El problema: En la UNACAR, cada tutor académico atiende hasta 32 tutorados. Identificar quién necesita intervención urgente implica revisar decenas de kárdex uno por uno — un proceso que toma horas y que frecuentemente llega demasiado tarde. Además, planear qué materias ofrecer cada semestre depende de encuestas de demanda que tardan dos semanas y aun así no reflejan la necesidad académica real.

La solución: SIRA es una plataforma web que automatiza la detección de riesgo académico y convierte los datos del kárdex en decisiones accionables — en segundos.

Cómo funciona:

1. El tutor ingresa con sus credenciales del portal institucional. SIRA extrae automáticamente los kárdex de sus tutorados desde el portal SIIAA.
2. Un grafo de dependencias entre materias (construido con NetworkX) calcula qué asignaturas reprobadas bloquean más avance en la retícula.
3. Los estudiantes se clasifican con un semáforo: 🔴 intervenir ya / 🟡 dar seguimiento / 🟢 sin alerta — sin que el tutor abra un solo archivo.
4. Al hacer clic en un alumno en rojo, Gemma 4 lee el kárdex pseudonimizado y genera una sugerencia de intervención personalizada. Gemma nunca recibe nombre ni matrícula del estudiante — privacidad por diseño.
5. Los coordinadores académicos ven un ranking de qué materias son más demandadas por los alumnos en riesgo, y Gemma 4 genera una propuesta de oferta académica tanto para intersemestral como para el semestre regular — con cada cifra validada contra la base de datos antes de mostrarse.

Gemma 4 se usa en tres momentos, con dos modelos distintos:

• gemma-4-26b-a4b-it — como parser de respaldo cuando el portal cambia su estructura, y para generar sugerencias de intervención por alumno. Al ser un modelo MoE responde más rápido y consume menos cuota, ideal para llamadas cortas y frecuentes.
• gemma-4-31b-it — para redactar la propuesta de oferta académica (intersemestral y semestral). Al ser el modelo denso más grande de la familia, produce textos más formales y estructurados.

Ambos modelos se usan a través de la Gemini API de Google AI Studio.