidencia por el personal
asignado.
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Por tanto, se expresó el objetivo principal: determinar la inuencia del sistema web en el proceso de
incidencias de la empresa RR&C Grupo Tecnológico S.A.C. Además, se tuvo como objetivos especícos:
determinar la inuencia del sistema web en la tasa promedio de resolución de incidencias para el proceso
de incidencias de la empresa RR&C Grupo Tecnológico S.A.C. y determinar la inuencia del sistema
web en la tasa promedio de incidencias reabiertas para el proceso de incidencias de la empresa RR&C
Grupo Tecnológico S.A.C.
En esta investigación se tomó en consideración los siguientes antecedentes, iniciando con el antecedente
nacional, cuyo autor Ramirez (2018) menciona, se tuvo como problema principal perfeccionar la
prestación del servicio y los procesos de atención en la compañía. Los resultados hallados fueron que
se consiguió el descenso en 24.87% del porcentaje de incidencias reabiertas y se alcanzó el ascenso en
73.08% del porcentaje de incidencias atendidas.
Luego, en la investigación del autor Herrera (2017), se observó en el pre-test que la TRI fue 78.25% y
la TUTI fue 122%. Y luego de implementar el sistema en el post-test se alcanzó en la TRI 98.38% y el
descenso de la TUTI 96.5%. En conclusión, se consiguió optimizar ecazmente la gestión de incidentes
al implementar el sistema.
Seguidamente según Condori (2018), en su investigación, el objetivo primordial fue mejorar la atención
de un incidente generado. Se concluye que la aplicación del modelo ITIL v3 disminuyó los tiempos de
inactividad, optimizando la disponibilidad del servicio además de lograr ajustar las actividades de la
organización en tiempo real mejorando la satisfacción del usuario.
Y, por último, la investigación del autor Orellana (2017), se indica que se usó la investigación aplicada,
además el diseño fue preexperimental y la muestra fue de 63 incidentes. Llegándose a concluir que el
promedio de incidentes solucionadas incrementó en 60.80% y el promedio de incidentes reabiertos
descendió en 12.60% con la implementación de la aplicación.
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Se menciona el antecedente internacional, cuyo autor, Ferreira (2015), indicó que simplicar el proceso de
incidencias en la organización resultó en reducción de gastos operativos (-77%), así como concentración
en una sola área de vigilancia y alarmas, optimizó la gestión de incidencias al reducir el tiempo de
reacción.
En la investigación del autor Waithaka (2017) se redujo el tiempo en la resolución de tickets, además fue
factible resolver los desafíos que presentaban los usuarios de las áreas de la organización que afectaban
el tiempo en la identicación y recepción de información sobre la resolución de incidencias.
Continuando con la investigación según los autores Palilingan y Batmetan (2018), manifestaron que los
hallazgos obtenidos fueron 84.5% en la resolución de las incidencias, por lo que se gestionaron de forma
rápida y adecuada. Además, el 15.5% de las incidencias se intensicó para no volver a causar problemas.
Se logró una excelente prestación de servicio académico.
Y, por último, en la investigación de los autores Lavalhos y Renato (2015), se indicó que, para desarrollar el
problema de investigación, se redenió el proceso de atención al cliente con la posterior implementación
del sistema OcoMon, reduciendo las fallas por incidencias no resueltas en un 8.33% del total recibido.
Para el marco teórico se tomaron las siguientes deniciones:
Sistema web, de acuerdo con Castro, Herrera, y Villalobos (2020), son aquellas aplicaciones que se
albergan dentro de un servidor en internet. Y que a través de la web se logra acceder mediante una red
como una intranet o internet.
La arquitectura de un sistema web, como indican Yi-You y Guo-Ping (2017), tiene un grado intermedio
que expresa que la arquitectura se divide en: cliente, es el personal quien solicita los datos para la
presentación, servidor de aplicaciones, cuya función es suministrar los datos demandados, pero se requiere
otro diferente para llevarlo a cabo, servidor de datos, proporciona los recursos solicitados al servidor de
aplicaciones.
