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Guías, comparativas de estándares y notas de campo sobre plataformas de aprendizaje, de la más reciente a la más antigua.
Deuda técnica en IA generativa: RAG, agentes y código generado
La deuda técnica de la IA generativa se acumula en fuentes, índices, agentes y código. El análisis propone controles para RAG, agentes, código generado y desarrollo dirigido por especificaciones.
La IA no elimina la necesidad de criterio experto; la amplifica
Producir un documento impecable ya no demuestra nada. Lo que decide es saber si esa propuesta se sostiene, qué se descartó y quién responde por ella.
AI Gateway para EdTech: arquitectura auditable para el Reglamento de IA
Una pasarela de IA ayuda a gobernar modelos, datos y herramientas si autoriza antes de recuperar información, trata el enmascaramiento reversible como seudonimización y registra decisiones sin convertir cada conversación en un archivo permanente.
Automatizar procesos educativos: del primer contacto al certificado
Guía para automatizar el recorrido del estudiante entre admisiones, secretaría, gestión académica, identidad, aula virtual, apoyo y certificación.
CRM educativo: de candidato a estudiante sin duplicar datos
Guía para conectar CRM, admisiones, matrícula e identidad con estados verificables, reintentos seguros y una vía clara para los duplicados.
Cómo gobernar la IA en una plataforma EdTech
Gobernar la IA educativa no consiste en aprobar un proveedor ni en redactar principios. Consiste en asignar responsables. A partir de resultados verificables, la organización decide qué datos del estudiante puede tratar cada sistema y hasta qué punto puede influir en su trayectoria académica.
Accesibilidad en LMS y cursos: criterio de producto con WCAG 2.2
Cómo diseñar, comprar y verificar un LMS y sus cursos con WCAG 2.2: controles, autoría, actividades, proveedores y una matriz de aceptación aplicable.
Arquitectura de learning analytics: del evento a la intervención
Una arquitectura para convertir los eventos de un LMS y sus herramientas en métricas interpretables, definir reglas y responsables para cada intervención y comprobar sus resultados.
Context Engineering en EdTech: gobernar lo que recibe la IA
Cómo diseñar Context Engineering en EdTech: un compilador de entradas, autorización antes de RAG, límites de MCP, memoria gobernada y pruebas de aceptación.
¿Está tu LMS preparado para agentes? Ocho pruebas de arquitectura
Ocho pruebas para saber si un LMS permite que agentes de IA consulten y actúen con delegación, límites, trazabilidad y responsabilidad educativa.
Del documento al artefacto vivo: qué estructurar antes de automatizar
Método para convertir documentos en conocimiento estructurado, gobernado y reutilizable sin perder control, trazabilidad ni salidas como HTML, PDF o Word.
Arquitectura de un tutor de IA que pueda demostrar cuándo enseña
Cómo diseñar y evaluar un tutor de IA que ayude a aprender: estado del alumno, conocimiento gobernado, intervención pedagógica, permisos y una matriz de aceptación.