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Introducción
El área de reconocimiento de patrones poblacionales en bases de datos aborda los problemas de vanguardia en la industria y la automatización de procesos (Babic et al., 2008); se presenta como una herramienta de la inteligencia artificial (IA), acompañando el aprendizaje automático y la visión por computadora. Estas áreas han logrado avances en materia de diagnóstico, predicción e identificación de las características cuantitativas o cualitativas con las cuales automatizar procesos (Jain et al., 1999). La IA, dentro de su rango de aplicaciones (Hernández et al., 2021; Luque Díaz et al., 2020; Ramírez-Escobar et al., 2021; Giral Ramírez et al., 2021; Sánchez-Quintero et al., 2021), permite tomar decisiones objetivamente con aprendizaje automático, basadas en las variables cuantitativas de un proceso industrial, y en la experiencia reciente de las entradas y salidas del proceso (Akyol, 2020).
En Colombia, la Superintendencia de Industria y Comercio está implementando técnicas populares de machine learning (ML) para la clasificación de sus clientes, manipulación de datos y movimientos de la economía (Moreno, 2009). Además, aplica la IA a problemas ambientales y de optimización del recurso hídrico en la ciudad de Bogotá (Solano Meza et al., 2019). Otros trabajos llegan a usar las herramientas tecnológicas emergentes en problemas de simulación abordados en la formación de pregrado de electrónica analógica (Ramírez-Carvajal et al., 2019) y sistemas de radiocomunicaciones terrestres (Báez Pérez y Soto-Vergel, 2019).
En el trabajo presentado por Gasca Mantilla et al. (2014) se propone una metodología para el desarrollo de aplicaciones móviles con salidas rápidas al mercado, a partir de metodologías ágiles. De igual forma, Molina y Torres Moreno (2010) presentan la relación entre el analista de requerimientos y los interesados comercialmente en el proyecto, usando el lenguaje gráfico business process management notation (BPMN), definiendo las necesidades inmediatas del cliente o consumidor, soportándose sus proposiciones lógicas con el estándar unified modelling language (UML) y evitando la inconsistencia del modelado entidad/cliente (Lucas et al., 2009).
Actualmente, se cuenta con técnicas de aprendizaje automático para aplicaciones de ingeniería, como el pronóstico de radiación solar (Diagne et al., 2013), en ciencias exactas, con la caracterización de materiales de manera automatizada (Ong, 2019), donde el objetivo consiste en extraer información de similitud cuantitativa a través de la matriz de distancias para agrupar las muestras, sin información a priori de la similitud con la cual determinar los resultados que se deberían obtener en un proceso entrada/salida de clasificación (Jaimes et al., 2017).
Este trabajo presenta la propuesta de una metodología para el desarrollo de técnicas de agrupamiento de datos, reconociendo los aspectos de desarrollo técnico de las metodologías agiles y rápida salida al mercado (Amaya Balaguera, 2015), con la cual se quiere evidenciar la importancia de definir los factores medibles y recursivos en cada fase de la investigación de agrupamiento de datos (Gargiulo et al., 2018), reduciendo el tiempo en la toma de decisiones y elaborando la revisión automática.
Metodología
El trabajo se fundamenta en la experiencia de las investigaciones previas en reconocimiento de patrones, donde la evaluación de la metodología ha sido medida a través de tiempos de ejecución consumidos para entregar un resultado o producto. Al obtener estos resultados, se aplicaron índices de error y precisión para validar la calidad de estos con la metodología enfocada a la salida al mercado del producto, comparando los resultados con otras enfoques y trabajos publicados en la literatura. Para esto, se han definido cinco etapas de ejecución presentadas en la figura 1 de manera metódica: análisis, diseño, desarrollo, evaluación y distribución. Debido a que cada aplicación debe enmarcarse en el desarrollo ágil y eficaz (Gasca Mantilla et al., 2014), reduciendo los tiempos de salida al mercado tanto como sea posible.
De esta manera, cada etapa describe actividades enmarcadas en procesos metodológicos, ordenados y con un objetivo claro en cada una de ellas, es decir, con metas claras que el equipo de trabajo pueda identificar las actividades faltantes para completar la etapa.