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El proceso de incidencias, según Almaguer y Duque (2016), se encarga de administrar los requerimientos
de servicios e incidencias. La intención es restituir el servicio ofrecido a los niveles especicados en el
SLA inmediatamente.
El ciclo de vida del proceso de incidencias, de acuerdo con Jimenez (2018) está compuesto por la
identicación, se asigna un número especial por cada suceso y se toma la información de su posición,
además de predecir su gestión puntualizando los detalles de la incidencia y la fecha. El registro,
documentar la incidencia para ser manejada según los procedimientos normalizados por la compañía.
La categorización, descripciones concisas de las incidencias que ayuden a describir la categoría adecuada
para cada incidencia. La priorización, establecer prioridades para solucionar primero aquellas que así lo
ameriten. Diagnóstico inicial, la primera persona analiza si se podrá ofrecer una solución inmediata al
incidente o si será inevitable escalarlo al soporte de nivel próximo.
Para el escalamiento, si un incidente no se llega a resolver en el primer nivel, será conveniente ser escalado
en para dar continuidad al servicio. Investigación y diagnóstico, cuando una incidencia es registrada se
evalúa y recopila información para ofrecer una primera respuesta o escalarlo al siguiente nivel, donde
la investigación y el diagnostico continuaran hasta hallar una solución. Resolución y restablecimiento,
se busca un enfoque de mejora continua, aunque el incidente este solucionado comprobando que el
servicio fue restablecido exitosamente y nalmente el cierre, conrmar con el usuario que el servicio fue
restablecido además de que este conforme con que su incidente tuvo un cierre aceptable.
Gervalla, Preniqi, y Kopacek (2018) para medir el proceso de incidencia, ITIL emplean métricas
operativas e indicadores clave de rendimiento.
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2. METODOLOGÍA
2.1. TIPO Y DISEÑO DE INVESTIGACIÓN
Se empleó la investigación cuantitativa aplicada.
Según Arias (2017), es el manejo de conocimientos prácticos, aplicados para los grupos participantes y
en la comunidad, tiene como intención utilizar inmediatamente los conceptos adquiridos.
El diseño de estudio fue experimental, del tipo preexperimental, ya que evaluaremos el proceso de
incidencias previa aplicación del sistema web y luego de usarlo, seguidamente compararemos los
resultados obtenidos. En el diseño preexperimental, se ejecutan dos evaluaciones a una agrupación de
elementos. Iniciándose con una evaluación previa (O1), a posteriori se presenta el grupo al tratamiento
(X) y por último se efectúa la evaluación después del tratamiento (O2) (Malhotra, 2018).
2.2. POBLACIÓN, MUESTRA Y MUESTREO
Navarro (2014) indica que la población es una conglomeración de elementos propios que constituyen un
grupo especíco y con relación al universo está integrado de hechos sin límites e innitos.
Tabla 1. Población.
INDICADOR POBLACIÓN
Tasa promedio de resolución de incidencias 304
Tasa promedio de incidencias reabiertas 301
Fuente: elaboración propia.
Cazañas, de San Miguel, y Parra (2017) indican que la muestra se halla compuesta por una porción
de la población seleccionada, usada para el desarrollo del estudio y que se efectuara la observación y
acercamiento de variables.
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Según López y Fachelli (2015), el muestreo es el procedimiento en el que se logra sustituir la muestra y es
la que simbolizara a la población. El muestreo empleado para este estudio fue de tipo no probabilístico
por conveniencia, ya que los datos fueron designados al azar y cualquier elemento posee la misma
similitud de ser elegido.
La investigación se limitó a tomar los datos de los tres últimos meses del año 2020, asimismo estos datos
fueron tomados durante los días laborales de la empresa RR&C Grupo Tecnológico S.A.C. los cuales
fueron de lunes a sábados. Por lo tanto, la muestra quedo registrada en 20 solicitudes de incidencias
contabilizadas, dado que se empleó el muestreo no probabilístico por conveniencia.
2.3. MÉTODO DE ANÁLISIS DE DATOS
La investigación procura efectuar un cotejo sobre los resultados conseguidos en el pretest, con los
resultados postest luego de la implementación del sistema, por medio del contraste de las hipótesis
establecidas para consentir la disposición de admitirlas o negarlas.
