VyCla — Chatbot de PLN no WhatsApp Reduz o Tempo de Resposta de Matrículas de 11 Horas para 75 Segundos na Universidad de Nariño, Colômbia

Na Universidad de Nariño, na Colômbia, o Gabinete de Controlo, Registo Académico e Admissões (OCARA) tratava manualmente as questões de matrícula e admissão de licenciatura, com um tempo médio de resposta que o estudo viria a medir em 666,04 minutos — mais de onze horas — por pedido, sobrecarregando uma equipa reduzida durante os períodos de pico de matrículas.
A equipa da universidade construiu o VyCla, um chatbot de processamento de linguagem natural integrado com o WhatsApp, seguindo um processo ágil Scrum ao longo de cinco sprints e uma arquitetura baseada em Node.js, Python (Flask, NLTK) e PostgreSQL. O modelo subjacente de classificação de intenções foi treinado com 13.996 frases distribuídas por 21 intenções, cobrindo as questões mais comuns de matrícula e admissão.
Uma fase diagnóstica inicial inquiriu 4 funcionários da universidade, 105 estudantes matriculados e 45 candidatos, de forma a mapear as necessidades reais de informação. Na fase de avaliação, 122 utilizadores interagiram com o VyCla, gerando 462 pedidos resolvidos; o estudo reportou 99% de precisão do modelo, uma pontuação média de satisfação dos utilizadores de 4,23 em 5, uma pontuação média de recomendação de 4,07 em 5, e um tempo médio de resposta de 1,25 minutos — uma redução de 99,81% face à linha de base manual. O trabalho foi publicado na revista com revisão por pares Revista Colombiana de Tecnologías de Avanzada (Vol. 1, N.º 47, 2026).
A linha de base de comparação (666 minutos) reflete o processo manual anterior da própria OCARA, e não um referencial externo, e a amostra de avaliação (122 utilizadores) representa apenas uma fração do universo total de candidatos da universidade, pelo que os números reportados descrevem um projeto-piloto bem-sucedido, e não uma implementação já totalmente escalada e auditada de forma independente; os próprios autores apresentam a extensão a outros processos administrativos como trabalho futuro, e não algo já comprovado.