Asistente Institucional RAG
Problema
El equipo de atención escolar estaba saturado respondiendo las mismas dudas sobre trámites y normativas a miles de estudiantes diariamente.
Solución
Asistente virtual 24/7 utilizando arquitectura RAG (Retrieval-Augmented Generation) conectado a las bases de conocimiento y normativas institucionales.
Arquitectura
Ingesta de normativas y trámites hacia una base vectorial. LangChain arma el retrieve-then-generate: recupera pasajes, condiciona al modelo y cita la fuente institucional. No se inventa reglamento. El chat corre contra ese índice, no contra la web abierta.
Cómo se midió
Cifra reportada por el desarrollador único del asistente en UVP, feb 2024–jun 2025. El 65% es la porción de consultas L1 (horarios, trámites, normativa repetida) que el bot cerró sin escalar a un humano, sobre el tráfico observado en ese periodo. No hay tamaño de muestra publicado ni auditoría de la universidad en esta página.
¿Quién construyó el asistente de IA de la UVP y qué resuelve?
Franco Sanchez, como desarrollador de IA y mentor técnico en la Universidad del Valle de Puebla, feb 2024–jun 2025. Un RAG sobre normativa institucional responde 24/7 las dudas L1 de trámites y deja al equipo humano las excepciones.
El trabajo
La Universidad del Valle de Puebla tenía un equipo de atención respondiendo las mismas preguntas de trámites todos los días. Horarios, documentos, normativa que ya estaba escrita. Eso es tráfico L1: no es consejo académico, es lookup. De febrero de 2024 a junio de 2025 fui el desarrollador de IA del asistente y, en paralelo, mentor técnico de estudiantes. Dieciséis meses, no un hackathon.
La arquitectura es RAG, no un modelo al que se le pidió “sé la universidad”. Ingesta de bases de conocimiento y reglamentos hacia vectores. LangChain recupera pasajes, condiciona la generación y mantiene la respuesta atada a esos pasajes. Si el índice no tiene el trámite, el bot no debe inventar una fecha de titulación. El canal es 24/7 porque los estudiantes no preguntan solo en ventanilla. Lo que no resuelve L1 se escala: el bot no es el coordinador.
El 65% es la porción de L1 que el operador (yo) vio cerrarse sin escalar. No publiqué el recuento de tickets ni un informe de la UVP. Un evaluador debe tratar esa cifra como auto-reportada. Lo que sí está en el record laboral es el rol, las fechas y que el asistente existió para bajar la carga repetida, no para sustituir a un coordinador. Si UVP firma una atestación algún día, irá a sameAs. Hoy no está inventada en el JSON-LD.
También mentoreé. Eso no es el producto, pero explica por qué el sistema está escrito para que un estudiante pueda mantener el índice: documentos institucionales cambian. Un RAG que no se reingesta es un rumor al mes siguiente. El mentoring y el bot se prestaban el mismo criterio: no dejes texto muerto en producción.
Esta página no es un tutorial de “qué es RAG”. Es el sistema de una universidad, con un nombre, un intervalo y un porcentaje que declara su método y sus límites. Quien busque un curso de LangChain debe irse a otra URL.
Capturas
