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DiaCroma™ for Education

Cada estudiante que se va en silencio se lleva su colegiatura.

¿Cuántos de los suyos se fueron por un bloqueo que nadie les explicó, un promedio de beca del que nadie les avisó o un requisito que nadie les dijo que ya podían cumplir? El Tutor IA de DiaCroma ayuda a cada estudiante a decidir su siguiente paso — dentro de la app de su universidad, a tiempo para seguir inscrito.

En EE. UU., 3 de cada 10 estudiantes de primer ingreso ya habían dejado la institución donde empezaron antes de iniciar su segundo año.

National Student Clearinghouse Research Center · Persistence and Retention, generación de otoño 2024: retención al segundo otoño del 69.1% · fuente

El costo

Lo que le cuesta, con sus propios números.

Deslice hasta sus números

Los valores iniciales son solo un ejemplo. Mueva cada barra hasta los de su institución.

Colegiatura que se va cada año

 

 

Lo que vale retener a algunos

Retener 1 de cada 20
Retener 1 de cada 10
Retener 1 de cada 5

Un escenario construido con sus propios números, no una promesa de resultados. La prueba de concepto mide el efecto real en su institución, contra criterios de éxito acordados antes de empezar. Y como el modelo costoso nunca decide, guiar a todos los estudiantes sigue siendo costeable.

Una estudiante, dos finales

La misma estudiante. El mismo bloqueo. La única diferencia es si alguien le dijo a tiempo qué hacer.

Ana está lista para reinscribirse al siguiente periodo. El sistema no la deja. La fecha límite es el 15 de agosto.

Sin DiaCroma
  • 2 agoEl portal dice “cuenta con bloqueo”. Sin motivo. Sin oficina.
  • 5 agoEscribe a servicios escolares y la mandan a otra ventanilla. Dos veces.
  • 12 agoSigue sin respuesta. Deja de intentarlo.
  • 16 agoPasó la fecha. Este periodo no está inscrita.

Nadie decidió perderla. Nadie le dijo qué hacer.

Con el Tutor IA
  • 2 agoLe pregunta a la app: “¿Por qué no me puedo inscribir?”
  • Ese mismo minutoLe dice qué la frena — una autorización de carga académica pendiente — y quién la libera.
  • Ese mismo minutoLe redacta el mensaje para su coordinador y le pone un recordatorio para el 13 de agosto.
  • Antes del 15 agoSabe qué le falta, quién lo resuelve y para cuándo.

Una pregunta. Un paso. A tiempo.

Un tablero la marcaría. Un bot le citaría el reglamento. El Tutor IA le dice qué hacer.

La app de DiaCroma explicando a una estudiante que una autorización de carga académica pendiente bloquea su inscripción, redactando el mensaje al coordinador y poniendo un recordatorio.

La app real respondiendo exactamente esta pregunta. Ana es un caso ilustrativo.

Por qué sigue pasando

Las herramientas de hoy son un bot o un tablero. Ninguna lleva al estudiante al siguiente paso.

BotTableroTutor IA
Conversa directamente con el estudiante✓—✓
Conoce la situación vigente de ese estudiante: expediente, bloqueos, beca, adeudos—parcial · sin lo que dice el estudiante✓
Ayuda al estudiante a tomar la mejor decisión hacia su meta——✓
Cita la fuente de cada respuesta, con un registro que puede defenderparcial—✓

Cada herramienta tal como funciona por sí sola. Un bot responde y se detiene; un tablero señala al estudiante y espera a que alguien actúe. Ese seguimiento no siempre llega.

Lo que aprende su institución

Salve hoy a un estudiante. Aprenda dónde cambiar para todos.

¿Qué podría ver una escuela si supiera qué estudiantes se están yendo en silencio, antes de que se vayan? Cada conversación muestra dónde se atascan los estudiantes, qué grupos se alejan de su meta y cómo se tomó cada decisión — para que su equipo directivo arregle la causa, no un caso a la vez.