Análisis
Variables
En el tratamiento de datos inicialmente se describe el conjunto de datos con el objeto de obtener las variables (o atributos) con las que cuenta, además del número de muestras allí contenidas. Para esto, la estadística descriptiva ha dispuesto las herramientas básicas para esta tarea, como la media aritmética, el valor mínimo, el valor máximo, los cuartiles y la desviación estándar, describiendo los datos en general. Posteriormente, se profundiza en el análisis estadístico con los histogramas, en los cuales se encuentran las distribuciones o forma del conjunto de datos.
Límites
En consecuencia, bajo mediciones reales hay consideraciones técnicas afines con la estrecha relación de las medidas con la teoría física, de la cual se extraen los límites o criterios que deben seguir las muestras.
Teniendo en cuenta los límites y variables, se proponen los siguientes pasos para analizar el conjunto de datos abordado:
Identificar el formato digital del archivo, la cantidad de muestras y atribuciones, además de depurar las muestras, es decir, aquellos datos que constituyen errores de formato o lectura deben ser retirados del conjunto de datos.
Seguidamente se establece la relación teórica, que algunos autores han descrito previamente sobre las variables, en el caso de contar con esta. En caso contrario, solo se usan los umbrales máximos y mínimos de medición definidos por el equipo de medición para la adquisición de los datos.
Finalmente, al contar con las variables, la relación existente entre ellas, así como también, los umbrales teóricos y prácticos que presentan los datos, se procede con la normalización de los datos bajo los criterios previamente extraídos desde el aspecto real y el desarrollo teórico.
Diseño
Tomando una arquitectura modular para el diseño del sistema de agrupamientos de datos, es necesario ordenar los métodos, así como las funcionalidades de cada uno y la conectividad o flujo continuo de la información entre ellos. Todo esto depende de la técnica de agrupamiento, debido a que en la literatura se presentan varios enfoques desde el particional como en el trabajo de Zhu y Ma (2018); el jerárquico, en el trabajo de Gilbert et al. (2020), y el no supervisado, en los trabajos de Kwon et al. (2018), Mwangi et al. (2014) y Tafsast et al. (2017).
Métodos
A medida que aumenta la complejidad para agrupar datos debido a su naturaleza, puede existir un mayor número de etapas que componen la metodología. La mayoría de las veces, estas etapas son destinadas al pre- o posprocesamiento de los datos. De forma similar, en esta metodología se proponen las siguientes etapas: definir un módulo de lectura, preprocesamiento y valoración del conjunto de datos, estructurar un módulo para llevar el enfoque de agrupamiento que se desarrolla, evaluar, almacenar e interpretar los resultados usando medidas extraídas de la matriz de distancias.
Conectividad
Con los métodos generales del enfoque metodológico, adicionalmente, se debe conectar en secuencia idónea para evitar la pérdida de información o manipulación de esta, al tener solo tres métodos generales, cada uno de estos presenta más módulos, incluso para cualquier enfoque de agrupamiento usado.
Materiales
Por último, se enlistan los materiales de software y hardware disponibles para el desarrollo, teniendo en cuenta que, al elevar los costos de desarrollo, afectará directamente los tiempos para culminar el producto. Para tal caso se recomienda:
Realizar el inventario de las herramientas de hardware, como computadores con su configuración completa de periféricos de entrada (ratón, teclados) y periféricos de salida (monitores o proyectores, incluso adaptadores USB a tarjetas de desarrollo), tarjetas de video y sistemas basados en microcontroladores.
Realizar inventario de las herramientas de software, generalmente para el caso de agrupamiento de datos las opciones como usar lenguajes R o Python, permiten que la mayor parte de los procedimientos en agrupamiento de datos sean abordados con las librerías de scikit-learn, SciPy, Pandas, Seaborn, NumPy, entre otros.
Desarrollo
Inicialmente, cuando se desarrollan aplicaciones de software, se integran varias personas en el equipo de trabajo; ellas deben contribuir ordenadamente y con criterios grupales, bajo los cuales usar herramientas como GitHub o GitLab, permiten un flujo de desarrollo secuencial y escalable, cada cambio queda registrado históricamente en el repositorio web de las herramientas, además de la manipulación de varias configuraciones de máquina o sistemas operativos diferentes, para los roles de cada miembro del equipo. Por esta razón, antes de codificar se debe estructurar la ubicación del enfoque con el objeto de desarrollar eficazmente sobre un trayecto claro, donde la posterior fase de codificación consiste en definir un módulo principal para cada archivo ejecutable con una tarea específica. Para esto, se usa archivos ejecutables con funciones específicas (single responsability principle, SRP), pero añadiendo dentro de cada una los umbrales de ejecución requeridos. Además, se menciona la importancia de abordar un paradigma de programación específico, al nivel de la abstracción del enfoque, teniéndose generalmente los siguientes paradigmas para esta tarea, entre los cuales se enmarca la mayor cantidad de aplicaciones de software:
Paradigma de programación estructurada: abordado en aplicaciones sencillas, donde el flujo de la información es lineal y adicionalmente elaborado bajo módulos individuales de ejecución para cada una de las tareas desarrolladas.
