Disrupción de la IA en procesos de asesoría académica: un estudio de caso en el Instituto Wissen de Ecuador
Disruption of AI in academic advising processes: a case study at the Wissen Institute in Ecuador
DOI:
https://doi.org/10.59773/ci.v7i2.A.140Palabras clave:
Inteligencia Artificial, asesoría académica, chatbot, educación superior, satisfacción estudiantilResumen
RESUMEN
El estudio analiza la disrupción de la Inteligencia Artificial (IA) en la asesoría académica mediante el diseño, despliegue e integración de un chatbot institucional (Asesor Wissen) en el sitio web del Instituto Superior Tecnológico Tecniempresarial Wissen (Ecuador). Se adopta un diseño cuasiexperimental con mediciones pre-post. El bot se entrenó con documentación pública institucional (becas, reglamentos, procesos) y se integró en WordPress a través de WPCode y una API proporcionada por Poe.ai, después del proceso del entrenamiento del chatbot en esta plataforma. Las métricas combinan indicadores operativos (volumen de consultas, tiempo de primera respuesta, tasa de resolución y derivación) y perceptuales (satisfacción, utilidad, facilidad de uso e intención de uso futuro, escala Likert). El trabajo se apoya en literatura reciente que vincula IA, chatbots y análisis de aprendizaje con personalización, eficiencia y retención estudiantil, y en lineamientos internacionales para su adopción responsable. Se espera aportar evidencia pragmática sobre mejoras en tiempos de atención y experiencia del usuario, así como criterios de gobernanza para una implementación escalable en educación técnica y tecnológica.
Palabras Clave: Inteligencia Artificial, asesoría académica, chatbot, educación superior, satisfacción estudiantil
ABSTRACT
The study analyzes the disruption of Artificial Intelligence (AI) in academic consulting through the design, deployment and integration of an institutional chatbot (Wissen Advisor) on the website of the Wissen Higher Technological Technobusiness Institute (Ecuador). A quasi-experimental design with pre-post measurements is adopted. The bot was trained with institutional public documentation (scholarships, regulations, processes) and integrated into WordPress through WPCode and an API provided by Poe.ai, after the process of training the chatbot on this platform. The metrics combine operational (query volume, first response time, resolution and referral rate) and perceptual (satisfaction, usefulness, ease of use and intention of future use, Likert scale) indicators. The work is supported by recent literature that links AI, chatbots and learning analytics with personalization, efficiency and student retention, and international guidelines for their responsible adoption. It is expected to provide pragmatic evidence on improvements in service times and user experience, as well as governance criteria for a scalable implementation in technical and technological education.
Keywords: Artificial Intelligence, academic counseling, chatbot, higher education, student satisfaction
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