Inteligencia artificial conversacional en la comunicación institucional: El caso del asistente “ORTEGA” en entornos científicos
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Resumen
Introducción. La inteligencia artificial conversacional (Yang et al., 2025) se ha consolidado como tecnología clave para optimizar la interacción digital. En este marco, se analiza el diseño y desarrollo de ORTEGA, un asistente virtual (Caldarini et al., 2022) integrado en la web del Congreso Internacional de IA 365 para ofrecer asistencia automatizada y facilitar el acceso a información del evento. Objetivo. Se trata de reconocer el desarrollo de ORTEGA como caso de aplicación de sistemas conversacionales (Trofymenko et al., 2021), describiendo su proceso de integración técnica y funcional para mejorar la experiencia de usuario (UX) (Nielsen, 2000). Metodología. Se ha utilizado el análisis descriptivo-exploratorio dividido en dos fases: una implementación técnica basada en análisis heurístico (Savinic y Piazolo, 2026), y una validación empírica (beta-testing) (Winteringham, 2022) con una muestra diversificada de 15 evaluadores (expertos, estudiantes, y usuarios generales) mediante un protocolo de usabilidad de tres dimensiones desarrollado en el primer trimestre de 2026. Resultados. Las principales consecuencias muestran que la optimización de la interfaz (UI) y la corrección de errores de visualización en dispositivos móviles permitieron una visibilidad de los colaboradores del 100 % y un incremento del 15 % en la interacción. La evolución del avatar hacia una estética pictórica logró una conexión empática sin rechazo visual. Discusión. Tras comprobar los resultados se observa que la eficacia de una IA académica no depende solo del procesamiento del lenguaje, sino de su armonía visual, demostrando que la representación simbólica evita el fenómeno del uncanny valley (Seyama y Nagayama, 2007). Conclusiones. Se comprueba que ORTEGA puede ser una propuesta inicial de integración para la transferencia de conocimiento. Además, es susceptible de crear las primeras bases para futuras evaluaciones de rendimiento y precisión semántica para este tipo de herramientas en contextos institucionales.
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