La vista institucional de DiaCroma: cobertura, reinscripción contra el periodo previo, proporción fuera de horario, cada grupo contra su meta, modos de decisión, trayectorias de cohortes, actividad y salud del periodo. Datos de ejemplo.
La vista institucional. Datos de ejemplo.
Dónde se atascanLos bloqueos, oficinas y requisitos detrás de las preguntas, campus por campus.
Cada grupo contra su metaNuevo ingreso, en riesgo, becarios, próximos a egresar.
Reinscripción atribuibleContra el periodo previo y medida de forma conservadora: una cifra que puede presentar a su consejo.
Cada decisión, en registroAnonimizada, para revisar cualquier caso.

Del dato al cambio: el diagnóstico veritAI →

DiaCroma™ for Education · Tutor IA

El Tutor IA de DiaCroma.

El motor detrás de cada estudiante que se queda: entiende a la persona y le ayuda a tomar la mejor siguiente decisión — con ciencia publicada detrás de cada paso.

La voz es un commodity. El que decide es lo que nadie más tiene.

Lo que lo hace distinto · Tutor IA de DiaCroma

Lo que gana una tutoría con IA, sin sus riesgos.

En un ensayo aleatorizado en Harvard, los estudiantes con tutor de IA aprendieron más del doble que en una clase de aprendizaje activo, en menos tiempo.
Kestin, Miller, Klales, Milbourne & Ponti · Scientific Reports 15, 17458 (2025) · doi:10.1038/s41598-025-97652-6

Los autores dejan claro que el resultado dependió del diseño: los profesores escribieron soluciones paso a paso en las instrucciones del modelo para que fuera preciso, y advierten de que las alucinaciones y la dependencia siguen siendo riesgos reales. El Tutor IA de DiaCroma lleva esas salvaguardas a la arquitectura, no a las instrucciones.

  1. 1EntenderModelos de lenguaje

    Leen la pregunta del estudiante y la convierten en una petición precisa.

  2. 2DecidirEl motor DiaCroma

    Machine learning para entender al estudiante, código para mantener los límites. Los modelos de lenguaje nunca deciden.

  3. 3DecirModelo de lenguaje

    Pone la decisión en palabras claras. Nada más.

El tutor de IA del estudioTutor IA de DiaCroma
De dónde sale la precisiónSoluciones paso a paso escritas en las instrucciones del modeloDecisiones del motor contra el material verificado de su curso
Qué decide el modelo de lenguajeLa respuesta de tutoría, guiada por las instruccionesNada. Lee la pregunta y redacta la respuesta
Los riesgos que señalan los autoresAlucinaciones y dependenciaLa decisión no puede derivar ni complacer, y cada paso queda registrado

Comparación basada en el diseño descrito en el estudio publicado.

Cómo decide

Cuatro pilares, cuatro compuertas, una respuesta.

Lo que mantiene inscrito a un estudiante es la decisión detrás de las palabras. El Tutor IA se apoya en cuatro pilares para decidir:

1

El estudiante, a lo largo del tiempo

Lo que intenta lograr, dónde se quedó y los límites reales en los que vive: tiempo, dinero, energía.

2

Sus reglas

Material verificado, reglamentos, programas, fechas límite y oficinas.

3

Sus sistemas vivos

Con un orden de verdad estricto: un registro vivo pesa más que un documento, y un documento más que lo que alguien dijo.

4

Lo que funciona

Buenas prácticas curadas para estudiantes en esta situación — una guía, nunca por encima de las reglas.

Antes de elegir, descarta lo que no está permitido para ese estudiante. Cuatro compuertas, siempre: factible, seguro, legal, legítimo. La opción equivocada nunca llega a competir. Después, una de cuatro respuestas:

Actuar

Dar el siguiente paso

Explicar, dar una pista, hacer avanzar al estudiante.

Preguntar

Pedir lo que necesita

Solo lo necesario para decidir bien.

