casos de uso

El Modelo de Atención Institucional estableció los pilares y lineamientos estratégicos que orientan la prestación del servicio; sin embargo, en la dinámica de la operación diaria se presentan desafíos para su aplicación consistente. Las prioridades operativas y la atención al día a día tienden a desplazar la ejecución de estos estándares, lo que genera una brecha entre la estrategia definida y la experiencia de atención entregada a los usuarios. Esta situación evidencia una oportunidad de mejora para reforzar los mecanismos de adopción, estandarización y seguimiento del modelo, con el fin de asegurar su correcta implementación y alineación con los objetivos de calidad y experiencia de servicio institucionales.

El asistente de inteligencia artificial ServiWowIA se consolida como un habilitador estratégico del modelo de atención institucional, acompañando a las personas en su labor diaria y contribuyendo a cerrar la brecha entre los lineamientos definidos y su ejecución operativa. A través de capacidades de IA, ServiWow fortalece la capacidad de respuesta, promueve la coherencia en la atención y eleva de manera sostenible la calidad del servicio ofrecido a la comunidad uniandina. Esta solución no solo estandariza la experiencia de atención, sino que impulsa la adopción del modelo institucional y refuerza la cultura de servicio, integrando la IA como un pilar clave de la mejora continua y la transformación del servicio.

El envío de comunicaciones de bienestar por parte de GHDO, específicamente las felicitaciones por cumpleaños y aniversarios laborales, se gestiona actualmente de forma manual y recurrente, lo que lo convierte en una actividad altamente operativa y susceptible a interrupciones. Esta dinámica genera desgaste en el equipo responsable y expone el proceso a riesgos de continuidad, especialmente ante situaciones como ausencias no planificadas o limitaciones operativas que impidan realizar los envíos en los tiempos establecidos. Como resultado, se pueden presentar inconsistencias en la entrega de estas comunicaciones, afectando la percepción de equidad y el bienestar de la comunidad, particularmente cuando algunos colaboradores reciben la felicitación y otros no.

Desde una perspectiva de valor, la solución contribuye a asegurar una experiencia homogénea y equitativa para todos los colaboradores, reforzando la percepción de cercanía institucional y bienestar organizacional. Adicionalmente, habilita la redistribución del esfuerzo del equipo de GHDO hacia actividades estratégicas de mayor impacto, alineadas con la gestión del talento y la cultura organizacional. En este contexto, la solución no solo mejora la eficiencia y confiabilidad del proceso, sino que también aporta directamente a los objetivos de transformación digital, mediante la adopción de capacidades de automatización orientadas a generar valor sostenible para la organización.

La mesa de Apoyo Financiero, responsable de la atención de primer y segundo nivel para los estudiantes, ha experimentado un incremento significativo en el volumen de solicitudes durante el último periodo académico de 2025 y parte del 2026. Esta situación evidencia la necesidad de fortalecer la gestión del servicio mediante un análisis integral de los principales puntos de contacto y de la experiencia del usuario. Dicho análisis se requiere para identificar las causas raíz de las incidencias reportadas, así como los puntos de fricción que impactan la eficiencia operativa y la percepción del servicio. Es imperativo optimizar los procesos de atención, reducir la recurrencia de solicitudes y elevar los niveles de satisfacción de los estudiantes, en alineación con los objetivos institucionales de calidad y experiencia de servicio.

La solución consistió en una automatización inteligente orientada a analizar de manera estructurada los casos escalados por los estudiantes sobre los servicios financieros, con el fin de identificar los principales puntos de dolor a lo largo de las interacciones. A partir de estos hallazgos, la iniciativa habilita la definición y priorización de acciones de mejora tanto de rápida implementación, enfocadas en ajustes en la comunicación y en la atención al estudiante, como de mayor alcance, relacionadas con la optimización de procesos y sistemas. Este enfoque integral permite fortalecer la eficiencia operativa, mejorar la oportunidad y calidad de la atención, y promover una experiencia más empática y consistente, mediante una mayor articulación entre los equipos involucrados en la prestación del servicio.

