Las instituciones educativas están atravesando un proceso interno de transformación estratégica para adaptarse a los desafíos causados por el creciente impacto de la digitalización y el desarrollo continuo de las expectativas de los estudiantes y del mercado laboral. En consecuencia, es esencial obtener un conocimiento más preciso de los estudiantes para mejorar su experiencia de aprendizaje y su relación con la institución educativa, y de esta manera también contribuir a evolucionar las habilidades de esos estudiantes que serán útiles en su próximo futuro profesional. Para que esto suceda, toda la comunidad académica enfrenta obstáculos relacionados con la captura de datos, el análisis y la posterior activación. Este artículo establece una metodología para diseñar, desde un punto de vista empresarial, la aplicación en entornos educativos de modelos de aprendizaje automático predictivo basados en Inteligencia Artificial (IA), centrándose en el estudiante y su experiencia al interactuar física y emocionalmente con el ecosistema educativo. Esta metodología se enfoca en la oferta educativa, apoyándose en una taxonomía basada en objetos de aprendizaje para automatizar la construcción de modelos analíticos. Esta metodología sirve como un telón de fondo motivador para varios desafíos que enfrentan las instituciones educativas, como el emocionante cruce de la fusión de datos y la ética del uso de datos. Nuestro objetivo final es alentar a los expertos y profesionales de la educación a aprovechar al máximo la aplicación de esta metodología para tomar decisiones basadas en datos sin ningún sesgo preconcebido debido a la falta de información contrastante.