Lumi
Lumi es la plataforma de IA para educacion. Profesores crean tareas y suben materiales una sola vez; los alumnos los resuelven con un tutor de IA que solo responde con el contenido oficial del docente, generan cuestionarios y tarjetas de estudio, y reciben acompaniamiento adaptado a su perfil de aprendizaje. Coordinadores y directivos siguen como va cada alumno con un semaforo accionable, gestionan boletines digitales y controlan el costo de IA. Pensada para colegios K-12, instituciones con educacion especial, escuelas tecnicas y bachilleratos privados.
Que es Lumi
Lumi es una plataforma de IA para educacion que reemplaza el LMS pasivo y la correccion manual por asistentes conversacionales que tutoran al alumno mientras resuelve, evaluan automaticamente con explicacion y generan reportes accionables del estado academico de cada chico — sin inventar respuestas: los chats de tarea y material estan anclados al contenido que subio el docente.
Todo se configura desde el panel de cada colegio — desde el proveedor de IA (OpenAI, Anthropic, Groq, Ollama o cualquiera compatible) hasta el tono y las reglas de cada uno de los 13 prompts del sistema, los topes de presupuesto, el calendario academico y los criterios de calificacion. Sin escribir codigo.
Por que Lumi
Tutoria 1:1 a cualquier hora
El alumno avanza con su tarea cuando puede — el chat de IA esta disponible 24/7 con foco en lo que el docente subio.
IA que no inventa
Cuando una tarea o material tiene archivos adjuntos, la IA responde exclusivamente sobre ese contenido. Cita pegada al material del docente.
Productividad docente real
El asistente pedagogico por materia crea tareas, califica entregas, analiza alumnos y genera actividades adaptativas — operado por chat.
Inclusion educativa en serio
Tres niveles de adecuacion, perfil de aprendizaje del alumno y una interfaz simplificada con actividades adaptativas generadas por IA.
Visibilidad accionable
Semaforo verde / amarillo / rojo / gris por alumno, recalculado mensualmente con tres bullets concretos para actuar.
Boletines sin friccion
Profesores cargan, admin revisa, publicacion en dos fases, PDFs automaticos. La carga manual de notas en planilla se termina.
Costos previsibles
Cada llamada de IA queda logueada con tokens y costo. Tableros con desglose por colegio, profesor, alumno y origen.
Multi-tenant aislado
Cada colegio tiene su instancia logica, su proveedor de IA, su calendario academico, sus prompts y sus admins. Sin datos cruzados.
Para quien
Lumi esta pensada para instituciones educativas que quieren incorporar IA de forma estructurada — con trazabilidad, control de costos y respeto por el contenido del docente:
Si tu institucion ya gestiona alumnos, materias y boletines con planillas y documentos sueltos, Lumi unifica el flujo en una plataforma con IA pegada al contenido oficial del docente.
Casos de uso tipicos
Alumno resuelve tarea con tutor de IA
Recibe la tarea con archivos adjuntos, abre el chat, pregunta dudas. La IA solo responde con el contenido del docente, sin inventar. Cuando termina, entrega y queda registro de toda la conversacion.
Alumno estudia un material via chat, quiz o flashcards
Sobre un PDF, video de YouTube o audio subido por el docente, el alumno chatea, genera un cuestionario auto-corregido con explicaciones, o un mazo de tarjetas para repasar.
Profesor crea y asigna tareas por chat
Le pide al asistente pedagogico de la materia: "armame una actividad sobre X para el grupo 7A con entrega el viernes". El asistente la crea, la asigna y notifica a los alumnos.
Profesor analiza alumnos y califica con IA
Pide un analisis de rendimiento por alumno, recibe puntos accionables y un PDF para la carpeta. Califica entregas con feedback sugerido por IA y ajustes manuales.
Coordinador detecta alumnos en rojo
Abre el dashboard, ve la distribucion de semaforos del colegio o de un grupo, filtra los rojos, lee los tres bullets de cada uno y deriva acciones a docentes o tutores.
Inclusion: actividad adaptativa para un alumno
El profe de un alumno con adecuacion significativa pide al sistema una actividad de "matching de figuras" sobre un tema. La IA la genera con assets (imagenes, audios) que se reutilizan entre colegios.
Capacidades de la plataforma
Asistentes por rol y por materia
Lumi expone tres asistentes conversacionales en la app, cada uno con su alcance y sus permisos. La filosofia es asistentes acotados en lugar de un asistente generico que tenga que saber de todo.
- Lumi (chat flotante): disponible para alumno, profesor y admin desde cualquier pantalla. Consulta datos del sistema segun el rol — entre 14 y 22 herramientas de lectura.
- Experto pedagogico por materia: para el docente, con 23 herramientas que incluyen lectura y escritura (crear tareas, calificar entregas, analizar alumnos).
- Chat de curriculum: para que el docente explore el programa cargado de su materia con preguntas en lenguaje natural.
- Streaming SSE: respuestas que aparecen palabra por palabra, con eventos de estado cuando el asistente esta consultando datos.