Opciones

Mostrar las alternativas

Cuando la decisión está realmente abierta.

Un no honesto

O una persona

Si no sabe o no debe actuar, lo dice, o pasa el caso a su equipo.

La ciencia

Lo que vive el estudiante. Y la investigación que lo respalda.

Lo que vive el estudiantePor qué lo mantiene inscritoInvestigación
Nunca le propone algo que no puede o no debe hacerNingún consejo que lo meta en un problema mayorAdmissibility-First Decision Control · The Four Admissibility Gates
Trabaja sobre lo que de verdad lo frena, en vez de pedirle “más esfuerzo”Se arregla el obstáculo real: capacidad, voluntad o coordinaciónThe Multiplicative Execution Bottleneck
Le habla a ese estudiante, con su tiempo, su dinero y su energía — no a un promedioUn plan que de verdad puede cumplirTemporal Feasibility and Causal Credit
Cuida la constancia, no los arranques de esfuerzoUn avance que aguanta un semestre difícilHabit Stability
Cuando no está seguro, lo dice y preguntaConfianza: nunca inventa una respuesta sobre su futuroHonest Belief Under Imperfect Evidence · Decision Honesty Under Uncertainty · Typed Decision Output
Aprende de cada estudiante sin aprender a saltarse los límitesMejor cada periodo, nunca más atrevidoThe Learning Boundary · Human Constraints as Mathematics
Mide lo que de verdad funcionó, sin atribuirse lo que habría pasado igualUna cifra de retención en la que su consejo puede confiarTemporal Feasibility and Causal Credit
“¿Quién decidió que no te dieran la beca: una persona, o un puntaje que nadie puede explicar?”

Es la primera de las quince preguntas del manifiesto de DiaCroma. Diez trabajos de investigación respaldan las respuestas, y el método está protegido por la Solicitud de Patente de EE. UU. n.º 19/640,556.

El resultado que importa: el estudiante que llega a graduarse.

DiaCroma™ for Education · Más allá

Todo el año. No solo cuando algo falla.

La retención es donde empieza. Lo que sigue: todo el recorrido del estudiante, los agentes de IA de todo el campus y cada persona, toda la vida.

A cualquier hora, en nombre de su universidad. Una respuesta, un siguiente paso.

Cada momento del camino del estudiante

Seis recorridos, un Tutor IA. El paso correcto en cada momento.

Cada situación en el camino del estudiante tiene su propio recorrido. Lee evidencia observable — nunca una calificación de riesgo — y da el siguiente paso hacia la meta del estudiante, dentro de sus reglas.

Nuevo ingreso

Desbloqueo

Encuentra el bloqueo que impide la inscripción y lo lleva a la oficina que lo resuelve, para que el estudiante vea exactamente qué falta y quién lo arregla.

bloqueos · directorio de oficinas
Becarios

Guardián de beca y pagos

Avisa al estudiante antes del próximo pago que pone en juego la beca — solo si dio su consentimiento. Sin consentimiento, no envía.

saldos y apoyos · primero el consentimiento
Riesgo académico

Recuperación

Con dos o más señales independientes, propone un paso concreto de recuperación y cita la evidencia. Con una sola señal débil, pregunta antes de actuar.

actividad de aprendizaje · evidencia, nunca una calificación
El que se quedó callado

Reenganche

Cuando el silencio cruza un umbral, envía un mensaje cálido — y no lo repite dentro de su ventana.

umbral de silencio · un mensaje por ventana
A punto de titularse

Titulación

Señala el siguiente documento que falta frente a su fecha límite. Cuando hay dos caminos buenos — el más rápido o el de la fecha más próxima — muestra los dos.

documentos · fechas límite
Estable, con fricciones

Empleabilidad

Avisa al estudiante cuando se abre un requisito — en México, el servicio social al acreditar el 70% de los créditos — algo que el sistema puede calcular y nadie le dice.

expediente · informa y canaliza

Para el estudiante, cada día

Lo que tiene pendiente, y a quién acudir.