Paradigma de programación orientada a objetos: para aplicaciones donde los datos presentan variedad de atribuciones operativas, clasificaciones entre grupos, y relaciones indirectas de cada una de estas; generalmente usado para aplicaciones cotidianas, donde los datos son ambiguos, y se requiere un mayor análisis o caracterización para agrupar las muestras a un conjunto.
Otros paradigmas de programación suelen ser combinaciones de estos o arreglos con otras metodologías de desarrollo de software; sin embargo, para el área de agrupamiento de datos, con la programación estructurada o procedimental es suficiente para la estructuración del enfoque, aunque no todos los conjuntos de datos se ajustan a estos.
Por último, después de aplicar los métodos de desarrollo y estructuración, se debe optimizar el enfoque de múltiples o diversas formas, para lo cual se ha planteado en la figura 2 un modelo de ejecución de cada una de las propuestas presentadas por el equipo de trabajo, donde inicialmente se elabora el concepto de la idea; dentro de una discusión (o debate) se verifica la factibilidad de esta idea con respecto a la propuesta de valor presente en el diseño, desde los cuales se deben tener presente los requerimientos de usuario o abordarla donde posteriormente se ajusta la propuesta.
Fuente: elaboración propia.
Figura 2 Método de refinamiento estándar bajo criterios de funcionalidad técnica o accesible
Una vez que la propuesta cumpla con los criterios de factibilidad, se codifica la parte que optimiza el enfoque, con el objeto de adquirir los requerimientos y debatirlos nuevamente en el comité de valoración, verificando el producto sobre estas fases hasta que cumpla los requerimientos y posteriormente distribuir el producto o desarrollo.
Evaluación
Esta sección se centra en evaluar el desempeño del enfoque mediante datos sintéticos y reales, donde cada uno presenta un comportamiento diferente, dependiendo de las situaciones teóricas planteadas para cada uno. Por esto, inicialmente se crean las rutinas de estructuración de datos sintéticos, con información preliminar suficiente para evaluar la calidad del agrupamiento, es decir, se definen los rótulos de los grupos a los cuales deben ser atribuidas cada una de las muestras. Sin embargo, la ejecución de pruebas unitarias consiste en desarrollar procesos de valoración o evaluación del código de manera automatizada, esto quiere decir que se requiere de rutinas cíclicas iterando pruebas unitarias sobre un tipo de entradas con algunos parámetros definidos previamente y bajo los cuales se establecen los cambios con el objeto de mejorar los resultados o en el caso del agrupamiento, la clasificación de las muestras (Villa Betancur y Giraldo Plaza, 2012). Por otro lado, cuando se trabaja con datos, la importancia o relevancia de los agrupamientos va con la cantidad de datos usados para la experimentación, lo que requiere abordar la experimentación masiva a través de pruebas unitarias automatizadas, teniendo en cuenta los siguientes elementos para el reporte de resultados: precisión en la predicción obtenida, complejidad computacional, especialmente la complejidad algorítmica temporal empírica, pues la espacial no pierde relevancia, pero esta va estrechamente relacionada a los requisitos mínimos de almacenamiento, ejecución simultánea con otra metodología o algoritmo propuesto en la literatura, teniendo en cuenta que sea una técnica ampliamente usada, pero con algunas limitaciones que fueron obviadas en su desarrollo.