Las pruebas se justican en contrastar los resultados encontrados con los deseados en percibir, si la
hipótesis nula es adecuada. Usando el test de normalidad de Shapiro-Wilk se busca confrontar la
distribución empírica contra la distribución normal (Ahmad y Khan, 2015).
Por consiguiente, en la investigación se efectuó para la normalidad el test de Shapiro-Wilk, debido a no
exceder en 50 con la muestra.
A continuación, se especican las hipótesis estadísticas usadas en el presente estudio.
H₁: El sistema web incrementa la tasa promedio de resolución de incidencias para el proceso de
incidencias de la empresa RR&C Grupo Tecnológico S.A.C.
Hipótesis H₀: El sistema web no incrementa la tasa promedio de resolución de incidencias para el proceso
de incidencias de la empresa RR&C Grupo Tecnológico S.A.C.
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Hipótesis H: El sistema web incrementa la tasa promedio de resolución de incidencias para el proceso
de incidencias de la empresa RR&C Grupo Tecnológico S.A.C.
H₂: El sistema web reduce la tasa promedio de incidencias reabiertas para el proceso de incidencias de
la empresa RR&C Grupo Tecnológico S.A.C.
Hipótesis H₀: El sistema web no reduce la tasa promedio de incidencias reabiertas para el proceso de
incidencias de la empresa RR&C Grupo Tecnológico S.A.C.
Hipótesis H: El sistema web reduce la tasa promedio de incidencias reabiertas para el proceso de
incidencias de la empresa RR&C Grupo Tecnológico S.A.C.
El margen de error: α = 0.05 (5%) y el nivel de conanza: 1-α = 0.95 (95%).
Por lo tanto, empleando la tabla de distribución normal, el valor crítico conseguido fue Zα = 1.645 (cola
derecha) con un error α=0.05 para el margen y una hipótesis unilateral.
De modo que, para la estimación de la muestra se empleó la prueba de con signo de Wilcoxon o la
prueba t de Student. Dependiendo de la aplicación de las pruebas, si se efectúa una distribución normal
en los datos o se vulneran los datos.
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Si ejecutamos una distribución normal dispondremos de la prueba t de Student, que sirve para estimar
si dos grupos son distintos de modo signicativo en relación con sus medias (Pogány y Nadarajah, 2018).
Se observa la fórmula para estimar la prueba y efectuar el cotejo de la hipótesis. Ya que es manejada
cuando las muestras son escasas.
Si la distribución no fuese normal, se usará la prueba de rangos con signo de Wilcoxon. Campos
(2018) maniesta que es usada para muestras relacionadas, si los datos son idénticos y la hipótesis del
investigador es inválida. La adición de los diferentes rangos positivos tiene que ser idéntico a la adición
de rangos negativos.
Los resultados que se obtengan estarán valorados por medio de la prueba de hipótesis designada,
y lográndose contrastar la formulación de la hipótesis y decretar si la hipótesis nula es rechazada o
aceptada.
3. RESULTADOS
3.1. ANÁLISIS DESCRIPTIVO
Los hallazgos conseguidos para la investigación se pueden apreciar en las Tablas 2 y 3:
Indicador 1: Tasa promedio de resolución de incidencias.
Los resultados descriptivos para el primer indicador se pueden apreciar a continuación:
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N Mínimo Máximo Media
Desviación
estándar
Pretest_TRI 20 40,00 87,50 61,4821 13,23977
Postest_TRI 20 71,43 100,00 87,0020 8,56338
N válido (por lista) 20
Tabla 2. Estadísticos descriptivos TRI.
Fuente: SPSS V 22.
En la Tabla 2, se aprecia que la media de la tasa promedio de resolución de incidencias en el pretest
obtuvo un valor de 61.48%, mientras que en el postest obtuvo un valor de 87.00% para la muestra.
En consecuencia, al efectuar la comparación entre la media conseguida en el pretest y en el postest, se
alcanzó un incremento del 25.52%, expresando una enorme desigualdad previa y posterior a ejecutar
el sistema web.
