Un mapa del campus con IA conecta datos confiables de edificios universitarios, servicios, eventos y accesibilidad con un mapa interactivo y una capa conversacional de IA espacial. Los estudiantes y visitantes pueden preguntar dónde está la ayuda financiera o qué biblioteca está más cerca de su próxima clase. El modelo de lenguaje interpreta la solicitud, los sistemas del campus siguen siendo la autoridad para ubicaciones y horarios, los servicios geoespaciales calculan relaciones de caminata, y el mapa devuelve una acción del campus fundamentada.
Las secciones a continuación separan los lugares del campus de los servicios y eventos, luego abarcan la arquitectura, las tareas de los visitantes y estudiantes, la cartografía pública de Kaleidr, la privacidad y accesibilidad, la evaluación y un pequeño piloto. La lectura relacionada incluye AI Wayfinding Assistant for Venues, Grounded Spatial AI for Business Data, How to Build a Map-Aware AI Assistant y AI Venue Map for Events. El resto del artículo está escrito para equipos de productos universitarios y de TI que ya poseen un mapa del campus o una aplicación orientada a estudiantes, no para equipos que están buscando un sistema de información estudiantil de reemplazo.
Elementos esenciales de un mapa del campus con IA
- Primero los lugares: Los ID de edificio y campus canónicos superan a los nombres de exhibición.
- Los propietarios se mantienen separados: Las instalaciones, servicios, eventos, estacionamiento y accesibilidad no comparten un solo sistema de registro.
- Se fundamenta y luego se explica: El modelo de lenguaje no es el directorio del campus.
- Lo público permanece público: El contexto específico del estudiante pertenece a una superficie autenticada.
- Medir la tarea: Destino resuelto, servicio abierto y geografía sin resultados superan la longitud del chat.
Un mapa del campus útil con IA interpreta la pregunta mientras los sistemas universitarios siguen siendo autoritativos para los datos del campus.
¿Por qué un mapa del campus con IA es un problema de arquitectura universitaria?
Un asistente genérico de búsqueda local puede listar un edificio nombrado alrededor de un pin. Un producto universitario tiene que responder cuál oficina maneja actualmente la ayuda financiera, qué entrada está verificada como accesible, qué estacionamiento para visitantes todavía sirve a admisiones, o qué evento después de las 4 p.m. se encuentra cerca del centro estudiantil. Esas respuestas dependen de la identidad canónica del lugar, la propiedad departamental, los horarios, la elegibilidad y el estado operativo. Un modelo de lenguaje no debería inventar esos campos a partir de la memoria de entrenamiento.
Kaleidr actualmente posiciona la Educación como un vertical de IA Espacial en la página de inicio (Kaleidr, 2026). Time for Class 2026: The AI Tipping Point de Tyton Partners encuestó a más de 3,000 estudiantes, instructores y administradores en más de 750 colegios y universidades de EE. UU. en abril y mayo de 2026. El informe plantea que el sector se encuentra eligiendo entre la integración o la restricción de la IA, y afirma que las instituciones que tratan la IA como parte de la experiencia de aprendizaje están viendo un compromiso estudiantil mediblemente mejor (Tyton Partners, 2026). Ese hallazgo no implica que cada interfaz del campus deba convertirse en una capa conversacional. La interacción en lenguaje natural es lo suficientemente familiar en la educación superior como para ser una interfaz útil para preguntas compuestas sobre el campus, junto con la búsqueda, los filtros y el mapa.
Por lo tanto, la oportunidad de producto no es un segundo directorio no oficial del campus. La ubicación, el estado del campus y la intención del estudiante o visitante aún deben reducir la fricción sin reemplazar los sistemas que ya poseen edificios, servicios, eventos y registros estudiantiles. La búsqueda, los filtros y la conversación pueden compartir ese mismo modelo de lugar fundamentado en lugar de competir con él.
¿Qué Datos del Campus Deberían Fundamentar la IA Espacial?
