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Educación Superior

La Inteligencia Artificial como solución para la gestión educativa

"Acompañamos a que la Universidad Siglo 21 mejore el 11 por ciento de su tasa de retención sobre el objetivo que se habían planteado al año anterior" - Yamil Rabbat

Entrevistamos a Yamil Rabbat, CEO de la empresa Ed Machina quien nos habla sobre las posibilidades que la inteligencia artificial brinda a la gestión de las instituciones educativas.

En este artículo verás un breve resumen sobre lo que conversamos con Yamil Rabbat, CEO de Ed Machina y encontrarás, además, el video completo de la entrevista. Te recomiendo que lo veas completo porque realmente permite profundizar en la importancia del soporte que brinda la inteligencia artificial a quienes ejercen la gestión en instituciones de nivel superior.

Yamil presenta a Ed Machina como una compañía que acompaña a las instituciones educativas de educación superior en un proceso de creación de analítica avanzada, es decir, que trabajan para que las universidades e instituciones educativas de nivel superior puedan encontrarse con tableros que les muestren información en tiempo real y después, ir avanzando hacia la creación de modelos predictivos que utilizan inteligencia artificial para poder identificar puntos de dolor y atomizar predicciones, ya sea para retención estudiantil, inscripción de estudiantes y demás KPIs, como se llama en la jerga clave de la gestión educativa.

Desde tu experiencia trabajando con Ed Machina, ¿Qué casos de éxito podrías nombrarnos?

Yamil Rabbat: El caso de éxito paradigmático que nosotros tratamos de llevar al público a través de los webinars que realizamos, así como el que tendremos el día el jueves 3 de junio es el de la Universidad siglo 21.

Y ¿por qué lo usamos? Primero por el tamaño y envergadura de la universidad. Es decir, una universidad con 65.000 o 70.000 estudiantes presenta un desafío particular a la hora de generar modelos que predigan con la frecuencia estimada por la universidad y con la precisión con la cual nosotros trabajamos y que puedan ser puestos al servicio de la universidad y que la universidad los utilice para mejorar indicadores. Cosa que efectivamente en la Universidad Siglo 21 ocurrió.

La propuesta de trabajo que nosotros creamos con ellos empezó hace ya más de un año e involucró toda una rama de modelos que, en definitiva, se enmarcan dentro de un proyecto más grande del Universidad, que es un proyecto de Big Data. Dentro de ese proyecto nosotros acompañamos a las diferentes áreas, incluyendo el área de gestión de data de la universidad, que surgió como producto de este trabajo en conjunto. Los acompañamos en la creación de un esquema de toma de decisiones basado en data. Eso es lo que nosotros hemos ofrecido y hemos trabajado en conjunto con la universidad con muy buenos resultados.

Nombro este caso además por la complejidad que atraviesan las universidades privadas en la Argentina, donde existe una alta penetración de las universidades públicas. De manera que cuando uno trabaja con indicadores clave como los mencionados, a los cuales podríamos agregar quizá otros como es el Revenue Management o quizá otros indicadores, en esa línea se trabaja en un escenario híper competitivo y con muchas particularidades. Entonces, amoldarse a eso puede arrojar buenos resultados. Es realmente un desafío que nosotros abordamos y que estamos muy felices por los resultados.

¿Qué posibilidades brinda la inteligencia artificial a la gestión?

YR: Lo que te permite todo lo que es inteligencia de datos cuyo último estadio es la inteligencia artificial, digamos, pero que tiene varios estadios previos, entre ellos algunos que tienen que ver con hacer un diagnóstico, es decir, haciendo analítica descriptiva de la foto actual del estadio, actual de la universidad o la institución superior para identificar cuáles son los problemas que uno debe atacar. Eso es de enorme agregación de valor para las instituciones educativas. Agrega valor porque uno puede empezar a entender dónde están sus debilidades y cómo atacarlas. ¿Qué te ofrece la inteligencia artificial o los modelos predictivos que nosotros creamos en conjunto con las universidades? es generar predicciones atomizadas por estudiante o estudiante potencial. De acuerdo en que estadío del ciclo de vida del estudiante uno esté trabajando.
Como dato concreto puedo decirte que nosotros acompañamos a que la universidad mejore el 11 por ciento de su tasa de retención sobre el objetivo que se habían planteado al año anterior.

A continuación, te dejamos la entrevista completa en video. Es muy rica en contenido, te sugerimos verla en forma completa:

Además, Ed Machina invita a quienes estén interesados en la temática a participar gratuitamente del webinar “DESAFÍOS DE CRECIMIENTO Y ADQUISICIÓN DE NUEVOS ESTUDIANTES” que se realizará este jueves 3 de junio de 2021 – 12:00 pm ARG | 11:00 am CH | 10:00 am COL | 10:00 am MX

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Alfredo da Costa

Lic. en Ciencias de la Comunicación, tecnólogo educativo y Docente. Directivo en nivel secundario desde el año 2012. Director de la revista Gestión Educativa. Fundó junto a un equipo de directores la Red de Directivos de Instituciones Educativas (REDIE). CEO en NextBrain Educación. Maestrando en Educación en la Universidad de San Andrés.

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