Meneses Torres, Edison FernandoMejia Carrasco, Fabio Israel2026-07-302026-07-302026000734https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/49427ACT Consultores, firma de asesoría contable establecida en Ambato, Ecuador, gestiona una cartera de 400 clientes activos con un equipo de siete profesionales. Su operación se apoya en el sistema contable Microplus y en hojas de cálculo de Google Sheets, lo que genera ausencia de trazabilidad de tareas, distribución subjetiva de la carga laboral y riesgo recurrente de incumplimiento de obligaciones tributarias ante el Servicio de Rentas Internas. El presente trabajo desarrolla un software web de gestión de clientes y tareas con integración de un modelo de inteligencia artificial para el balanceo de carga laboral, con el propósito de centralizar la información operativa y optimizar la distribución del trabajo entre asesores. El sistema se construyó en Laravel 11 bajo el patrón Modelo-Vista-Controlador, con base de datos MySQL y control de acceso por roles implementado con Spatie. El módulo de inteligencia artificial emplea una arquitectura híbrida de cuatro etapas: cálculo ponderado de carga por asesor, consulta a la API de Groq con el modelo Llama 3.3 de 70 mil millones de parámetros, complemento mediante algoritmo greedy y validación manual del supervisor antes de aplicar cualquier reasignación. La metodología de desarrollo adoptada es XP (Extreme Programming) en tres iteraciones, acompañada de un enfoque de investigación mixto que combina encuesta Likert a asesores y entrevista semiestructurada al gerente. Los resultados demuestran que el módulo de nivelación reduce la brecha de carga entre el asesor con mayor y menor puntaje en un 36,5 %, eliminando los indicadores de sobrecarga presentes antes de la redistribución.esGestión de tareasNivelación de carga laboralInteligencia artificialThesis