La máquina propone, los humanos deciden
En un momento en que la ciencia avanza más rápido que las estructuras que la administran, el CONICET ha recurrido a la inteligencia artificial para resolver una de sus fricciones más silenciosas: encontrar a las personas adecuadas para juzgar el trabajo de otras personas. El sistema no aspira a suplantar el discernimiento humano, sino a liberar a los evaluadores del peso burocrático que durante años consumía semanas de rastreo manual. Es un gesto institucional que reconoce que la eficiencia, bien entendida, puede ser también una forma de justicia hacia quienes esperan ser evaluados.
- Durante años, identificar evaluadores para la Carrera del Investigador Científico exigía semanas de búsqueda manual, un cuello de botella que ralentizaba decisiones críticas para la carrera de los investigadores.
- La proliferación de proyectos transdisciplinarios dejaba a las comisiones sin herramientas para encontrar especialistas fuera de los casilleros disciplinares tradicionales, generando asignaciones imprecisas o demoradas.
- La IA cruza millones de datos del SIGEVA y el Banco de Pares Consultores para proponer candidatos, refinando las recomendaciones al analizar el contenido mismo de las publicaciones científicas.
- El sistema preserva el juicio humano como instancia final, funcionando como asistente técnico y no como árbitro, lo que reduce resistencias institucionales a su adopción.
- El modelo, desarrollado con participación del ISISTAN en Tandil, abre la puerta a que esta lógica de automatización inteligente se extienda a otros procesos de gestión del CONICET y quizás de otras instituciones científicas de la región.
El CONICET puso en marcha un sistema de inteligencia artificial para agilizar uno de sus trámites más lentos: la búsqueda de especialistas que integren las comisiones evaluadoras de la Carrera del Investigador Científico y Tecnológico. Durante años, esa tarea recaía sobre los miembros de las comisiones asesoras, quienes debían rastrear manualmente perfiles, contrastar trayectorias y verificar compatibilidades. El proceso podía consumir semanas, especialmente en casos que cruzaban múltiples disciplinas.
La herramienta no reemplaza el criterio humano: actúa como asistente técnico que realiza el trabajo preliminar. Cruza automáticamente millones de datos de producción científica registrados en el SIGEVA con la trayectoria de los expertos disponibles en el Banco de Pares Consultores, y luego refina las recomendaciones analizando el contenido de las publicaciones. La decisión final sigue siendo humana.
Uno de sus aportes más valiosos es la capacidad de identificar especialistas fuera de los campos disciplinares convencionales, un problema recurrente en proyectos con enfoques transdisciplinarios o de frontera que no encajan fácilmente en las estructuras tradicionales de evaluación.
El desarrollo fue un esfuerzo conjunto entre las gerencias de Recursos Humanos, Evaluación y Planificación, y Organización y Sistemas, con participación del ISISTAN, centro de investigación del CONICET radicado en Tandil. La iniciativa se inscribe en un proceso más amplio de modernización institucional, y deja abierta la pregunta de si este modelo podría expandirse a otros procesos administrativos dentro del CONICET —y si otras instituciones científicas de la región seguirán el mismo camino.
El CONICET ha puesto en marcha un sistema de inteligencia artificial diseñado para acelerar uno de los trámites más lentos de la institución: la búsqueda de especialistas que integren las comisiones evaluadoras de la Carrera del Investigador Científico y Tecnológico. Durante años, esta tarea requería que los miembros de las comisiones asesoras rastrearan manualmente los perfiles de potenciales evaluadores, contrastaran sus trayectorias y verificaran su compatibilidad con cada postulación. El proceso consumía semanas de trabajo tedioso, especialmente cuando había que considerar múltiples disciplinas y la especificidad de cada caso.