Indicador 2: Tasa promedio de incidencias reabiertas.
Los resultados descriptivos para el segundo indicador se pueden apreciar en siguiente tabla:
Tabla 3. Estadísticos descriptivos TIRA.
N Mínimo Máximo Media
Desviación
estándar
Pretest_TIRA 20 10,00 37,50 16,8036 7,67293
Postest_TIRA 20 0,00 25,00 8,3532 7,81296
N válido (por lista) 20
Fuente: SPSS V 22.
En la Tabla 3, se pudo estimar que la media de la tasa promedio de incidencias reabiertas en el pretest
alcanzó un valor de 16.80%, mientras que en el postest obtuvo un valor de 8.35% para la muestra.
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De modo que, al efectuar la comparación entre la media encontrada en el pretest y luego en el postest, se
logró una reducción del 8.45%, expresando una gran diferenciación anteriormente y luego de ejecutar
el sistema.
3.2. ANÁLISIS INFERENCIAL
La prueba de normalidad se efectuó para cada uno de los indicadores empleando el método Shapiro-
Wilk, a causa de que la proporción de la muestra es aplicada cuando la muestra es menor a 50 (Gonzáles
y Cosmes, 2019).
En la prueba Shapiro-Wilk, si el valor de la signicancia es mayor a 0.05 se estima que la información
posee una distribución normal, en cambio si la signicancia es menor 0.05 arma que es una distribución
atípica.
La prueba se efectuó empleando el programa estadístico SPSS 22, lográndose los resultados siguientes.
Indicador 1: Tasa promedio de resolución de incidencias.
La prueba de normalidad para el primer indicador realizadas en el pretest y postest obtuvieron los
siguientes resultados estadísticos:
Tabla 4. Prueba normalidad indicador 1.
Shapiro-Wilk
Estadístico gl Sig.
Pretest_TRI ,915 20 ,079
Postest_TRI ,920 20 ,101
a. Corrección de signicación de Lilliefors
Fuente: SPSS V 22.
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En la Tabla 3, se pudo estimar que la media de la tasa promedio de incidencias reabiertas en el pretest
alcanzó un valor de 16.80%, mientras que en el postest obtuvo un valor de 8.35% para la muestra.
En la Tabla 4, se estimó que la información procede de una distribución normal, ya que el valor de
signicancia del pretest es 0,079 y para el postest es 0,101. Ambos valores son superiores al margen de
error (α = 0,05).
Indicador 2: Tasa promedio de incidencias reabiertas.
Para el segundo indicador, la prueba de normalidad ejecutadas en el pretest y postest obtuvieron los
siguientes resultados estadísticos:
Tabla 5. Prueba normalidad indicador 2.
Shapiro-Wilk
Estadístico gl Sig.
Pretest_TIRA ,798 20 ,001
Postest_TIRA ,855 20 ,006
a. Corrección de signicación de Lilliefors
Fuente: SPSS V 22.
En la Tabla 5, se apreció que la información procede de una distribución no normal, ya que el valor de
signicancia del pretest es 0,001 y para el postest es 0,006. Los dos valores son inferiores al margen de
error (α = 0,05).
3.3. PRUEBA DE HIPÓTESIS
Hipótesis de investigación 1:
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Hipótesis H0: El sistema web no incrementa la tasa promedio de resolución de incidencias para el
proceso de incidencias de la empresa RR&C Grupo Tecnológico S.A.C.
Hipótesis Ha: El sistema web incrementa la tasa promedio de resolución de incidencias para el proceso
de incidencias de la empresa RR&C Grupo Tecnológico S.A.C.
Para la contrastación de la hipótesis de investigación 1, se empleó la prueba t Student, en vista de que
la información adoptó una distribución normal. En la Tabla 6, se aprecia que existe una diferencia
signicativa entre las medias antes y después del procedimiento porque el valor de t (- 8,003) < α (0,05).
Tabla 6. Prueba t Student de TRI.
Media t gl Sig. (bilateral)
Pretest_TRI 61,4821
-8,003 19 ,000
Postest_TRI 87,0020
Fuente: SPSS V 22.
