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Buena práctica Importada

Oficina Virtual de Admisiones con ChatGPT — Tres Universidades Públicas Peruanas Automatizan la Atención a Postulantes

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Evidencia: Observacional / pre-post Top 89% 27/100 · Pregunte a Evidence Copilot sobre esta práctica

Investigadores de tres universidades públicas peruanas crearon el primer asistente de admisiones con ChatGPT, reduciendo el tiempo de respuesta a menos de 2 minutos (92% de precisión) y elevando el Net Promoter Score de 25 a 70.

over 80 %
Reducción del tiempo de respuesta frente a los canales tradicionales
92 %
Precisión de las respuestas
95.2 %
Sensibilidad
75 %
Especificidad
25 to 70 NPS
Net Promoter Score, antes y después
86 %
Satisfacción de los estudiantes
Oficina Virtual de Admisiones con ChatGPT — Tres Universidades Públicas Peruanas Automatizan la Atención a Postulantes

Detalles

Madurez
Piloto
Promotor
Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Período
2024–2025
Palabras clave
higher education, admissions, conversational AI, public university

Contexto

Las oficinas de admisión de las universidades públicas de Perú dependen tradicionalmente de llamadas telefónicas y visitas presenciales, lo que genera largas esperas en los periodos de mayor matriculación. Investigadores de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos, la Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo y la Universidad Nacional Intercultural de la Amazonía construyeron lo que describen como el primer sistema conversacional basado en ChatGPT para una oficina de admisiones de una universidad pública.

Actividades

El asistente gestiona el tráfico de solicitantes, padres/tutores y consultas externas; en el despliegue reportado, los estudiantes representaron el 72% de los usuarios, los padres/tutores el 18% y los solicitantes externos el 10%.

Resultados

Los resultados medidos incluyeron tiempos de respuesta inferiores a dos minutos (una reducción de más del 80% frente a los canales tradicionales), 92% de precisión en las respuestas, 95,2% de sensibilidad y 75% de especificidad, y un Net Promoter Score que subió de 25 a 70; la satisfacción fue del 86% entre los estudiantes, 75% entre padres/tutores y 78% entre solicitantes externos.

Conclusiones

La cifra de 75% de especificidad indica una tasa no despreciable de clasificaciones incorrectas en algunos tipos de consulta, y el estudio cubre un único ciclo de despliegue en la oficina de admisiones de una institución, sin replicación independiente reportada hasta la fecha.

Implementación
Coste indicativo
Bajo (< 50 000 €)
Tiempo hasta resultados
Corto (< 1 año)
Personal y competencias
Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo, Universidad Nacional Intercultural de la Amazonía

Condiciones para el éxito

  • single ChatGPT-based assistant serving three distinct user groups (students, parents/tutors, external applicants)
  • response-quality metrics (accuracy, sensitivity, specificity) tracked and published

Modos de fallo comunes

  • 75% specificity indicates a non-trivial rate of misclassified queries on some question types
  • results come from a single deployment cycle at one institution with no independent replication reported yet

Dónde encaja

Tipo de gobernanza
public university consortium (research-led deployment)
Escala
single admissions office, one deployment cycle
Nivel de ingresos
upper-middle-income country (Peru)

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vías de financiación indicativas para prácticas de este tipo: compruebe siempre las convocatorias vigentes y las reglas de elegibilidad de cada programa.

¿Usted implementa esta práctica? Reivindíquela — los implementadores verificados obtienen un contacto público en la página y pueden proponer correcciones.

Fuentes de datos

De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.

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