La base es el modelo de lugar del campus, no el modelo de lenguaje. Una universidad puede definir entidades estables como campus, edificio, entrada, departamento, oficina, aula, biblioteca, lugar de comida, área de estacionamiento, parada de transporte, servicio para estudiantes, instalación deportiva y lugar de eventos. Un servicio o evento entonces apunta a un ID de lugar en lugar de a un nombre de edificio en texto libre. Los identificadores estables permiten que el mapa, el sitio web, la explicación de IA y los análisis se refieran a la misma ubicación después de un cambio de nombre, una placa de donante o un apodo de estudiante.
Las universidades suelen tener abreviaturas, nombres históricos y colisiones entre múltiples campus. "ENG", "Engineering" y "New Engineering Hall" pueden necesitar resolverse a un mismo ID de lugar. Los alias son datos de búsqueda. El ID es la identidad. Sin esa separación, un seguimiento como "¿qué hay cerca de este edificio?" no puede mantener el lugar seleccionado en contexto, y How to Build a Map-Aware AI Assistant trata ese estado compartido del mapa como estructural en lugar de decorativo.
La propiedad de la fuente debe permanecer inspeccionable. Las instalaciones o el sistema de mapas del campus pueden poseer información sobre edificios, entradas, caminos y geografía de estacionamientos. Un directorio de departamentos puede poseer la finalidad de las oficinas, la ubicación de los servicios y los horarios donde el departamento los mantiene. Un sistema de eventos puede poseer título, hora, registro y estado. Las fuentes de tránsito o movilidad pueden poseer información sobre los servicios de transporte mientras la institución los respalde. Una fuente de accesibilidad puede poseer entradas verificadas e información de rutas aprobadas. La capa de IA posee la interpretación de solicitudes, aclaraciones, explicaciones y acciones de mapa soportadas. Grounded Spatial AI for Business Data establece el mismo límite para el inventario de negocios autorizado: el modelo explica registros fundamentados; no se convierte en el sistema de registro.
La siguiente comparación es editorial, no un esquema documentado del campus Kaleidr. Las implementaciones reales deberían completar las mismas columnas a partir de los sistemas que el host ya utiliza. La tabla nombra al propietario que un revisor debe inspeccionar cuando una recomendación es incorrecta.
| Reclamo | Fuente autorizada |
|---|---|
| El edificio existe en estas coordenadas | Instalaciones del campus / sistema de mapas |
| La ayuda financiera se encuentra actualmente en esta sala | Directorio de departamentos o servicios |
| El evento comienza a las 3 p.m. en la biblioteca | Sistema de eventos |
| El estacionamiento para visitantes todavía sirve a admisiones | Sistema de estacionamiento |
| La entrada este es la entrada accesible verificada | Fuente de accesibilidad |
| Tiempo de caminata desde la biblioteca | Servicio de enrutamiento o distancia |
| Por qué este destino ocupó el primer lugar | Explicación de IA de lo anterior |
¿Por qué los lugares, servicios y eventos deben mantenerse separados?
No convierta todos los registros del campus en un marcador. Un edificio es un lugar. Un servicio es una función organizativa que puede operar en un lugar. Un evento es una actividad limitada en el tiempo en un lugar. La biblioteca, un centro de escritura dentro de ella y un taller de currículum los martes en la misma dirección son entidades relacionadas, no marcadores intercambiables. Mantener esas identidades separadas hace que las preguntas de seguimiento sean posibles: el taller puede cambiar de sala sin renombrar la biblioteca, y el centro de escritura puede mantener horarios que el edificio en sí no comparte.
Los estudiantes a menudo piden servicios en lugar de edificios. '¿Dónde está tutoría?' y '¿Dónde obtengo mi tarjeta de estudiante?' requieren intención de servicio, luego un registro de servicio universitario y después un destino físico. Un proveedor de mapas público puede saber que existe el centro estudiantil. El proveedor puede no saber qué oficina dentro de él maneja actualmente un flujo de trabajo específico de la universidad. Esa brecha es conocimiento interno del campus, y un producto en producción debería obtenerlo de datos del campus autorizados en lugar de una búsqueda web genérica.
El estado operativo necesita un responsable y una política de expiración. El cierre de caminos, la reubicación de oficinas, la construcción y los cambios de entrada estacionales se vuelven obsoletos rápidamente. Un cierre temporal de la entrada este que dure más que el periodo de construcción es peor que omitir el campo. Incluya solo atributos que la institución pueda mantener actualizados.
