Descubre cómo construir una base de datos fiables y preparada para aplicar inteligencia artificial en captación, gestión académica, retención del alumnado y toma de decisiones.
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Universidades, escuelas de negocio y centros de formación ya usan herramientas de IA. Lo difícil es pasar de los pilotos a casos de uso con impacto medible.
Los datos académicos, de admisiones, de finanzas y de personas viven en sistemas que no se hablan entre sí. Cada área interpreta los indicadores de manera distinta, los informes requieren trabajo manual y, con frecuencia, el riesgo de abandono o los problemas de captación se detectan demasiado tarde.
A esto se suma la necesidad de garantizar la continuidad de los sistemas durante momentos críticos como la matrícula, los exámenes o el cierre de actas, además de avanzar hacia un uso de la IA seguro, controlado y gobernado.
En este webinar te enseñamos, paso a paso, cómo convertir datos dispersos en información fiable, lista para decidir y para aplicar IA.
Partiremos de un caso real de una institución educativa con colegios, formación profesional, universidades y programas de posgrado. Te contamos cómo integramos sus fuentes, cómo definimos indicadores comunes y qué construimos encima: cuadros de mando, predicción del abandono y consultas en lenguaje natural.
Cómo evolucionar hacia una infraestructura resiliente que garantice la continuidad de los sistemas durante los momentos críticos del curso, con alta disponibilidad, recuperación ante desastres y monitorización adaptada a la capacidad del equipo de TI.
Cómo integrar los datos de los sistemas académicos, CRM, ERP, finanzas y recursos humanos para eliminar duplicidades y construir una visión coherente del alumno, las titulaciones y la actividad de la institución.
Cómo definir modelos e indicadores gobernados para que dirección, admisiones, gestión académica y finanzas trabajen con los mismos datos y se fíen de ellos.
Cómo utilizar cuadros de mando para analizar la captación, seguir el funnel de admisiones, conocer la evolución de las matrículas y anticipar situaciones como el riesgo de abandono.
Cómo aplicar IA y analítica conversacional sobre datos gobernados, respetando los permisos de acceso y ofreciendo respuestas coherentes con la información oficial de la institución.
Una sesión práctica con ejemplos, pantallas y demostraciones de casos de uso reales.
No es una demo genérica: todo lo que verás es un proyecto real, entregado en el sector educativo.
| 01. La base que no puede fallar | → | Infraestructura y datos preparados para los momentos críticos del curso, y el primer paso hacia la IA. |
| 02. Una única versión de la verdad | → | Integración, calidad y gobierno del dato para que todas las áreas trabajen con indicadores comunes y trazables. |
| 03. Del dato a la decisión | → | Cuadros de mando, analítica de admisiones, predicción del abandono y consultas en lenguaje natural sobre los datos de la institución. |
| 04. Preguntas y próximos pasos | → | Conclusiones, resolución de dudas y cómo empezar desde donde está hoy tu institución. |
Especialistas en IA, datos e infraestructura