Teniendo estos tres componentes, la validación de los resultados es enfocada a un marco comparativo, con las condiciones iniciales bajo las cuales se desarrolla, además de registrar cada experimento, para los cuales se recomienda evitar guardar variables normalizadas y enfocarse en los resultados de la valoración. Consecuentemente, se presenta el modo de ejecución para datos reales, estos son más complicados, pues no se tiene información preliminar acerca del grupo al cual debería ser atribuido (Jaimes et al., 2017), además de que iterar sobre los mismos de manera masiva no tendría resultados diferentes, para lo cual se plantea usar funciones de extracción de atributos de interés con información que permita el agrupamiento, estás funciones verifican estadísticamente que se cuenta con dos o más distribuciones de datos. Consecuentemente, se conectan las funciones a modos de experimentación unitaria y automatizada, con los cuales se evalúa el conjunto de datos, que consiste en el desarrollo de pruebas unitarias, las cuales para datos reales debe ser abordado hasta conseguir resultados estables, teniendo en cuenta las atribuciones del conjunto de datos que representan peso en la formación de grupos dentro de ellos, con el objeto de iterar, posteriormente, de manera automatizada en ejecuciones masivas y registrando los dos últimos criterios usados para datos sintéticos.
Finalmente, después de elaborar las rutinas de ejecución masiva, se han encontrado varios interrogantes al abordar la metodología, donde un usuario del enfoque se preguntaría “¿Cómo evaluar un conjunto de datos?, ¿cuáles son las funciones principales?, ¿qué se debe realizar para ingresar mis datos?”. En este sentido, se elaboran ayudas como comentarios en el código, adicionando el comando help en el cual encontrar las instrucciones generales de ayuda, como guía para empezar a usar ágilmente el enfoque, además de reducir los tiempos para comprender el enfoque, además de la elaboración de comandos básicos y la descripción de lo que cada uno hace o cumple dentro del enfoque.
Entrega
En todo desarrollo tecnológico actual debe incluirse instrucciones a medida que completan los módulos que lo complementan (Molina y Torres Moreno, 2010), en el caso de los códigos, el uso de comentarios docstrings, para Python se dispone de un estilo de comentario como documentación del código, donde se encuentra información descriptiva de las funciones, entradas y salidas para cada uno de los métodos, además de la adicción de comentarios sugiriendo cambios comunes del código. Lo primero que se le entrega a un usuario con el producto es el manual de usuario para su ejecución inmediata, donde se encuentra la descripción general o funcionalidad base, requerimientos de máquina o prerrequisitos para usarlo, un modelo de configuración rápida, las herramientas con las que cuenta y la licencia bajo la cual la persona usa el producto. Incluso cuando el enfoque es de código abierto, hay gran variedad de licencias para regular el uso de este, en el comercio, distribución y modificación, además de la garantía, el reconocimiento y el soporte por parte de los autores (o desarrolladores), y existen las posibilidades de licencias desde la Apache hasta la ampliamente usada MIT.
Después de completar la información del manual o guía de usuario, encontramos que los códigos requieren visualizar su documentación en una plataforma de acceso público, incluso dentro del software añadir demasiada documentación elevara indeseablemente la complejidad espacial del enfoque y reducirá el rango de máquinas que usarían el enfoque. Herramientas como la plataforma de GitHub o GitLab permiten ampliar la información acerca del desarrollo, incluso elaborando vídeos conectados a YouTube con el tutorial de inicio rápido del enfoque, innumerables referencias, imágenes y otros trabajos relacionados.
Por otro lado, las plataformas mencionadas previamente parecen ser desconocidas por el público en general, pues la mayoría usa únicamente navegadores de internet para encontrar soporte acerca de aplicaciones de software, donde una solución ágil en el desarrollo de una plataforma web para visualizar el código sería Sphinx, donde en el caso de Python, se ajusta a la sintaxis de los docstrings y comentarios para crear la documentación, con una interfaz gráfica amigable al usuario e información precisa. Finalmente, para elegir el tipo de licencia se han propuesto tres, desde la licencia MIT ampliamente citada para el reconocimiento del autor y su trabajo dentro de un proyecto aún más grande, siguiendo con la familia de licencias GNU que permiten acceso público y variando en términos de uso comercial, según sea el caso, y llegando la licencia Apache, de la cual generalmente se exalta el producto y su aplicabilidad, reduciendo las limitaciones comerciales.