Los edificios, servicios y eventos son entidades relacionadas del campus, no pines de mapa intercambiables.
¿Cómo debería diseñarse la arquitectura de un mapa del campus con IA?
Una secuencia de producción puede ejecutarse como pregunta de estudiante o visitante, interpretación de intención, contexto del campus, datos autorizados del campus, resolución de entidades, reglas de elegibilidad o estado abierto, cálculo espacial, explicación fundamentada, acción de mapa validada, y luego un siguiente paso propiedad de la universidad. El orden es estructural. El modelo de lenguaje no debería recibir cada registro privado de estudiante y luego se le pide adivinar un destino. La autorización pertenece antes de la recuperación, el mismo patrón Private Location Data for AI Map Workflows establece para otros registros controlados por el arrendatario.
Comience desde el trabajo en el campus en lugar de desde un mapa decorativo. Los trabajos típicos incluyen encontrar ayuda financiera antes de la próxima clase, gestionar admisiones, ingeniería y comedor en una visita a pie, listar eventos cerca del centro estudiantil después de las 4 p.m., o ubicar estacionamiento para visitantes en un recinto deportivo. Los filtros ordinarios se vuelven engorrosos una vez que varios de esos requisitos aparecen en una sola oración. La capa de IA es útil cuando nombra las preguntas que los sistemas del campus deben responder, no cuando inventa horarios o números de sala.
Mantén la búsqueda directa. La conversación ayuda para intenciones compuestas, como el estacionamiento de visitantes más cercano a admisiones, comer entre dos edificios o una entrada accesible para un lugar seleccionado. Una vez que un usuario selecciona un edificio, las preguntas de seguimiento deben resolver "este edificio" al ID del lugar seleccionado, la vista del mapa y los filtros activos. Las acciones compatibles pueden incluir enfocar un lugar, mostrar una lista corta, mostrar una ruta, resaltar un área o abrir una página de servicio o evento universitario. La aplicación anfitriona valida cada acción. Evita JavaScript arbitrario o comandos de mapa sin límites por parte del modelo.
El modelo interpreta y explica; los sistemas del campus proporcionan hechos y los servicios espaciales calculan la relación geográfica.
¿En qué se diferencian las tareas de los estudiantes y visitantes de la búsqueda en el directorio?
Un directorio enumera lo que existe. Un mapa del campus con IA responde cuál destino actualmente utilizable se ajusta a la pregunta, al origen y a la siguiente parada. Un estudiante con un breve intervalo entre clases está buscando un café al que todavía pueda llegar a tiempo, no un catálogo completo de restaurantes. El café más cercano puede ser el café incorrecto si el camino a pie se aleja de la siguiente clase. Entonces, el contexto espacial clasifica los lugares restantes elegibles después de que las reglas de horarios y estado abierto eliminan el resto.
Los recorridos de los visitantes suelen tener un dominio del vocabulario menor que los recorridos de los estudiantes. Los solicitantes, familias, exalumnos, invitados a conferencias, proveedores, asistentes a eventos deportivos y empleados potenciales pueden no conocer las abreviaturas de los edificios, los nombres de los estacionamientos o la organización departamental. La búsqueda en lenguaje natural puede hacer que el campus sea comprensible sin requerir jerga institucional. La planificación de visitas de admisión, la orientación para nuevos estudiantes, la superposición de eventos públicos y la resolución de múltiples campus son la misma arquitectura aplicada a diferentes conjuntos de destinos aprobados. Spatial AI for Multi-Location Businesses cubre el problema análogo de resolución de sitios cuando una organización opera varios campus o propiedades.
La navegación en interiores giro a giro es opcional y separada. Una primera versión sólida puede soportar el descubrimiento de edificios, el descubrimiento de servicios, el descubrimiento de eventos, el estacionamiento, las relaciones de caminata al aire libre y las entradas accesibles. AI Wayfinding Assistant for Venues ya cubre la ruta en interiores y la topología de pisos en detalle. No haga de esas capacidades un requisito para el caso de uso educativo, y no trate el artículo del campus como una segunda especificación de orientación.