Tutoria de IA en tareas anclada al material
Cuando una tarea o material tiene archivos adjuntos, el chat del alumno opera en modo solo-fuente: la IA esta instruida a no inventar y responder unicamente sobre el contenido subido por el docente. Lo que el chico aprende es lo que el profe puso, ni mas ni menos.
- PDF, DOCX, TXT y audio como adjuntos. El sistema extrae el texto y lo pasa como contexto al modelo.
- Justificacion post-entrega: tras enviar la respuesta, un segundo chat verifica que el alumno entendio lo que entrego.
- Audio del alumno: graba su respuesta hablada, se transcribe automaticamente con Whisper y queda asociada a la entrega.
- Trazabilidad completa: cada conversacion entre alumno y tutor queda registrada y disponible para el docente.
Aprendizaje activo con materiales
El material no es un PDF para leer y olvidar. Sobre cada material el alumno puede chatear, generar cuestionarios y crear mazos de tarjetas — todo generado por IA a partir del contenido del docente.
- Cuestionarios MCQ auto-generados: cinco preguntas por mazo, correccion inmediata, explicacion de cada respuesta correcta e incorrecta.
- Flashcards de estudio: tarjetas de concepto / definicion para repasar de forma activa.
- Podcasts de estudio: el docente puede generar un audio de estudio del material via TTS (ElevenLabs) y los alumnos lo escuchan en la app.
- Historial cross-material: el alumno revisa todos sus quizzes y mazos en una sola vista.
Inclusion educativa actividades adaptativas
Lumi soporta tres niveles de adecuacion por alumno
(NONE / NON_SIGNIFICANT / SIGNIFICANT) y un
flujo dedicado para los casos significativos: una interfaz simplificada
(/student/lite) sin menus laterales, con una actividad a la vez
y feedback inmediato.
- Nueve tipos de actividad adaptativa: seleccion visual, matching, secuenciacion, clasificacion, completar, puzzle, silueta, lectura guiada, escritura guiada.
- Generacion por IA con perfil del alumno: el docente define tema y objetivo, la IA arma items considerando el perfil de aprendizaje y los assets disponibles.
- Repositorio de assets reutilizables: imagenes, audios y palabras compartidas entre colegios. La IA los reutiliza o los genera on-demand y persiste como globales para el siguiente colegio que los necesite.
- Prompts enriquecidos para no-significativos: el perfil estructurado del alumno se inyecta en todos los prompts de IA, mejorando el acompaniamiento sin cambiar el contenido base.
Perfil de aprendizaje del alumno
Cada alumno con adecuacion tiene un perfil estructurado generado a partir de una entrevista guiada por IA entre el admin del colegio y el sistema. La IA hace preguntas, el admin responde lo que sabe del alumno, y al cerrar la conversacion se extrae el perfil normalizado.
- Campos cubiertos: lectura/escritura, comprension preferida, forma de respuesta, tolerancia a pasos, habilidades, intereses, barreras, apoyos, resumen.
- Inyectable en cualquier prompt: el placeholder
{STUDENT_PROFILE}se reemplaza automaticamente en los prompts que lo declaren. - Editable a mano: el admin puede ajustar los campos despues de la entrevista, sin volver a empezar.
Semaforo del alumno recalculo mensual
Indicador verde / amarillo / rojo / gris por alumno y por materia, calculado por IA considerando rendimiento absoluto, tendencia personal y proactividad. Cada calculo viene con tres bullets accionables y queda guardado para ver evolucion.
- Cron mensual: el dia 1 a las 3 AM, el sistema procesa todos los alumnos del colegio.
- Heatmap de evolucion: vista temporal con la cadena de colores de cada alumno a lo largo del ano.
- Distribuciones agregadas: por materia, por grupo, por profesor, por colegio. Filtros para listar alumnos en cada color.
- Notificacion quincenal al docente con resumen de cambios en sus materias.
Boletines digitales con publicacion en dos fases
Las libretas de calificacion se gestionan con un flujo coordinado: el admin crea el periodo, los profesores cargan comportamiento, rendimiento y concepto en sus materias, y la publicacion ocurre en dos pasos para evitar que un boletin a medias llegue al alumno.
- Cierre y reapertura por profesor/materia: cada docente cierra cuando termino. El admin puede ajustar despues sin restriccion.
- Publicacion en dos fases: primero visible para profesores (revision), despues finalizado y visible para alumnos.
- PDF generado automaticamente con el desglose por materia, las notas de actividades del periodo y el concepto.
- Notificaciones automaticas a profesores cuando se publica el periodo y a alumnos cuando se finaliza.
Notificaciones y mensajeria
Cinco tipos de notificacion automatica para alumnos (nueva tarea, nuevo material, calificacion, boletin publicado, otros) y dos para docentes (nueva entrega, boletin publicado). Mensajeria directa 1-a-1 y grupos dentro del mismo colegio.
- Conteo de no leidos en el sidebar de cada rol.
- Mensajeria directa entre cualquier par de usuarios del mismo colegio.
- Grupos con roles ADMIN/MEMBER y polling para actualizacion en tiempo real.