La gestión tradicional de soluciones tecnológicas en entornos complejos suele enfrentar la limitación de tratar cada requerimiento bajo una estructura operativa rígida, lo que genera silos de información y una alta carga en tareas de reporte manual. Esta fragmentación, sumada a la dispersión de datos técnicos y operativos en múltiples plataformas, dificulta la visibilidad integral del portafolio y ralentiza la toma de decisiones estratégicas. El enfoque convencional prioriza la entrega técnica sobre el valor real del negocio, limitando la capacidad de respuesta ágil y delegando al equipo un rol ejecutor que carece de una visión 360 de las iniciativas institucionales y de los marcos de trabajo que rigen su ciclo de vida.

La PMO Virtual surge como un proceso transversal que redefine el modelo operativo de TI, utilizando la Inteligencia Artificial como el motor principal para la gestión del conocimiento y el empoderamiento de los equipos. Esta solución actúa como un asistente inteligente que guía a los usuarios en la definición de sus necesidades, sugiriendo la mejor forma de gestionar cada iniciativa según su naturaleza y complejidad, mientras orienta la planeación y el seguimiento de manera estandarizada. Al integrar una base de conocimiento institucional propia con las fuentes de verdad en Azure DevOps, la IA identifica con precisión caminos ágiles, tiempos y estados de cumplimiento, permitiendo que el equipo trascienda sus especialidades técnicas para convertirse en Ingenieros de Soluciones. De esta manera, la tecnología se convierte en un habilitador invisible que facilita una gestión clara, consistente y plenamente alineada con los objetivos estratégicos de la Universidad de los Andes.

En el marco de nuestra operación diaria, la eficiencia de las actividades financieras y contables se ve comprometida por la falta de un directorio centralizado. Actualmente, la necesidad de ubicar al responsable de un proceso específico se traduce en búsquedas manuales que generan cuellos de botella, retrasando los tiempos de respuesta y afectando el rendimiento general del flujo de trabajo.

Para mitigar esta pérdida de tiempo productivo y alinear nuestra infraestructura a las exigencias del negocio, resulta indispensable la adopción de una solución tecnológica. Una herramienta ágil que elimine la fricción comunicativa y logre vincular procesos con personas en segundos, garantizando así la continuidad operativa y una toma de decisiones ininterrumpida.

El asistente IA Directorio Dir. Financiera es una herramienta que centraliza las actividades y funciones de la Dirección.

El propósito es optimizar parte de tiempo operativo al automatizar el ruteo de consultas internas. Los beneficios son inmediatez, conectividad y fiabilidad.

A partir del análisis de los procesos de acreditación y renovación de programas académicos, se identificó una alta carga operativa en la elaboración de los informes de autoevaluación exigidos por el CNA. La búsqueda, consolidación y redacción de información proveniente de múltiples fuentes demanda un esfuerzo significativo por parte de las unidades académicas y de Planeación. Adicionalmente, la gestión fragmentada de evidencias y documentos institucionales dificulta su consulta oportuna, generando reprocesos, mayores tiempos de elaboración y riesgos de inconsistencias. En este contexto, existe una oportunidad para aprovechar la IA para facilitar el acceso al conocimiento institucional, apoyar la construcción de los informes y fortalecer la eficiencia y calidad del proceso de acreditación.

La plataforma con inteligencia artificial apoya y centraliza el ciclo de autoevaluación y acreditación de programas académicos, esta solución integrará capacidades de generación asistida de contenido para apoyar la redacción contextualizada de los informes de autoevaluación, junto con mecanismos de consulta inteligente sobre evidencias, lineamientos y documentos institucionales mediante técnicas de recuperación semántica de información. Adicionalmente, dispondrá de un entorno de trabajo colaborativo que facilite la construcción conjunta de los informes, garantizando acceso gobernado a la información institucional, trazabilidad de cambios, control de versiones y una gestión centralizada de las evidencias requeridas para los procesos de acreditación.

La depuración manual de hojas de cálculo (duplicados, errores de formato, campos vacíos) consume tiempo en tareas repetitivas y sin trazabilidad.

Genera reprocesos, retrasa la información, introduce errores y expone datos personales al compartir archivos.

Es necesario estandarizar, automatizar y gobernar la preparación de datos para permitir la autogestión de los usuarios sin depender de desarrollos técnicos a medida.