Resultados
Bajo la metodología presentada se han desarrollado dos proyectos: el primero es cluster-CV2, el cual se estructura como un abordaje de visión computacional para identificación espacial de agrupamientos de datos, enfocado en datos con problemas de superposición de muestras provenientes de diferentes grupos; el segundo es el desarrollo de un sistema de adquisición de datos basado en Arduino y modelamiento con redes neuronales para análisis de datos, con el cual, al aplicar el cluster-CV2 sobre las mediciones obtenidas de este dispositivo, se obtienen tres grupos sin información preliminar para la clasificación. Las muestras son medidas de un sistema térmico para incubación de aves domésticas, con las cuales se ha creado un modelo de redes neuronales con la información de los grupos, al cual cada una de las muestras nuevas debe ser atribuido. El desarrollo de los dos enfoques se presenta desde metodología usada para obtener desarrollos eficaces y tiempo de ejecución.
Agrupamiento de datos no supervisado
En el enfoque de agrupamientos de datos (Contreras Contreras, Dulcé-Moreno et al., 2019) al desarrollar la fase de análisis, se encontraron los requerimientos funcionales bajo los cuales se propuso que el cluster-CV2 debe tener un enfoque no supervisado, es decir, el usuario no conoce el número de k-grupos a los cuales atribuir las muestras. La identificación se realiza sobre la matriz de distancias euclidianas de los datos para después pasarla a través de operadores morfológicos de visión computacional. Las muestras con superposición entre ellas deben ser corregidas usando la propagación y dispersión de estas en el espacio de proyección lineal. Con estos problemas definidos, se procedió a desarrollar el diseño, el cual consiste en once funciones con procedimientos matemáticos para la extracción de un matriz de distancias, proyectada sobre una imagen, identificando los k-grupos contenidos usando operadores morfológicos sobre los píxeles de la imagen generada de la matriz de distancias, y finalmente corregir la superposición a través del análisis de componentes principales sobre cada grupo detectado. Siendo un diseño secuencial, se implementó la metodología de pruebas unitarias durante el desarrollo, notar que a medida que se pasaba por las fases del desarrollo se iban usando las fases de evaluación, y verificando las pautas del diseño planteado en los algoritmos. En la evaluación del producto, se evidenció la necesidad de usar datos en una ejecución masiva, pues la ejecución unitaria no era lo suficientemente factible para guardar registros del desempeño, bajo lo cual se desarrolló el sistema automatizado de la figura 3, cuyos parámetros de entrada son el número de grupos sintéticos con los que se desea realizar la prueba y el nivel de ruido presente en sus grupos, de la misma forma se obtenía un reporte con los resultados de la identificación, corrección de la superposición y validación con métricas de precisión y exactitud.
Una visión acerca del sistema automatizado de experimentación es esquematizado en la figura 3 con software de agrupamiento, con jerarquía modular, iniciando el flujo de información con el módulo en k,s d , obligatorio para los algoritmos de ejecución, el cual contiene los directorios locales para el acceso a bases de datos y los archivos ejecutables (bloques: Matriz, Normaliza, Limiar, k-grupos, PCA, Validación), cuyo modulo gestiona los resultados usando el bloque Maestro guardando la información de las métricas de validación, la corrección de la superposición y la identificación de los grupos en el bloque Reporte como archivos separados por coma (CSV).
Fuente: elaboración propia
Figura 3 Sistema automatizado para la ejecución de pruebas automatizadas.
Por consiguiente, la cuarta fase, evaluación, utilizó para este enfoque dos métricas de validación de resultados de agrupamiento como silhouette y precisión (Halkidi et al., 2002), promediando los resultados obtenidos en la tabla 1, variando la desviación estándar atribuida para cada grupo de datos sintéticos construidos con normas gaussianas. Con respecto a la precisión, aplicando la metodología al cluster-CV2 alcanza resultados superiores con respecto a los enfoques k-means y c-means, sin embargo, la métrica silhouette arroja resultados más altos mediante las otras dos técnicas.
Tabla 1 Comparación de resultados del cluster-CV2 con el trabajo
| Nivel de ruido | Cluster-CV2 | k-means | c-means | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Silhouette | Precisión | Silhouette | Precisión | Silhouette | Precisión | |
| 0,1 | 0,6904 | 0,9933 | 0,5912 | 0,5541 | 0,8446 | 1,0000 |
| 0,2 | 0,5705 | 0,9933 | 0,6894 | 0,9867 | 0,6893 | 0,9845 |
| 0,3 | 0,4477 | 0,9914 | 0,5537 | 0,4498 | 0,5518 | 0,4499 |
| 0,4 | 0,3091 | 0,9662 | 0,4923 | 0,3734 | 0,4909 | 0,3722 |
Fuente: Tomado de Contreras Contreras, Medina Delgado et al. (2019) y Jaimes et al. (2017).
