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Validación de la Integridad de los Documentos de Diseño Conceptual de Procesos en Ingeniería Química Utilizando Inteligencia Artificial

Resumen

El diseño conceptual es fundamental en los proyectos de nuevas plantas de producción, ya que determina si las soluciones propuestas son técnica, económica, ambiental y normativamente viables. En el ámbito académico, la evaluación de los informes de diseño conceptual se realiza típicamente de manera manual, lo que implica un alto consumo de tiempo y puede permitir que problemas técnicos y de integridad (como falta de originalidad, inconsistencias y omisiones) pasen desapercibidos. En este contexto, los modelos avanzados de lenguaje representan una oportunidad para estandarizar y mejorar la evaluación de documentos. Este trabajo describe el entrenamiento de un sistema basado en Inteligencia Artificial tipo GPT, utilizando rúbricas y documentación especializada (por ejemplo, estándares ABET y códigos de ética profesional), con el fin de validar los aspectos técnicos y de integridad de los informes de diseño desarrollados por estudiantes en el curso de Síntesis y Análisis de Procesos Químicos de la Universidad Industrial de Santander. La metodología se estructuró en tres etapas. En primer lugar, la definición de criterios, donde las directrices éticas y las competencias académicas se tradujeron en parámetros cuantificables basados en rúbricas. En segundo lugar, una fase de entrenamiento y calibración, en la cual se desarrolló y refinó un modelo basado en GPT utilizando informes del periodo académico 2025-I. Finalmente, se llevó a cabo una etapa de prueba, en la que el modelo fue aplicado para analizar informes del periodo académico 2026-1. Los resultados indican que el modelo GPT entrenado puede identificar oportunidades de mejora en la formulación de problemas, la consistencia técnica y el cumplimiento normativo, proporcionando retroalimentación estructurada que apoya el aprendizaje de los estudiantes y optimiza los procesos de enseñanza. En conjunto, la integración de la inteligencia artificial en la evaluación del diseño conceptual busca fortalecer el criterio técnico y ético en la formación de futuros ingenieros.