Desarrollo y Evaluación de un Asistente Virtual Optimizado para la Preparación del Examen de Certificación Project Management Professional (PMP) basado en un Large Language Model (LLM)

Abstract

Este Trabajo Final de Ingeniería en Informática aborda el desarrollo y validación de un asistente virtual inteligente diseñado específicamente para acompañar la preparación del examen de certificación Project Management Professional (PMP) del Project Management Institute (PMI). Ante la complejidad conceptual del examen y las limitaciones de los métodos de estudio tradicionales —a menudo estáticos, costosos o poco personalizados—, se propone una solución tecnológica basada en Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM), capaz de ofrecer explicaciones adaptativas, práctica situacional y retroalimentación inmediata. La metodología empleada combina prácticas de ingeniería de software moderna con principios pedagógicos orientados al aprendizaje activo. El sistema fue construido como una aplicación web con Next.js, React y TypeScript, utilizando API Routes para la lógica del servidor, PocketBase para la persistencia de usuarios, conversaciones, progreso y simulaciones, y LangChain como capa de integración con el modelo Google Gemini. Sobre esta base se implementaron distintos modos de estudio: tutor estándar, práctica por niveles, lecciones guiadas, tutor socrático, simulaciones de crisis, ejercicios de fórmulas y un simulador de examen con generación progresiva de preguntas. La validación se realizó mediante un seguimiento longitudinal con dos perfiles: un usuario en preparación intensiva y un usuario experto certificado PMP. La evidencia fue registrada entre diciembre de 2025 y febrero de 2026, evitando el mes de enero para mantener ventanas de observación separadas, e incluyó conversaciones, mensajes fechados, simulaciones cortas y completas, progreso acumulado, instrumentos de relevamiento UX y sesiones de feedback asociadas a decisiones de diseño. Los resultados obtenidos permiten sostener que la inteligencia artificial generativa, cuando se integra con una interfaz estructurada, reglas de persistencia seguras y consignas pedagógicas específicas, puede funcionar como apoyo personalizado para el estudio de certificaciones profesionales. Como aporte principal, el trabajo entrega una aplicación funcional y documentada que articula software educativo, gamificación, evaluación metodológica e inteligencia artificial aplicada a la formación profesional.