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Inteligencia Artificial en el SIU: innovación aplicada a la gestión universitaria

Hernan Turin, Coordinador General del SIU Por Hernán Turin, Coordinador General del SIU

En el marco del eje de Innovación del Taller Anual SIU 2024, realizado en la Universidad Nacional de San Juan, desde el SIU venimos desarrollando diversas iniciativas vinculadas con la aplicación de inteligencia artificial (IA) para fortalecer y mejorar los procesos de gestión universitaria.

Se trata de un campo en permanente evolución, donde surgen constantemente nuevas herramientas y desafíos, por lo que el enfoque que estamos adoptando busca combinar la exploración tecnológica con una mirada integral, colaborativa y adaptada a las necesidades reales del sistema universitario.

Actualmente, estamos avanzando en distintos frentes. Uno de ellos es la implementación de un asistente virtual interno, diseñado para brindar respuestas rápidas y precisas sobre el funcionamiento y la normativa vigente del SIU. Esta herramienta tiene como objetivo facilitar el acceso a la información para los equipos técnicos y de gestión, optimizando los tiempos de consulta y soporte.

Otro proyecto en curso se enfoca en el catálogo de bienes y servicios del sistema SIByS, donde estamos incorporando un motor de búsqueda semántica que permita mejorar la categorización automática de los bienes dentro del sistema SIU-Diaguita. Esta funcionalidad busca agilizar el proceso de carga y clasificación, aportando mayor precisión y eficiencia a la gestión de compras universitarias.

En paralelo, se está trabajando en una nueva versión de la guía de carreras universitarias, con el objetivo de simplificar la exploración de la oferta académica. A través de tecnologías de IA, se busca habilitar búsquedas por lenguaje natural o coloquial, facilitando a los futuros estudiantes encontrar opciones formativas que se ajusten a sus intereses.

Desde el año pasado también se está desarrollando un proyecto que denominamos "categorizador académico", una iniciativa orientada a identificar patrones y comportamientos dentro del recorrido académico de los estudiantes. Este desarrollo, aún en etapa inicial, apunta a generar alertas tempranas, mejorar el acompañamiento y apoyar las políticas de permanencia y egreso. Actualmente, estamos trabajando en la validación del modelo predictivo con datos reales de universidades, y en la incorporación progresiva de nuevas variables.

Implementar este tipo de soluciones conlleva importantes desafíos técnicos y operativos, entre ellos la necesidad de contar con infraestructura de procesamiento capaz de responder con rapidez y escalar ante altas demandas de uso. También implica un trabajo constante de evaluación y prueba, dado que el ecosistema tecnológico vinculado con la IA se encuentra en un estado de alta volatilidad, con herramientas y modelos que evolucionan rápidamente y exigen criterios claros para su adopción.

Por este motivo, estamos trabajando junto con la Comisión de Conectividad y Sistemas de Información del CIN en el análisis de cuáles son las áreas de la gestión universitaria donde la aplicación de IA tiene mayor viabilidad e impacto. Este trabajo colaborativo permite alinear los desarrollos con las prioridades del sistema y generar soluciones sostenibles, éticas y contextualizadas.

Finalmente, es importante destacar que la IA no es solo una cuestión tecnológica, sino una temática amplia que atraviesa todas las áreas de la universidad. Requiere por lo tanto un enfoque integral, que incluya aspectos técnicos, organizacionales, normativos y humanos, y que promueva una adopción responsable, transparente y orientada a mejorar la experiencia de todos los actores del sistema universitario.

Archivo InfoSIU