Figura 1. Región crítica indicador 1.
Fuente: Excel 2019.
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De la Figura 1, se percibió que el valor de t se halló en el interior de la región de rechazo con un valor T
de -8,003 y para el valor de grado de libertad 19 el valor T fue -1,7291. Por consiguiente, se desestimó
la hipótesis nula, asintiendo la hipótesis del investigador con una conanza del 95%. Por lo tanto, el
sistema web incrementa la tasa promedio de resolución de incidencias para el proceso de incidencias de
la corporación RR&C Grupo Tecnológico S.A.C.
Hipótesis de investigación 2:
Hipótesis H0: El sistema web no reduce la tasa promedio de incidencias reabiertas para el proceso de
incidencias de la empresa RR&C Grupo Tecnológico S.A.C.
Hipótesis Ha: El sistema web reduce la tasa promedio de incidencias reabiertas para el proceso de
incidencias de la empresa RR&C Grupo Tecnológico S.A.C.
Para la constatación de la hipótesis de investigación 2, se empleó la prueba de rangos con signo de
Wilcoxon, en vista de que la información adquirió una distribución atípica.
Tabla 7. Prueba de rango de Wilcoxon de TIRA.
N Rango promedio Suma de rangos
Pretest_TIRA &
Postest_TIRA
Rangos negativos 15a 10,33 155,00
Rangos positivos 3b 5,33 16,00
Empates 2c
Total 20
a. Postest_TIRA < Pretest_TIRA
b. Postest_TIRA > Pretest_TIRA
c. Postest_TIRA = Pretest_TIRA
Fuente: SPSS V 22.
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En las Tablas 7 y 8, para la segunda hipótesis de investigación la comprobación tuvo el valor de signicancia
(0,002) < α (0,05) que se empleó en la investigación. Adicionalmente se percibió que min(T+, T-) = 16
es inferior a 52, el cual fue el valor crítico encontrado. De tal manera, se refuta la hipótesis nula con una
conanza del 95% y se admite la hipótesis alterna establecida previamente.
Tabla 8. Estadístico de contraste de TIRA.
Pretest_TIRA & Postest_TIRA
Z -3,029b
Sig. asintótica (bilateral) ,002
a. Prueba de Wilcoxon de los rangos con signo
b. Se basa en rangos positivos.
Fuente: SPSS V 22.
Otra manera de cotejar la hipótesis es por medio de la aproximación de la normal (z), ya que tuvo
como valor (-3,029) < α (0,05) empleada en el nivel de signicancia. En consecuencia, se llegó al mismo
veredicto anteriormente descrito.
La fórmula empleada para la aproximación de la normal (z) fue la siguiente:
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Figura 2. Región crítica indicador 2.
Fuente: Excel 2019.
De la Figura 2, se apreció que el valor obtenido de -3,029 se localizó en el interior de la región de rechazo
y el valor alcanzado fue menor que = -1,645 empleada en una signicancia de valor α (0,05). Por
lo tanto, los resultados alcanzados contribuyeron a demostrar que el sistema informático disminuyó la
tasa promedio de incidencias reabiertas para el proceso de incidencias de la corporación RR&C Grupo
Tecnológico S.A.C.
4. CONCLUSIONES
La investigación se efectuó en la empresa RR&C Grupo Tecnológico S.A.C. situada en el distrito de
Miraores, con el propósito de optimizar el proceso de incidencias a través de la ejecución de un sistema
web. Por tal motivo, se efectuó un análisis pretest, por lo que se consiguieron datos con anterioridad a
ejecutar el sistema para medir el promedio de las incidencias resueltas y el promedio de los incidentes
reabiertos.
Seguidamente de la ejecución del sistema, se efectuó un análisis postest regresando a recolectar los datos
de los indicadores anteriormente citados. Luego se efectuó una comparación en base a los resultados
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conseguidos, los cuales recomendaron que un sistema informático mejora el proceso de incidencias en la
compañía RR&C Grupo Tecnológico S.A.C. especializada en equipos informáticos y al soporte técnico.