Los mapas del campus también deben mantenerse fuera de los productos académicos vecinos. El SIS puede ser propietario de la inscripción, el registro y el expediente del estudiante. El LMS puede ser propietario del contenido del curso y del flujo de aprendizaje. La próxima construcción de clase y la hora de inicio de la próxima clase pueden ser suficiente contexto de programación para una tarea de mapa. El mapa no necesita calificaciones, un expediente completo ni historial de asesoramiento. La asesoría académica es más amplia que el descubrimiento de ubicaciones: el mapa puede responder dónde se encuentra la asesoría; no debe responder automáticamente qué cursos dejar a menos que la universidad haya construido y gobernado esa capacidad por separado.
¿Dónde encaja Kaleidr en una pila de campus?
La página AI Map Chat for Customer Discovery actualmente describe la adición de búsqueda potenciada por IA, recomendaciones, información y experiencias conscientes de la ubicación a un mapa existente sin reconstruir la plataforma anfitriona. La página Chat attach documenta product="chat" como una capa conversacional sobre un mapa que el anfitrión ya renderiza, con detección automática para mapas de Mapbox, MapLibre, Google y Leaflet, trazando lugares resueltos y enmarcando la cámara a medida que la conversación identifica ubicaciones (Kaleidr, 2026). El patrón natural B2B es un sitio web o app de campus existente, mapa y sistemas institucionales más una capa espacial conversacional de Kaleidr, no un reemplazo del software del campus.
La lista actual de Platform API endpoints incluye el intercambio de sesiones del SDK, chat en streaming, rutas, enriquecimiento de POI y endpoints de diseño. Actualmente, la lista no publica rutas dedicadas de información estudiantil, gestión del aprendizaje, reserva de salas o alimentación de transporte universitario. Un artículo universitario no debe implicar que Kaleidr reemplaza el SIS, LMS, plataforma de eventos, sistema de estacionamiento o GIS de instalaciones. Esos siguen siendo integraciones del host a menos que un despliegue empresarial soportado indique lo contrario. La página de Location Intelligence APIs and Map SDK actualmente describe SDKs, clasificación y análisis para productos espaciales. Dependiendo de la configuración, Kaleidr puede soportar una superficie pública de campus o para visitantes con marca, mientras que las acciones autenticadas de los estudiantes aún requieren autorización del host.
La página AI Map Maker for Branded Interactive Maps actualmente describe Studio como una superficie de creación de mapas para mapas interactivos personalizados, capas, conjuntos de datos, mosaicos con marca, visualización 3D, capas de datos en vivo y publicación. Para universidades, Studio puede soportar mapas de visitantes con marca, superposiciones de orientación y capas de destino público. Use la aplicación anfitriona e integración más profunda cuando se requiera contexto de estudiante autenticado o sistemas operativos complejos. 3D Maps in Kaleidr Studio cubre el lado de la visualización sin convertir Studio en un producto de registros estudiantiles.
¿Cómo deben manejar las universidades la privacidad, la accesibilidad y las emergencias?
Autenticar al usuario, determinar qué lugares y campos puede ver el rol, recuperar solo esos registros y, solo entonces, proporcionar un paquete de contexto compacto a la capa de IA. Los datos públicos del campus pueden incluir ubicaciones de edificios, eventos públicos, horarios de la biblioteca y lugares de comida públicos. Los ejemplos específicos de la cuenta pueden incluir el horario de clases individual, programa, cita de asesoramiento, estado de la cuenta o asignación de vivienda. No envíe todo el registro del estudiante al modelo porque una pregunta del campus necesita un solo destino de edificio.
En la educación superior de los EE. UU., los flujos de trabajo de los registros estudiantiles pueden estar sujetos a la Ley de Derechos Educativos y Privacidad Familiar (U.S. Department of Education, 2026). Un producto de IA en el campus debe distinguir los mapas públicos del campus de los datos de registros educativos. La institución anfitriona controla la autenticación, autorización, divulgación, retención y revisión legal de los datos específicos de los estudiantes. Este artículo describe la división arquitectónica; no indica a una universidad lo que es legal para un despliegue específico. Ese juicio corresponde a un asesor legal calificado.