Multi-LLM por colegio sin lock-in
Cada colegio configura su propio proveedor de IA. Lumi habla con cualquier endpoint compatible con la API de chat completions de OpenAI — y eso hoy incluye casi a todo el ecosistema. Si maniana queres cambiar de proveedor, es un cambio en la UI del admin.
- Proveedores soportados: OpenAI, SAIA, Anthropic via LiteLLM, Groq, Ollama, o cualquier otro endpoint compatible.
- Modelos basico y avanzado: por colegio, con precios independientes para input y output, para optimizar costo por flujo.
- Whisper para transcripcion de audio (entregas habladas) — propio o externo.
- ElevenLabs para generacion de audio de estudio (TTS).
- Generacion de imagenes on-demand para assets de actividades adaptativas.
- 13 prompts del sistema configurables a tres niveles: default global, por colegio, por materia.
Identidad y multi-colegio DNI + JWT
Cada usuario se identifica por DNI (un usuario, un DNI) pero puede tener distintos roles en distintos colegios — el mismo email puede ser profesor en uno e padre/admin en otro. El login resuelve a que colegio entrar segun el rol y los permisos.
- Multi-rol nativo: la tabla
user_schoolsmapea (usuario, colegio, rol). Sin cuentas duplicadas. - Subdominio por colegio: cada institucion puede tener su URL propia (
colegio.lumi.imasdev.com). - Forzar cambio de password al primer ingreso o cuando un admin resetea credenciales.
- Rate limiting de login: el filtro de seguridad protege contra fuerza bruta sin penalizar al usuario legitimo.
Observabilidad y trazabilidad
Cada chat del alumno con la IA, cada herramienta que invoca el experto pedagogico, cada llamada al LLM y cada request HTTP queda registrada con tokens, costo y latencia. El reclamo de "el bot le dijo cualquiera" se resuelve abriendo la conversacion exacta.
- Conversaciones completas: tareas, materiales, asistentes — todo persiste en base.
- Tokens y costo por llamada: log central
llm_usage_logcon desgloses por colegio, profesor, alumno y origen. - Observabilidad de API: rendimiento, errores, throughput, endpoints lentos. Por colegio o global.
- Historial de analisis IA: cada analisis (entrega, alumno, rendimiento docente, engagement) queda guardado y descargable como PDF.
Control de costos de IA cero sorpresas
La cuenta de IA es lo primero que asusta cuando uno introduce LLMs. En Lumi cada llamada queda costeada en dolares con los precios del proveedor configurado, y el admin tiene tableros con todos los desgloses para ver donde se va el presupuesto.
- Costo total y por dia en USD, con grafico de barras del rango seleccionado.
- Desglose por origen: chat de tarea, asistente pedagogico, analisis, generacion de quiz, semaforo, etc.
- Desglose por profesor y por alumno: util para detectar usos atipicos o necesidades de capacitacion.
- Modelos basico y avanzado: cada flujo elige el modelo apropiado para optimizar costo sin perder calidad.
Integrable a cualquier institucion
Lumi corre en stack estandar: Java 21 + Spring Boot 3, PostgreSQL con migraciones Flyway, React 19 + Vite en el frontend, todo empaquetado en Docker. Funciona desde un VPS modesto hasta una infraestructura con base managed y multiples nodos detras de un load balancer.
El cliente LLM es generico — cualquier endpoint compatible con la API de chat completions de OpenAI sirve, lo que incluye OpenAI, Anthropic via LiteLLM, Groq, Ollama, SAIA y proxies internos. La autenticacion es por JWT con DNI; el rate limiting de login y el aislamiento multi-tenant vienen de fabrica.
Despliegue dedicado por cliente: la instancia es del colegio o de la red de colegios. Sin datos cruzados, sin limites artificiales, sin "planes" arbitrarios. La base de datos, el proveedor de IA y el storage son del que despliega.
Diferenciadores
- IA pegada al material del docente. Cuando hay archivos adjuntos, el tutor responde solo con ese contenido. No inventa, no improvisa, no habla de lo que no estudiaron.
- Inclusion educativa de verdad. Tres niveles de adecuacion, perfil estructurado por alumno, interfaz simplificada y nueve tipos de actividades adaptativas generadas por IA con assets reusables entre colegios.
- Semaforo accionable, no otro dashboard. Verde/amarillo/rojo/gris por alumno con tres bullets concretos para actuar, recalculado mensualmente y con heatmap de evolucion.
- Multi-LLM sin lock-in. Cada colegio elige su proveedor, sus modelos basico y avanzado, y sus precios. Cambiar de proveedor es un cambio en la UI.
- Configuracion 100% UI. Los 13 prompts del sistema, los precios, el calendario academico, los criterios de aprobacion y los proveedores de IA se editan desde el panel del admin.
- Trazabilidad completa. Cada chat, cada herramienta invocada, cada llamada al LLM y cada request HTTP queda persistida con tokens, costo y latencia. Indispensable para responder consultas de familias o de direccion.
- Despliegue dedicado. Tu instancia, tu base, tu proveedor de IA. La conversacion del alumno con el tutor no alimenta un modelo compartido.