En un solo lugar

Todo lo pendiente

Inscripción, beca, servicio social, materias, titulación: cada estudiante ve qué tiene abierto y qué sigue.

Lleva la cuenta

Horas, créditos y fechas

Con aviso antes de cada fecha límite.

La app diciéndole a un estudiante que lleva 180 de 480 horas de servicio social, que a su ritmo termina en marzo y que le avisará antes de cada reporte pendiente.

A toda hora

Y su equipo, cuando importa

Respuestas a cualquier hora desde sus reglamentos, calendarios y oficinas, que le devuelven horas a su equipo. Cuando hace falta una persona, el caso llega con todo el contexto, no como un ticket frío.

Más allá de la app del estudiante

Su campus ya está construyendo agentes de IA. DiaCroma también los gobierna.

Los agentes construidos en Microsoft Copilot Studio, en Foundry o con su propio código pueden funcionar bajo DiaCroma para Agentes. Lo que cada agente puede hacer se comprueba contra todo lo que ya hizo, antes de que actúe — la misma disciplina que protege a sus estudiantes, aplicada a cada agente del campus.

Copilot StudioFoundrySu propio códigoDisponible ya en Microsoft Marketplace

DiaCroma para Agentes →

Su propio DiaCroma

Su conocimiento, sus reglas, su marca. Y cada estudiante, de por vida.

Adultos de distintas edades de vuelta en un aula.

La versión de su institución

Su base de conocimiento, sus reglas y límites, sus oficinas y su marca, propiedad de su institución y mantenidos por ella. Con un acuerdo claro de quién hace qué: propiedad de los datos, seguridad, operación, escalamiento a personas, reportes y mejora continua.

Aprendizaje a lo largo de la vida

Menos estudiantes tradicionales, títulos que por sí solos pesan menos y una IA que cambia lo que vale la pena aprender. Las instituciones que salgan adelante acompañarán a cada persona toda la vida: como estudiante, como egresado, como profesional que regresa. DiaCroma conoce a cada persona a lo largo del tiempo.

DiaCroma™ for Education · Cómo empezar

Dos maneras de empezar. Las dos, en pequeño.

Con sus estudiantes, a través de DiaCroma for Education, o con su institución, a través de veritAI. Usted elige por dónde.

Un equipo directivo universitario trabajando junto alrededor de una mesa. DiaCroma for Education

Empiece con sus estudiantes

Una prueba de concepto · un grupo definido · en su entorno

  1. Una primera conversación. Su tamaño, los sistemas que quiere conectar y quién lo operará. Le respondemos con una propuesta.
  2. Acordamos el alcance. Grupo de estudiantes, campus, recorridos prioritarios, canales, idioma, límites de acción, escalamientos a personas y métricas de éxito.
  3. Lo instalamos en su entorno. Su identidad y uno o dos sistemas: SIS/ERP, pagos, becas, LMS o documentos. La propuesta dice qué se integra, qué se simula y qué queda fuera.
  4. Medimos y decidimos juntos. Registros de decisión, resultados de los estudiantes, escalamientos y carga de trabajo, contra los criterios acordados al inicio. Después, campus por campus.
Solicitar una propuesta
Una escalera amarilla vista desde abajo. veritAI

Empiece con su institución

Una sesión de alcance de 30–60 min · después, el diagnóstico de 90 días

  1. Una sesión de alcance. Con un directivo, sin compromiso: una primera estimación de su madurez en IA, la IA que ya se usa sin control y una respuesta honesta sobre si el diagnóstico es el siguiente paso.
  2. Dónde está. Matriz de madurez de 10 dimensiones por área, con su nivel de riesgo aceptable, y una auditoría de sus herramientas.
  3. Quién lo mueve. El perfil de cada líder — capacidad, voluntad y coordinación — con un plan de acción por persona.
  4. Con qué se paga. Un modelo financiero con sus métricas reales y una primera fase con responsables y compuertas de gobierno. El día 90, todo en un sistema vivo de apoyo a decisiones.
Solicitar una sesión de alcance

veritAI · los primeros 90 días

DiaCroma le muestra dónde cambiar. veritAI le ayuda a hacer el cambio.