A continuación, detallamos la etapa de resultados; para el primer indicador el cual fue la tasa promedio
de resolución de incidencias se alcanzó el valor de 61.48%, con la puesta en marcha del sistema propuesto
se logró incrementar al valor de 87.00%, lo que evidenció un aumento de 25.52%. La ejecución del
sistema web contribuyó a aumentar la asistencia de las incidencias dentro de la compañía.
Para contrastar los antecedentes citados previamente (Ramirez, 2018) en la empresa GMD: Caso
Proyecto Banco Continental se maniestan los hallazgos conseguidos al implementar el sistema, para el
segundo indicador el cual fue porcentaje de incidencias atendidas previa a la culminación del sistema
(pretest) consiguió el valor de 62.63% conformada por una muestra de 27 chas registradas y tras la
ejecución del sistema (postest) alcanzó el valor de 73.08% adquiriendo como resultado un incremento
del 10.45%, en cambio en la presente investigación se logró el valor de 25.52% que claramente es mayor
al obtenido por Ramirez (2018) en su investigación.
Sin embargo, en ambas investigaciones luego de la ejecución del sistema web se optimizó la asistencia
atendida en las incidencias.
De la misma manera en la investigación de Herrera (2017) en la corporación CSD Electrónica S.A.C. se
muestran los hallazgos encontrados con la ejecución de un aplicativo, con respecto al primer indicador
el cual fue la tasa de resolución de incidencias previa a la ejecución del sistema (pretest) consiguió el valor
de 78.25% para una muestra establecida por 20 registros, este número reeja el promedio de incidencias
solucionas y tras la ejecución del sistema (postest) obtuvo el valor de 98.38% alcanzando como resultado
un incremento del 20.13%, el cual es un valor inferior al 25.52% logrado en el presente estudio.
No obstante, en esta investigación se encontraron diferencias con respectos a los hallazgos obtenidos
por Herrera (2017) a pesar de lo cual se admite que el sistema web incrementa la tasa de incidencias
solucionadas y se coincide con los resultados conseguidos.
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Del mismo modo, en la investigación llevada a cabo por Orellana (2017) en la compañía Insecorp S.A.C.
se presentan los hallazgos encontrados al implementar el sistema informático, en lo que respecta al primer
indicador el cual fue porcentaje de incidencias resueltas en el primer nivel previa a la implementación del
sistema (pretest) obtuvo el valor de 19.20% la muestra estuvo constituida por 63 reportes de incidencias
en el departamento de sistemas y posteriormente a la implementación del sistema (postest) alcanzó el
valor de 60.80%, como resultado alcanzado tuvo un incremento del 40.16%. En cambio, se consiguió el
valor de 25.52% lo cual es considerablemente inferior que en la presente investigación.
Pese a que ambas investigaciones dieren en sus resultados, se concluyó que al emplear un sistema web
se mejoró la deciente atención para los usuarios o para las distintas áreas de la empresa al momento de
reportarse las incidencias.
Asimismo, en la investigación de los autores Palilingan y Batmetan (2018) desarrollada bajo los estándares
del Framework ITIL, se presentan los hallazgos descubiertos con la ejecución de un sistema académico.
Expusieron que posteriormente a la implementación del sistema académico (postest) se obtuvo el
valor de 84.50% siendo manejados de manera adecuada y ágil las incidencias presentadas. También
contribuyendo con el funcionamiento inmediato del servicio académico de la institución, garantizando
que los sistemas de información consigan proporcionar el mayor servicio posible, además de mejorar la
productividad los servicios académicos ofrecidos a los estudiantes.
Por consiguiente, en la investigación de Palilingan y Batmetan (2018) y la presente investigación gracias
al desarrollo e implementación del sistema se optimizó la atención de las incidencias logrando una baja
interrupción del servicio ofrecido.
Por otro lado, el resultado para el segundo indicador el cual fue la tasa promedio de incidencias reabiertas
consiguió el valor de 16.80%, con la puesta en marcha del sistema propuesto se logró disminuir al
valor de 8.35%, lo que evidenció una reducción de 8.45%. La ejecución del sistema web favoreció a la
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disminución de las incidencias reabiertas en el área de sistemas en el interior de la compañía RR&C
Grupo Tecnológico S.A.C.