Bajo estos datos se ha estructurado un enfoque de agrupamiento de datos con resultados competitivos a las técnicas clásicas de la literatura; sin embargo, para el despliegue exitoso, en la fase 5 de la metodología, se organizaron los archivos dentro de un repositorio en línea de GitHub, cuyo repositorio identifica tres secciones: la a describe rutinas de ejecución para datos sintéticos; la b contiene los archivos con datos reales, además de los análisis dentro de archivos Jupyter Notebook, y la 3 contiene la ejecución de pruebas unitarias tanto para experimentos individuales como para ejecución masiva, recopilando todas las guías dentro del manual de usuario con la cual se va elaborando la documentación dentro del mismo código, y resumiendo todos los aspectos generales del enfoque dentro del archivo README.md de GitHub, incluyendo la licencia e información general acerca de los autores, desarrolladores y colaboradores.
Sistema de adquisición de datos
La metodología fue implementada en el desarrollo de un sistema de adquisición de datos para el análisis usando redes neuronales artificiales como operadores predictivos para cambio de estado en un sistema termodinámico (Contreras Contreras, Medina Delgado et al., 2019). La definición de requerimientos abordó solo dos elementos cruciales, desde el comportamiento teórico y los requerimientos de usuario del sistema: el registro no supervisado de las variables de temperatura y humedad relativa para los puntos de fuente de calor y carga del sistema termodinámico, variando la referencia de control de manera que permita predecir la acción que evitará la variación desde el estado de estabilidad.
Teniendo claro el enfoque, la figura 4 presenta el diseño preliminar del sistema planta-controlador, el cual consta de una interacción directa en planta, pues los datos se registran desde la fuente, el control y la carga, además de usarlos en el control del suministro energético de la fuente hacia la carga.
Fuente: elaboración propia.
Figura 4 Diseño de la interacción del sistema termodinámico con el enfoque de adquisición de datos
En el desarrollo se elaboró una serie de algoritmos para cumplir con los requerimientos, dentro de los cuales se van depurando sus declaraciones usando pruebas unitarias, llegando a la experimentación masiva y documentación del trabajo. Sin embargo, aunque este es un enfoque con parte hardware y parte software, se evidencia en la figura 5 que las primeras dos fases requirieron cuatro semanas con respecto a las diez del cluster-CV2, debido a dos factores esenciales: la necesidad inmediata y relación directa de los trabajos dentro de las áreas de inteligencia artificial y aprendizaje no supervisado, y de la experiencia obtenida previamente aplicando la metodología en aplicaciones para aprendizaje no supervisado.
Por otro lado, al incluir un sistema de adquisición de datos para la experimentación real, al contener dos fases de desarrollo (software y hardware), se requieren mayores esfuerzos en la evaluación de resultados, pues si bien la metodología de pruebas unitarias lograría ser aplicada efectivamente para experimentos en implementación física, no logra la misma versatilidad en la experimentación masiva con respecto al desarrollo estrictamente teórico.
Conclusiones
Al aplicar la metodología sobre el desarrollo de enfoques de análisis y adquisición de datos se obtuvo un tiempo de 22 semanas para el trabajo teórico, en el cual no se requiere la adquisición de materiales de hardware, para el caso de software y hardware, se requirió de 18 semanas. En este tipo de enfoques para la reducción de tiempo de desarrollo se ha propuesto la hipótesis de una definición claramente delimitada de los alcances, reduciendo el rango de actividades para el usuario y desarrollador. Por otro lado, el sistema cluster-CV2 ha alcanzado resultados comparables aplicando las métricas de la silhouette y precisión, donde sus variaciones con respecto a las técnicas k-means y c-means dan la perspectiva de obtener información conectada en lugar de usar el enfoque particional, incrementado la métrica de precisión a 0,6571 cuando se varía el nivel de ruido a 0,4 veces la desviación estándar en cada k-grupo. En general, la propuesta metodológica se fundamenta en el análisis de requerimientos funcionales, técnicos y de accesibilidad al usuario, delimitación del diseño a través de una ejecución secuencial del proyecto, con retroalimentación en fase de evaluación hacia el diseño, donde la automatización de pruebas masivas fue orientada como método de detección de errores o funcionalidades incompletas dentro de las sentencias del enfoque.