La herramienta de IA no pretende reemplazar el criterio humano. En cambio, funciona como un asistente técnico que realiza el trabajo preliminar de identificación, dejando la decisión final en manos de los evaluadores. El sistema cruza automáticamente millones de datos de producción científica y tecnológica, comparando el plan de trabajo y los antecedentes del postulante registrados en el Sistema Integral de Gestión y Evaluación (SIGEVA) con la trayectoria documentada de los expertos disponibles en el Banco de Pares Consultores. Después de una búsqueda inicial, el algoritmo examina minuciosamente el contenido de las publicaciones para refinar las recomendaciones.
Uno de los aportes más significativos del sistema es su capacidad para identificar especialistas fuera de los campos disciplinares tradicionales. Muchos proyectos contemporáneos tienen enfoques multidisciplinarios, transdisciplinarios o aplicados que no encajan fácilmente en las estructuras convencionales de las comisiones asesoras. La IA puede detectar a investigadores con experiencia relevante incluso cuando trabajan en áreas aparentemente distantes, resolviendo un problema que las comisiones enfrentaban regularmente al intentar encontrar evaluadores adecuados para trabajos innovadores o de frontera.
La implementación técnica se apoya en tres sistemas institucionales del CONICET: el Repositorio Institucional, el Buscador Integral de Ciencia y Tecnología (BICYT) y el Banco de Pares Consultores. Este desarrollo fue un esfuerzo colaborativo entre las Gerencias de Recursos Humanos, Evaluación y Planificación, y Organización y Sistemas, con participación del Instituto Superior de Ingeniería del Software (ISISTAN), un centro de investigación del CONICET ubicado en Tandil.
La iniciativa forma parte de un proceso más amplio de modernización que el CONICET está llevando adelante para optimizar sus sistemas de gestión. Aunque por ahora la herramienta se aplica específicamente a la selección de evaluadores para la Carrera del Investigador, el modelo sugiere que podría expandirse a otros procesos administrativos y de evaluación dentro de la institución. La pregunta que queda abierta es cómo esta automatización inteligente podría transformar otras áreas de la gestión científica, y si otras instituciones de investigación en la región considerarán adoptar enfoques similares.
Notable Quotes
La herramienta no reemplaza el juicio de los miembros de comisiones asesoras, sino que provee un insumo técnico de apoyo— CONICET
El sistema tiene la capacidad de identificar especialistas fuera de la disciplina o comisión de origen del postulante, evaluando proyectos con enfoques multi y transdisciplinares— CONICET
The Hearth Conversation Another angle on the story
¿Por qué tardaba tanto la búsqueda manual de evaluadores? ¿Qué hacía que fuera tan laboriosa?
Había que revisar perfiles uno por uno, contrastar publicaciones, verificar especialidades. Con miles de investigadores en el banco de datos y postulaciones muy específicas, los miembros de las comisiones pasaban semanas solo en esa tarea preliminar.
¿Y la IA simplemente automatiza eso, o hace algo diferente?
Hace algo diferente. No solo es más rápido. El sistema puede encontrar evaluadores en disciplinas que nadie esperaría, porque ve conexiones en los datos que un humano buscando manualmente nunca vería. Un proyecto transdisciplinario que no encaja en las categorías tradicionales ahora tiene opciones reales.
Pero entonces, ¿quién decide al final? ¿Confían en lo que la máquina recomienda?
No. La máquina propone, los humanos deciden. Es un insumo técnico, nada más. Las comisiones siguen siendo responsables de la selección final. La IA no tiene voz en eso.
¿Esto podría cambiar cómo funciona el CONICET en general?
Potencialmente sí. Si funciona bien en evaluadores, ¿por qué no en otros procesos? Gestión de recursos, asignación de fondos, identificación de colaboradores. Pero eso depende de cómo se vea el resultado en los próximos meses.
¿Hay riesgo de que esto elimine empleos?
No directamente. Lo que elimina es el trabajo tedioso y repetitivo. Los miembros de las comisiones ahora pueden enfocarse en lo que realmente importa: evaluar si el especialista recomendado es el correcto para ese caso específico.