Para cotejar la investigación previamente citada de Ramirez (2018) se maniestan los hallazgos
conseguidos al implementar el sistema en la compañía GMD: Caso Proyecto Banco Continental para el
indicador uno, el cual fue porcentaje de incidencias reabiertas previa a la implementación (pretest) obtuvo
el valor de 64.55% muestra conformada por 27 chas registradas para este indicador y posteriormente
a la implementación del sistema (postest) obtuvo el valor de 24.87% adquiriendo como resultado un
decrecimiento del 39.68%, en cambio en la presente investigación se logró el valor de 8.45% que
evidentemente expresa un valor inferior al obtenido por Ramirez (2018) en su investigación.
Sin embargo, las disparidades encontradas en ambas investigaciones tras la ejecución del sistema web
concluyeron en que posteriormente de su implementación se aminoró la asistencia de las incidencias
reabiertas.
De la misma manera, se muestran los hallazgos conseguidos con la ejecución del sistema en la investigación
dada por Orellana (2017) para la compañía Insecorp S.A.C., con respecto al segundo indicador el cual
fue el porcentaje de incidencias reabiertas anteriormente a la implementación del sistema (pretest)
consiguió el valor de 27.60% para una muestra constituida por 63 registros de incidencias para el área
de tecnología de información, este resultado reeja el promedio de incidencias que después de ser
solucionadas fueron vueltas a reabrir por ser resueltas de manera ineciente y tras la implementación
del sistema (postest) obtuvo el valor de 12.60% alcanzando como resultado un descenso del 15.00%, el
cual es un valor mayor al 8.45% logrado en el presente estudio.
Por tanto, en ambos estudios se llegó a la conclusión que la aminoración en el porcentaje de incidencias
reabiertas involucró un crecimiento en la producción del día a día en los incidentes resueltos por parte
del personal técnico.
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Finalmente, en la presente investigación se obtuvo las siguientes conclusiones en base a los hallazgos
conseguidos:
1. Se logró optimizar el proceso de incidencias de la corporación RR&C Grupo Tecnológico S.A.C.
a través del sistema web planteado y reejado en el incremento de incidentes resueltos, además de
mejorar la productividad del personal del área de sistemas de la organización.
2. Se consiguió incrementar la tasa promedio de resolución de incidencias en la empresa RR&C
Grupo Tecnológico S.A.C. con la puesta en marcha del sistema propuesto se incrementó al valor
de 87.00% en conformidad a los resultados obtenidos en la Tabla 4, lo que evidenció un aumento
del 25.52%. La ejecución del sistema web contribuyó a aumentar la cantidad de incidencias
solucionadas dentro de la compañía.
3. Se alcanzó a disminuir la tasa promedio de incidencias reabiertas en la empresa RR&C Grupo
Tecnológico S.A.C. con la puesta en marcha del sistema planteado se logró disminuir al valor
de 8.35% conforme a los hallazgos mostrados en la Tabla 5, lo que demostró una reducción del
8.45%. La implementación del sistema propuesto favoreció a la disminución de las incidencias
reabiertas en el área de sistemas en el interior de la corporación.
Se especican a continuación las sugerencias para las próximas investigaciones:
Se sugiere la aplicación acorde a la actualidad de nuevas tecnologías que favorezcan la ejecución
del sistema web.
Se aconseja indagar en antecedentes más concretos con respecto a la propuesta a plantear en la
investigación.
También se aconseja a investigadores futuros a emplear un mayor número de indicadores para
obtener mejores resultados en su investigación.
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Del mismo modo, se sugiere la creación de un aplicativo móvil que incluya funcionalidades nuevas
para que el personal técnico de la empresa RR&C Grupo Tecnológico S.A.C. pueda vericar el
estado de las incidencias desde cualquier lugar mejorando la calidad del servicio.
Por último, se aconseja generar un mensaje de alerta para el personal técnicos, cuando se generen
nuevas incidencias en la compañía.
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