El presente Trabajo de investigación analiza la viabilidad de migrar la plataforma IMSS Digital hacia una infraestructura de computación en la nube con la intervención de la Inteligencia Artificial Aplicada, en sistemas de AI Platforms que den un mayor rendimiento en tiempo real con el objetivo de mejorar la escalabildad,disponibilidad y eficiencia de los servicios digitales por parte de los derechohabientes, lo cual ha evidenciado limitaciones en la infraestructura tecnológica tradicional que administra actualmente la Plataforma. La investigación adopta un enfoque de investigación- acción, combinando el análisis teórico con la implementación de un plan piloto en la Unidad de Medicina Familiar No.171 en Guadalajara, Jalisco, que permitirá evaluar el desempeño de una arquitectura iCloud moderna basada en microservicios y servicios administrativos. Pará el diagnostico se utilizaron herramientas como análisis FODA, entrevistas, observación y análisis de datos operativos. Los resultados esperados incluyen mejoras en el rendimiento del sistema, reducción de tiempos de respuesta, mayor capacidad de escalabilidad y optimización de costos operativos. Este estudio busca aportar la transformación digital en el instituto mexicano del seguro social para implementar a nivel nacional dentro del IMSS.
| Código institucional | PROD-2026-4477 |
| Idioma | ES |
| Grupo(s) | Sinergia digit@l (COL0151911) |
| Línea de investigación | Analítica de Datos e Inteligencia Artificial en Sistemas de Software |
| Programa | Mercadeo Digital |
| Área OCDE | Ciencias Sociales |
| URI Minerva | https://sgi.redsummaeducation.education/minerva/item/4399 |
Claudia Catalina Flores Ochoa, Leticia Verónica González Lucas, Deidy Gutiérrez Niño (2026). Propuesta de migración a infraestructura cloud para la modernización tecnológica de la plataforma IMSS Digital. https://sgi.redsummaeducation.education/minerva/item/4399
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title = {Propuesta de migración a infraestructura cloud para la modernización tecnológica de la plataforma IMSS Digital},
author = {Claudia Catalina Flores Ochoa and Leticia Verónica González Lucas and Deidy Gutiérrez Niño},
year = {2026},
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