Las afirmaciones sobre accesibilidad necesitan datos verificados. Si un estudiante solicita una ruta sin escalones hacia la biblioteca, el producto necesita una fuente de accesibilidad y un sistema de rutas que pueda respaldar la afirmación. Los campos relevantes pueden incluir entradas accesibles, ascensores, rampas, restricciones de caminos y cierres por construcción. Si el sistema de rutas no puede verificar un camino completamente accesible, no se debe afirmar que exista uno. Una respuesta más segura nombra la entrada accesible verificada y señala que no hay una ruta completamente accesible disponible a partir de los datos de rutas actuales. La accesibilidad digital sigue aplicándose al propio producto del mapa: navegación con teclado, alternativas para lectores de pantalla, listas de lugares semánticas, contraste, equivalentes textuales y controles móviles legibles. Un mapa visual no debe convertirse en la única forma de obtener información del campus.
La información de emergencia es un límite separado. Las alertas de emergencia, las instrucciones de evacuación, la información sobre refugios y las acciones de seguridad pública deben provenir de los sistemas de emergencia oficiales de la universidad. Un mapa de IA puede mostrar o enlazar a información de emergencia aprobada si la institución respalda ese flujo de trabajo. El modelo de lenguaje no debe improvisar instrucciones de seguridad.
¿Cómo deben los equipos evaluar un mapa del campus con IA?
Kaleidr Analytics actualmente documenta la participación en mapas y lugares, la comparación de lugares, los patrones espaciales y la actividad en los que los equipos de producto, inventario y crecimiento pueden actuar (Kaleidr, 2026). Los sistemas anfitriones todavía poseen los eventos, el estacionamiento y los registros de estudiantes. Utilice ese ciclo para encontrar servicios con alta demanda de búsqueda y baja resolución exitosa, preguntas repetidas sobre estacionamiento para visitantes, edificios que generan consultas de navegación y zonas del campus con tasas de resultados nulos. Spatial Analytics vs. Web Analytics explica por qué las páginas vistas por sí solas no pueden responder a esas preguntas. Los nombres de eventos sugeridos en este artículo son recomendaciones editoriales, no nombres de eventos automáticos documentados de Kaleidr Analytics.
Las medidas de resultados útiles incluyen destino resuelto, servicio encontrado, ruta abierta, evento abierto, estacionamiento seleccionado, acción de visita completada y motivo de no resultado. Un éxito con un solo mensaje a menudo es ideal. No optimice para mensajes por sesión. Compare campus solo después de que la identidad del lugar, el horario y el contexto de caminata se mantengan constantes. La privacidad en la analítica del campus significa zonas agregadas y resultados de tareas, no recorridos de estudiantes con nombres ni historiales de movimiento continuo.
Una capa de IA espacial del campus puede apoyar múltiples trayectorias universitarias mientras la medición se mantiene enfocada en el descubrimiento de lugares y la finalización de tareas en lugar de la vigilancia de estudiantes.
¿Cómo debería una universidad pilotar un mapa del campus con IA?
Comience con un campus y una tarea de alto valor, como ayudar a los nuevos estudiantes y visitantes a encontrar edificios y servicios estudiantiles. Mantenga la identidad, los horarios, los eventos y los registros estudiantiles en los sistemas que ya los poseen. Adjunte la interacción conversacional del mapa al mapa existente. Limite los candidatos a lugares públicos autorizados o visibles según el rol, requiera el estado abierto actual donde el anfitrión pueda suministrarlo, calcule la relación a pie con un origen seleccionado y mida la resolución del destino junto con la acción universitaria que sigue. Amplíe eventos, estacionamiento, accesibilidad y contexto de programación autenticada solo cuando esa primera ventana funcione.
El descubrimiento conversacional no reemplaza la propiedad del contenido, la frescura de las horas ni los sistemas de emergencia. Los tiempos de caminata siguen siendo estimados. La localización en interiores es opcional. Adjuntar un asistente a un mapa existente suele ser más barato que reemplazar el motor de renderizado, pero el anfitrión todavía debe poseer la autorización y la siguiente acción del campus. Trate los datos faltantes como desconocidos en lugar de como aprobados, y despliegue por campus en lugar de en todos los sitios a la vez.