Plataforma asistida por IA que permite a los usuarios cargar un archivo de Excel para depurar, validar y anonimizar los datos, expresando sus requerimientos en lenguaje natural. La herramienta traduce las instrucciones en un plan auditable que un motor determinístico ejecuta de forma segura y trazable. Las reglas se guardan como recetas reutilizables y se comparten entre usuarios y equipos, convirtiendo el conocimiento individual en un activo institucional repetible. La plataforma opera bajo autenticación institucional (SSO), con un modelo de roles y permisos, auditoría de cambios y monitoreo del consumo de IA, e incorpora además el módulo CariIA, que automatiza el cruce y la consolidación de archivos de campañas con la información del CRM, reemplazando un procedimiento manual y propenso a errores por un pipeline controlado de extremo a extremo.

La efectividad de cualquier asistente personalizado de IA depende directamente de su «System Prompt» inicial (su corazón). Sin embargo, la mayoría de usuarios tiene dificultades para redactar directrices técnicas precisas, lo que genera comportamientos erráticos, alucinación de datos e outputs inconsistentes que frustran el propósito del asistente.

Implementamos el asistente Ingeniero de Prompts. A través de una entrevista guiada de solo 3 preguntas clave ante ideas vagas, evalúa la complejidad del requerimiento y traduce las necesidades del usuario en un System Prompt avanzado estructurado bajo frameworks internacionales (RICE, RTF, TAG, CARE o CO-STAR).

Las decisiones académicas del Consejo Académico quedan registradas en actas cuyo acceso es fragmentado y poco práctico para la comunidad universitaria. Quien no es miembro del Consejo debe conocer de antemano en qué sesión se trató el tema de su interés, ubicar el acta en la página de Secretaría General —que solo publica los dos últimos años— y leer el documento completo hasta encontrar el apartado relevante. A esto se suma que una misma decisión puede evolucionar a lo largo de varias sesiones, sin trazabilidad consolidada. Paralelamente, Secretaría General atiende peticiones de información institucional —como la fecha de creación de un programa— cuya resolución puede tomar desde varias horas hasta días de búsqueda manual. Existe entonces la oportunidad de disponibilizar el acceso a la información pública de consejo académico y reducir tiempos de respuesta.

Se construyó un asistente conversacional con base de conocimiento documental sobre las actas públicas del Consejo Académico del periodo 2020–2025. El asistente permite consultar decisiones académicas en lenguaje natural, reconstruir la trazabilidad de un tema a través de múltiples actas , y obtener respuestas en segundos sobre asuntos que antes exigían búsqueda manual documento por documento. El diseño del prompt es deliberadamente restrictivo y de carácter estrictamente informativo: el asistente no emite interpretaciones, juicios ni contenido no soportado en la fuente; entrega la información de forma completa; cuando incorpora fragmentos de las actas los reproduce textualmente entre comillas tal como fueron consignados; y en toda respuesta indica el acta de origen, de modo que el usuario pueda verificar la información directamente en la fuente. La solución fue construida y se consume dentro de ChatMigo IA. Este piloto constituye la primera fase de una iniciativa mayor: actualmente se encuentra en desarrollo una segunda fase que ampliará la base de conocimiento a 70 años de actas de los distintos consejos y a los reglamentos institucionales.

El programa de Psicología atravesó una modificación de su plan de estudios que estableció dos conjuntos de requisitos distintos: uno aplicable a los estudiantes que ingresaron antes de 2023 y otro para quienes ingresaron a partir de ese año. La facultad recibía un alto volumen de preguntas recurrentes sobre CBU, requisitos y opciones de grado, prerrequisitos de materias y planificación académica, que debían ser resueltas de manera individual por el equipo de la Facultad. La información, además, se encontraba dispersa en distintos documentos y canales, lo que dificultaba al estudiante confirmar con certeza qué condiciones le aplicaban según su cohorte de ingreso. Existía entonces la oportunidad de centralizar y automatizar la resolución de estas consultas, liberando capacidad del personal y entregando al estudiante respuestas inmediatas, consistentes y ajustadas a su situación particular.

