Inteligencia artificial para mejorar la gestión de academias y centros de formación

Revisar matrículas, solicitar documentación pendiente, preparar expedientes y reorganizar horarios ocupa una parte considerable del trabajo de una academia. La inteligencia artificial puede ayudar a agilizar estas tareas cuando se integra en procedimientos claros, con información actualizada y una persona responsable de comprobar los resultados.

Estas aplicaciones centraron el webinar de Aenoa «Transformando la gestión de los centros de formación», celebrado el 16 de octubre de 2026 con Saúl Puentes y Mario Prieto, de Nesoia. La sesión mostró ejemplos con Claude y herramientas desarrolladas con su ayuda. A partir de esas demostraciones, las academias pueden identificar mejoras concretas en su gestión administrativa y académica.

Identificar el proceso que conviene automatizar.

El primer paso consiste en examinar cómo se trabaja. Conviene elegir una tarea frecuente y describir qué información recibe, quién la revisa y qué resultado debe producir. Una solicitud de matrícula, por ejemplo, puede atravesar varios correos y hojas de cálculo antes de quedar completa.

Ese recorrido permite localizar duplicidades y decidir dónde introducir una ayuda automática. Para priorizar, la academia puede valorar el tiempo empleado y la frecuencia de los errores. También debe contar las horas necesarias para preparar los datos, revisar las respuestas y mantener el sistema.

Crear un administrativo de IA con el contexto del centro.

Una de las propuestas del vídeo consiste en configurar un proyecto que reúna información del centro y pautas de trabajo. En Claude, los proyectos permiten agrupar documentos y conversaciones con un contexto específico. Una academia puede aportar su catálogo, procedimientos administrativos y modelos de comunicación, manteniendo esos materiales actualizados.

Las skills o habilidades añaden procedimientos para tareas concretas. Pueden contener instrucciones, recursos y scripts que orientan la ejecución de un trabajo repetible. Por ejemplo, una habilidad podría establecer qué campos revisar en una matrícula y cómo presentar las incidencias al administrativo.

La calidad de las instrucciones influye en la utilidad del resultado. Un ejemplo aplicable sería el siguiente:

«Actúa como asistente de secretaría de nuestra academia. Compara esta solicitud con la lista de documentos exigidos para este curso. Señala qué falta y dónde aparece cada incidencia. Prepara un borrador de correo formal de hasta seis líneas. Utiliza únicamente los datos aportados y deja pendientes las cuestiones que requieran revisión del responsable».

Para que el asistente consulte archivos de Google Drive es necesario configurar la conexión y los permisos correspondientes. Del mismo modo, el envío automático de correos requiere disponer de una integración habilitada para esa acción.

Organizar la revisión de matrículas y asistencias.

En el caso simulado de matrículas presentado en la sesión, el asistente detecta documentación pendiente y prepara una propuesta de actuación. La aplicación práctica para una academia consiste en disponer de una relación ordenada de solicitudes completas, incidencias y gestiones pendientes. La lista de comprobación debe corresponder al curso y al programa de financiación aplicable.

El seguimiento de asistencias permite un uso similar. A partir de registros estructurados, un sistema puede calcular porcentajes y preparar avisos para que el equipo revise las situaciones que requieren atención. La sesión demuestra esta posibilidad mediante una hoja alojada en Google Drive.

Para implantarlo, conviene definir cómo se computan las horas y cómo se tratan los registros incompletos o duplicados. El informe debe permitir volver al dato original. Esa trazabilidad facilita comprobar una alerta antes de contactar con un alumno o adoptar una decisión sobre su participación.

Generar documentos y planificar horarios.

Otra demostración del webinar combina información de Excel con plantillas para generar documentación personalizada. Este planteamiento puede aplicarse a fichas de participantes y otros documentos repetitivos. Su utilidad depende de que cada campo de la plantilla se corresponda con el dato adecuado y de que se utilice la versión vigente del modelo.

En este proceso, la IA puede ayudar a construir la herramienta o interpretar información; la inserción de campos estructurados también puede resolverse mediante automatización convencional. Para la academia, interesa elegir una solución que facilite comprobar el resultado y corregir un dato sin rehacer todos los documentos.

La planificación de cursos, docentes y aulas constituye otra aplicación mostrada en la sesión. Un planificador necesita conocer disponibilidades, duración de las sesiones y restricciones de uso de los espacios. Ante la ausencia de un docente, puede proponer una reorganización que el responsable académico revise antes de comunicarla. Las pruebas deben incluir situaciones sin una solución viable, para comprobar cómo las identifica el sistema.

En la formación programada por las empresas, estas herramientas deben integrarse con las obligaciones de gestión y seguimiento. La aplicación práctica es conservar los registros originales y documentar las comprobaciones realizadas. Un informe generado por IA puede servir como apoyo para detectar incidencias; la decisión sobre el cumplimiento de requisitos debe fundamentarse en las evidencias y reglas aplicables a cada acción formativa.

Fuentes