El CONICET implementa inteligencia artificial para seleccionar especialistas

En un avance significativo en la modernización de sus procesos, el CONICET presentó un sistema de inteligencia artificial (IA) destinado a la identificación y selección de especialistas para las comisiones evaluadoras de la Carrera del Investigador Científico y Tecnológico (CICyT). Esta herramienta, que comenzó a utilizarse en junio, tiene como objetivo optimizar la búsqueda de evaluadores y facilitar la gestión de las comisiones asesoras.

El desarrollo de esta innovación fue posible gracias a la colaboración entre las Gerencias de Recursos Humanos, de Evaluación y Planificación, y de Organización y Sistemas, junto con el Instituto Superior de Ingeniería del Software (ISISTAN), perteneciente al Centro Científico Tecnológico CONICET Tandil. La herramienta no sustituye el juicio de los miembros de las comisiones, sino que agiliza la búsqueda preliminar de potenciales evaluadores, evitando el rastreo manual de perfiles.

Una de las principales ventajas de este sistema radica en la optimización del tiempo de gestión. Anteriormente, la selección de especialistas requería un esfuerzo considerable, ya que los miembros de las comisiones debían buscar y contrastar manualmente las trayectorias de los postulantes, lo que podía llevar semanas. Con la nueva herramienta, se cruzan automáticamente millones de datos de producción científica-tecnológica, lo que no solo agiliza el proceso, sino que también permite identificar especialistas de disciplinas distintas a la del postulante.

Esta capacidad resulta especialmente relevante para la evaluación de proyectos que abordan enfoques multidisciplinares, que a menudo presentan desafíos para las comisiones asesoras. La implementación de esta herramienta forma parte de una iniciativa más amplia del CONICET, lanzada en 2025, que busca integrar la IA en la gestión institucional.

Funcionamiento técnico del sistema de recomendación de especialistas

El sistema de recomendación se basa en tres componentes del CONICET: el Repositorio Institucional (RI), el Buscador Integral de Ciencia y Tecnología (BICYT) y el Banco de Pares Consultores. El proceso de recomendación incluye varios pasos, comenzando con un análisis de similitud semántica, que permite identificar la afinidad entre el perfil del postulante y los evaluadores, incluso si utilizan terminologías diferentes.

Además, se implementa un sistema de detección automática de conflictos de interés, que excluye a potenciales evaluadores que tengan incompatibilidades con el postulante. Esto incluye directores o codirectores, coautores de publicaciones y aquellos que pertenezcan al mismo lugar de trabajo.

El procesamiento de afinidad se realiza en dos etapas: una búsqueda general que compara rápidamente la similitud semántica y un refinamiento profundo que utiliza un modelo de lenguaje complejo para analizar más detalladamente el texto de las publicaciones. Finalmente, el sistema pondera a los especialistas sugeridos según su pertenencia a disciplinas diferentes, optimizando así las recomendaciones.

Con esta herramienta, los miembros de las comisiones asesoras dispondrán de un conjunto de especialistas preseleccionados para cada postulación, asegurando una mejor correspondencia entre el plan de trabajo del postulante y la producción científica y tecnológica.

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