Se implementó un asistente virtual conversacional que responde en lenguaje natural las preguntas de los estudiantes sobre los procesos académicos de la Facultad de Psicología. El asistente entrega información actualizada sobre el Ciclo Básico Uniandino (CBU), requisitos de grado, opciones de grado, prerrequisitos de materias, planificación académica y demás trámites asociados al programa, diferenciando de manera explícita las condiciones aplicables según el año de ingreso del estudiante —antes o después de la modificación del plan de estudios d —. El estudiante ingresa, formula su pregunta como la haría a un asesor y obtiene una respuesta inmediata y consistente, sin necesidad de conocer la estructura documental ni de escalar la consulta a la Facultad. La solución fue construida y se consume dentro de ChatMigo IA, lo que permite mantener la base de conocimiento actualizada y replicar el modelo en otros programas.

El desarrollo de soluciones de IA generativa con acceso a conocimiento institucional suele requerir implementar repetidamente componentes de ingesta, indexación, recuperación y evaluación. Esto incrementa el esfuerzo de desarrollo, dificulta la reutilización y genera soluciones heterogéneas.

RAG as a Service es una plataforma de código abierto orientada a desarrolladores que ofrece capacidades reutilizables de Retrieval-Augmented Generation (RAG) mediante APIs. Incluye un backend de servicios, un frontend tipo playground y un framework de evaluación para medir la calidad de las respuestas y del proceso de recuperación.
La arquitectura permite administrar múltiples bases de conocimiento desde un mismo despliegue, operar como servicio institucional compartido, desplegar instancias por dependencia o utilizarse localmente en proyectos específicos. Al ser de código abierto, puede extenderse, modificarse o bifurcarse según las necesidades de cada equipo.

La formulación de proyectos, convocatorias, grants e iniciativas institucionales requiere identificar personas con experiencia y conocimiento pertinentes para roles específicos. Esta búsqueda suele depender del conocimiento informal, redes personales o revisión manual de antecedentes, dificultando reconocer capacidades existentes en toda la institución.

Folio es una prueba de concepto que identifica personas y experiencia institucional potencialmente relevantes para proyectos y convocatorias. Analiza los requisitos de roles específicos y los contrasta con información disponible sobre conocimientos, experiencia y participación previa en proyectos.
La herramienta combina mecanismos determinísticos con modelos de lenguaje para interpretar requisitos y establecer correspondencias. También permite identificar proyectos institucionales previos similares a una nueva oportunidad, aportando evidencia sobre experiencia acumulada.
Folio no es una herramienta de selección de personal y actualmente se utiliza exclusivamente para experimentación y validación del concepto.

Los espacios físicos, exposiciones y recursos institucionales pueden tener disponibilidad limitada en el tiempo y depender de personas especializadas para explicar su contexto. Esto restringe su alcance y dificulta preservar experiencias una vez finalizadas.

La iniciativa desarrolla gemelos digitales de espacios y recursos institucionales integrados con guías virtuales basadas en IA generativa. Los usuarios pueden recorrer entornos de realidad virtual e interactuar mediante voz con avatares capaces de recuperar información contextual, generar respuestas y comunicarlas en tiempo real.
Uno de los casos desarrollados corresponde al Metro de Bogotá, con un gemelo digital de un vagón y de su sala de exposiciones. El avatar permite consultar información sobre cultura ciudadana, funcionamiento del sistema, características del proyecto e impacto urbano y tecnológico.
La misma arquitectura se utiliza para preservar exposiciones temporales de biblioteca, permitiendo mantenerlas disponibles después de su cierre físico y acompañarlas con guías virtuales capaces de explicar sus contenidos.

Las actas administrativas suelen ser extensas, heterogéneas y poco estructuradas, lo que dificulta localizar decisiones, antecedentes, compromisos o información específica. La consulta manual de múltiples documentos requiere tiempo y conocimiento previo sobre dónde encontrar la información.

SenecaReader es un visor agéntico de actas desarrollado para la Secretaría de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de los Andes. Integra un agente con RAG que permite consultar las actas mediante lenguaje natural, recuperar información relevante, generar reportes y mantener contexto de sesión para consultas posteriores.
La plataforma incorpora mecanismos para estandarizar el procesamiento de las actas. El personal de Secretaría administra la información, mientras que directivos y profesores constituyen los principales usuarios de consulta.
Actualmente se encuentra en fase de desarrollo, inicialmente orientado a la Facultad de Ingeniería y con potencial de ampliación hacia otras dependencias de la Universidad.