Libro de Actas del III Congreso Latinoamericano y del Caribe e Investigación en Educación Superior- LatinSoTL- 2025

868 199 ReInVenTa: Inteligencia Académica para la Innovación y Transformación de la Educación Superior desde el Territorio Diana Corrales, dcorrales@utn.ac.cr. UTN, San Carlos, Costa Rica. Resumen En un contexto global de acelerada transformación tecnológica, la educación superior enfrenta el desafío de innovar sus procesos de enseñanza, aprendizaje y gestión con base en evidencia, para responder a las nuevas demandas del siglo XXI. El proyecto ReInVenTa (Red de Inteligencia y Vinculación en Talento), desarrollado por la Universidad Técnica Nacional en su Sede Regional San Carlos, constituye una estrategia de inteligencia académica que integra inteligencia artificial (IA), recolección y análisis de datos, y visualización digital para mejorar la pertinencia educativa, fortalecer la empleabilidad y contribuir al desarrollo territorial sostenible. El proyecto se articula en tres fases “piloto”: la primera se enfocó en el levantamiento de información con egresados, identificando sus niveles de inserción laboral, sectores empleadores y competencias desarrolladas. La segunda, actualmente en ejecución, establece vínculos con empleadores para comprender sus necesidades de talento, canales de reclutamiento y potencial de colaboración con la academia. La tercera fase contempla la aplicación de web scraping para capturar vacantes publicadas en línea y realizar un análisis de brechas entre el talento generado desde la institución y las competencias demandadas por el mercado laboral actual. En este resumen resumen extendido se presentan los hallazgos iniciales de la Fase 1, desarrollada con una muestra inicial de 93 egresados de cinco carreras, destacando la diversidad de sectores donde laboran y las competencias con las que cuentan, para posteriormente encontrar esas brechas existentes con los requisitos de las vacantes. A partir de esto, se fundamenta el valor del proyecto como un modelo de universidad inteligente y vinculada con su entorno. Marco teórico ReInVenTa se fundamenta en tres pilares conceptuales: (1) la transformación digital como proceso de redefinición de modelos organizacionales mediante tecnologías emergentes (Schallmo et al., 2017); (2) el uso de la inteligencia artificial y big data para el análisis predictivo del mercado laboral (Brynjolfsson & McAfee, 2014); y (3) el modelo de cuádruple hélice para el desarrollo territorial, que integra academia, industria, gobierno y comunidad (Carayannis & Campbell, 2009). Metodología La metodología empleada combina el uso de encuestas, entrevistas y recolección automatizada de datos para construir una plataforma visual de monitoreo de competencias y vacantes. En su fase inicial, se aplicó una encuesta estructurada a una muestra piloto de 93 egresados, con el acompañamiento de las direcciones de carrera y la participación estudiantil. Los datos fueron procesados mediante herramientas de