CONICET incorpora IA hecha en Tandil para identificar especialistas en evaluaciones científicas

El CONICET puso en marcha una herramienta de inteligencia artificial para asistir a las comisiones evaluadoras de la Carrera del Investigador Científico y Tecnológico (CICyT), que comenzaron su labor en junio.

El objetivo es fortalecer los procesos de evaluación con una gestión más ágil y eficiente, optimizando la identificación y selección de especialistas.

Desarrollada en conjunto por las Gerencias de Recursos Humanos Evaluación y Planificación y Organización y Sistemas, con la colaboración del Instituto Superior de Ingeniería del Software (ISISTAN, CONICET-UNCPBA), perteneciente al CCT CONICET Tandil, la solución acelera la búsqueda preliminar de potenciales evaluadores.

Según indicaron, “no reemplaza el juicio de los miembros de comisiones asesoras”, sino que provee un insumo técnico para mejorar la asignación de expertos.

La principal ganancia es de tiempo: la selección manual de perfiles, antes extendida por semanas debido al volumen y la especificidad de las postulaciones, se comprime al automatizar cruces entre millones de datos de producción científico-tecnológica.

Además, el sistema puede sugerir especialistas por fuera de la disciplina de origen de cada postulación, una ventaja para proyectos con enfoques multi o transdisciplinarios, tecnológicos o aplicados. Esta implementación se enmarca en la iniciativa iniciada en 2025 para integrar gradualmente IA en los procesos institucionales del organismo.

Cómo se aplica

La herramienta aporta listados preliminares de expertos con alta afinidad temática para cada postulación. Así, las comisiones cuentan con un punto de partida más preciso y amplio, especialmente útil cuando se requiere mirada externa al campo disciplinar tradicional o cuando la temática cruza fronteras de áreas. Además de recortar tiempos, el sistema mejora la trazabilidad del proceso de búsqueda al basarse en criterios reproducibles de similitud y reglas explícitas de exclusión por conflicto de interés.

Funcionamiento técnico

El motor de recomendación integra información del Repositorio Institucional (RI), el Buscador Integral de Ciencia y Tecnología (BICYT) y el Banco de Pares Consultores. Contrasta el plan de trabajo y los antecedentes del postulante registrados en el Sistema Integral de Gestión y Evaluación (SIGEVA) con las trayectorias de los expertos del banco de pares.

En una primera etapa, aplica técnicas de procesamiento del lenguaje natural para analizar títulos, resúmenes y palabras clave, y estimar la similitud semántica aun cuando se utilicen términos distintos o idiomas diferentes.

En paralelo, ejecuta la detección automática de conflictos de interés: excluye directores o codirectores del postulante, investigadores del mismo lugar de trabajo, coautores y perfiles con categoría igual o inferior a la solicitada.

Luego, realiza un procesamiento en dos niveles: una búsqueda general que ordena rápidamente a los posibles evaluadores por afinidad y un “refinamiento profundo” mediante un modelo de lenguaje basado en redes neuronales, que examina con mayor detalle el texto de las publicaciones.

Finalmente, pondera la alineación disciplinar para equilibrar especialidad y apertura a otras áreas.

El resultado es un conjunto de especialistas sugeridos para cada postulación, priorizados por la mejor correspondencia entre el plan de trabajo y la producción CyT del candidato, a disposición de las comisiones asesoras para su decisión final.

Fuente: La Voz de Tandil