La investigación sobre el SARS-CoV-2 y sus implicaciones sociales se ha convertido en un enfoque principal para equipos interdisciplinarios en todo el mundo. A medida que crece el interés en soluciones más directas, como pruebas masivas y vacunación, varios estudios parecen estar dedicados a la operacionalización de esas soluciones, aprovechando tanto metodologías tradicionales como nuevas, y, cada vez más, la combinación de ambas. Esta investigación examina los desafíos anticipados para las pruebas preventivas de SARS-CoV-2 en las escuelas y propone un modelo basado en agentes impulsado por inteligencia artificial (IA) diseñado específicamente para escenarios escolares. Esta investigación muestra que, en ausencia de datos reales, se pueden utilizar datos basados en simulaciones para desarrollar un modelo de inteligencia artificial para la aplicación de evaluación rápida de políticas de pruebas escolares.