Atomic AoL sustituye semanas de compilación manual por un asistente web guiado y una cadena de agentes que ejecuta todo el flujo de trabajo del Standard 5 de AACSB — bajo control humano en cada decisión que importa.
Tu institución recibe un espacio de trabajo aislado. Cada fila de datos se marca con tu ID de tenant del lado del servidor — los agentes no pueden leer ni escribir entre instituciones.
Un agente ingiere el texto del estándar AACSB y lo indexa semánticamente, de modo que cada juicio posterior pueda citar el estándar al que sirve.
Los agentes leen tus páginas públicas de programas y las descripciones de asignaturas, extraen titulaciones y resultados de aprendizaje, y proponen el mapeo de objetivos de competencia a asignaturas.
Las calificaciones y las medidas indirectas (encuestas a egresados, encuestas de salida, opiniones de empleadores) llegan como simples archivos CSV — con plantillas incluidas y mensajes de validación en lenguaje claro.
Los objetivos de competencia propuestos esperan en una cola de aprobación. Nada avanza hasta que una persona identificada aprueba — y la aprobación queda registrada con nombre y marca de tiempo.
Un clic. La Capa 2 calcula agregados por cohorte, tendencias plurianuales e incumplimientos de los valores de referencia; la Capa 3 redacta la narrativa y firma el paquete. Minutos, no semanas.
Scraper, sembrador del estándar AACSB, generador de objetivos de competencia, lector de asignaturas, mapeadores de resultados, puerta de coherencia. Construyen el grafo curricular sobre el que se apoya el análisis.
Recolector de calificaciones, agregador por cohortes, calculador de tendencias, comparador de valores de referencia, equilibrador del arco narrativo y compañía. Matemática determinista donde corresponde matemática; juicio de la IA solo donde hace falta juicio.
Redactor del resumen ejecutivo, narrador de evidencias, señalizador de brechas, ensamblador del informe, empaquetador para acreditación. Resultado: un PDF maquetado más el rastro de evidencias que respalda cada frase.
| Lo que tú aportas | Lo que la cadena produce |
|---|---|
| URLs de programas / asignaturas (páginas públicas) | Grafo de titulaciones y resultados de aprendizaje |
| CSV de calificaciones (por cohorte, por año) | Agregados por cohorte + tendencias plurianuales por objetivo de competencia |
| CSV de medidas indirectas (encuestas) | Análisis de alineación entre medidas indirectas y directas |
| Política de valores de referencia (o deja que la IA proponga una) | Análisis de incumplimientos con gradación de severidad |
| ~30 minutos de tu atención | Paquete de entrega firmado: REPORT.PDF + EVIDENCE.JSONL + MANIFEST SHA-256 |
Atomic AoL está construido en torno a puertas de aprobación, no en torno a la autonomía. Los objetivos de competencia — el ancla intelectual de todo el informe — quedan bloqueados hasta que alguien con nombre y apellido los aprueba. El mismo patrón protege los juicios analíticos clave. Esto es lo que hace que el resultado sea defendible ante un equipo de revisión por pares: cada afirmación tiene una persona que dijo sí, y una marca de tiempo que demuestra cuándo.
Hacemos una demostración de la cadena completa con "Hogwarts Business School" — seis años de datos sintéticos, para que veas la mecánica real sin ninguna preocupación de privacidad.
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