Observatorio de IA

Caso de uso de IA en Centro Ceibal: Practica Acredita

Informes

19/08/2026
Aplicación basada en IA utilizada por Centro Ceibal para apoyar la preparación de la Prueba Acredita de Educación Básica Integral de la Administración Nacional de Educación Pública (ANEP).

Identificación del organismo

  • Organismo: Centro Ceibal para el Apoyo a la Educación de la Niñez y la Adolescencia.
  • Fecha de reportado: 19/08/2026

Información del caso de uso

  • ¿Qué es y cómo funciona?: desarrollo de una aplicación, denominada Práctica Acredita, para apoyar la preparación de la Prueba Acredita EBI de ANEP.
  • ¿Qué problema resuelve?: la aplicación desarrollada (Práctica Acredita) se considera un insumo más para los estudiantes que están preparando la Prueba Acredita EBI de ANEP, quienes no tienen ámbitos formales a los cuales acudir para preparar la prueba.
  • ¿Cuál es el público objetivo al que impacta?: estudiantes que preparan la prueba Acredita.
  • ¿Cuál es el estado de implementación?: finalizada, en producción.
  • ¿Cuándo comenzó la iniciativa?: 07/2025.

Desarrollo técnico del sistema

  • ¿Qué tecnologías utiliza?: procesamiento del lenguaje natural (NPL, por su sigla en inglés), apoyo a la interacción e inteligencia artificial generativa.
  • ¿Qué tipo de licencia código y/o librería utiliza?: el código es propiedad de Ceibal, pudiendo eventualmente a futuro liberarse a demanda o quedando disponible como código abierto. Se utilizan bibliotecas abiertas estándar de Python y JavaScript, y la biblioteca de OpenAI para el uso de LLMs vía API mediante una licencia paga.
  • ¿Qué lenguaje utiliza?: Python y JavaScript.
  • ¿Quiénes son responsables del desarrollo?: se realizó en forma mixta, parte en el organismo y parte con un proveedor externo, y en cooperación con otro organismo del Estado.
  • ¿Cuáles son las áreas funcionales involucradas?: tecnología e informática, expertos temáticos y equipo multidisciplinario. El equipo está integrado diversas áreas de Ceibal (Investigación, Desarrollo e Innovación, Laboratorio de Proyectos, Experiencia de Usuario, TI, Testing, Ingeniería), y la División de Investigación, Evaluación y Estadística de ANEP.
  • ¿Involucra la participación humana en la decisión final?: no. El sistema no involucra una decisión final.
  • ¿Cuáles son las principales dificultades y los retos identificados?: dificultades propias del desarrollo y escalamiento de software en tiempos acotados. Optimización de las técnicas de corrección basadas en LLMs para acortar los tiempos de ejecución. Ajuste fino del tono usado por el agente conversacional.
  • Consideraciones técnicas: el desarrollo está basado en Python, usando bibliotecas de OpenAI para el uso de grandes modelos de lenguaje (LLMs) vía API con una licencia paga. El frontend está basado en JavaScript.

Etiquetas

Casos de uso de Inteligencia Artificial en el Estado