veritAI es la práctica de transformación de Verit. No le pedimos que deje de dirigir su institución: sesiones de 60–90 minutos por líder a la semana, agendadas y con un resultado definido. Nosotros preparamos todo; ustedes reciben resultados, no tareas.

Semanas 1–2

Inmersión

Entrevistas con el equipo directivo, inventario de la IA sin gobierno y revisión de sus sistemas. Primeros hallazgos en la semana 2.

Semanas 3–6

Nivel y apetito de riesgo

La matriz de madurez por área, su nivel de riesgo aceptable, el perfil de cada líder y la comparación con instituciones como la suya.

Semanas 7–10

La primera inversión

Iniciativas concretas con responsables, compuertas de gobierno y resultados medibles, y un retorno que Finanzas puede defender.

Día 90

Entrega

Los cuatro resultados, reunidos en un solo sistema y en uso. Desde el día 91, un agente crítico lo mejora con cada consulta.

Pensado para educación superior

Investigación bandera o privada por colegiatura; acreditación COPAES, FIMPES, SACSCOC y QS; curva de adopción docente; continuidad estudiantil. El marco de madurez de veritAI tiene ocho niveles; su edición para universidades está en preparación:

NivelEn una universidad
L0 · GobiernoProtege el cumplimiento y la acreditación institucional.
L1 · Áreas aumentadasIA para el éxito estudiantil y modelos de alerta temprana.
L2 · Base de datosUne matrícula, servicios escolares, plataforma académica y asesoría.
L4 · Vistas por rolRectoría, decanos, asesores y servicios escolares, cada uno con su propio contexto de decisión.
L7 · Inteligencia de portafolioCompetencia por la matrícula, demanda laboral y red de egresados.

DiaCroma™ for Education · Preguntas

Lo que va a preguntar su equipo antes de decir que sí.

Cómo encaja en su universidad, dónde viven sus datos y qué hace en los casos difíciles.

Cómo encaja en su universidad

Ya tiene las piezas. Ninguna actúa por sí sola.

Entra · lo suyo

Su información

  • Reglamentos, calendarios, servicios y oficinas
  • Expediente, becas, pagos, plataforma académica
En medio · lo nuestro

El Tutor IA

Sale · lo suyo

Sus canales

  • Su app, su inicio de sesión, su marca
  • Sus oficinas, cuando hace falta una persona

Su información y sus canales siguen siendo suyos. Nosotros ponemos la decisión.

TI y jurídico

Las preguntas, con respuesta.

¿Un modelo de IA decide qué pasa con nuestros estudiantes?

No. La decisión es del Tutor IA, dentro de límites que no puede saltarse; el modelo de lenguaje no decide nada. Vea cómo.

¿Dónde viven los datos de nuestros estudiantes?

En el entorno de su institución, detrás de su inicio de sesión único, desde el primer día. Si lo prefiere, Verit lo opera por ustedes.

¿Podemos mostrar qué hizo y por qué?

Sí. Está diseñado para que cada decisión quede en un registro que su equipo puede reproducir: qué se ponderó, qué se descartó y por qué.

¿Qué pasa cuando un estudiante está en crisis?

No aconseja. Lo canaliza a su equipo de bienestar y nunca le da seguimiento a menos que el estudiante lo busque.

¿Enviará mensajes a los estudiantes sin su permiso?

Los avisos sobre becas y pagos solo llegan a quienes dieron su consentimiento; sin consentimiento, no se envía nada.

¿Hay que conectar todos los sistemas antes de empezar?

No. Se empieza en pequeño: vea Cómo empezar.