Explore Kaleidr Spatial AI para agregar búsqueda de ubicación conversacional en un mapa existente. Explore Kaleidr Enterprise para adjuntar SDKs y clasificación a la pila que ya opera. Explore Kaleidr Analytics para medir el compromiso con el lugar y la demanda geográfica alrededor de ese recorrido. Confirme las páginas públicas actuales antes de tratar cualquier ejemplo en este artículo como un compromiso funcional para producción.
Preguntas frecuentes
¿Qué es un mapa de campus con inteligencia artificial?
Un mapa de campus con IA combina las ubicaciones y servicios confiables de un campus universitario con un mapa interactivo e interfaz en lenguaje natural, de manera que los estudiantes y visitantes pueden preguntar a dónde ir, qué hay cerca y cuál es la siguiente acción a tomar.
¿En qué se diferencia un mapa de campus con IA de un chatbot de campus?
Un chatbot de campus puede responder preguntas por texto. Un mapa de campus con IA comparte contexto de lugares y mapas para que las respuestas puedan resolver un destino, resaltarlo, mostrar lugares relacionados o transferir a una ruta o servicio universitario.
¿Un mapa de campus con IA reemplaza el mapa existente de una universidad?
No necesariamente. La documentación actual de Chat de Kaleidr admite la integración de IA en mapas existentes compatibles de Mapbox, Google Maps, MapLibre o Leaflet, por lo que una universidad puede mantener su renderizador y aplicación de campus actuales.
¿Qué datos universitarios deberían respaldar la IA?
Las fuentes útiles incluyen edificios canónicos, servicios del campus, departamentos, eventos, estacionamiento, información de accesibilidad aprobada, horarios y actualizaciones operativas. Cada fuente debe tener un propietario claro.
¿Puede un mapa del campus con IA usar el horario de clases de un estudiante?
Un mapa del campus con IA puede usar el horario si la institución crea intencionalmente un flujo de trabajo autenticado y proporciona solo el contexto mínimo autorizado del horario necesario para la tarea. Los datos específicos de los estudiantes deben regirse por separado de los datos públicos del campus.
¿Reemplaza Kaleidr al SIS o al LMS?
No. El SIS y el LMS deben seguir siendo las fuentes autorizadas para los registros estudiantiles y académicos. El mapa del campus debe usar solo los datos específicos requeridos para la tarea espacial.
¿Puede la IA proporcionar rutas accesibles en el campus?
Solo cuando los datos subyacentes de accesibilidad y rutas puedan respaldar la afirmación. La capa de IA no debe inventar una ruta accesible a partir de datos incompletos.
¿Debería provenir la información de emergencia de la IA?
No. Las instrucciones y alertas de emergencia deben seguir siendo autorizadas en los sistemas de seguridad pública y emergencia de la universidad. Un mapa de IA puede mostrar información aprobada, pero no debe improvisar orientación de emergencia.
¿Cuál es un buen primer caso de uso de la IA en el campus?
Un piloto sólido es el descubrimiento de edificios públicos y servicios para estudiantes: conectar ubicaciones y servicios canónicos, resolver alias comunes, añadir contexto al caminar y medir la resolución exitosa de destinos.
¿Se puede usar Kaleidr Studio para un mapa del campus?
Kaleidr Studio puede soportar la creación de mapas interactivos con marca, capas, conjuntos de datos, contexto 3D, superposiciones en vivo y publicación. Los flujos de trabajo más profundos y autenticados de los estudiantes pueden requerir una aplicación anfitriona personalizada e integración.
¿Qué debería medir una universidad?
Medir la tasa de resolución de destinos, la tasa de resolución de servicios, razones de no resultados, aperturas de rutas o detalles, selecciones de estacionamiento para visitantes, acciones en eventos y demanda agregada de lugares o búsquedas en lugar del volumen de chats solamente.
¿Es esto lo mismo que la orientación interior del campus?
No. La orientación interior es una capacidad más profunda posible. Una experiencia de IA espacial del campus puede ser valiosa con contexto de edificios, servicios, eventos, estacionamiento y navegación al aire libre antes de que exista la localización interior o el enrutamiento a nivel de piso.
Referencias
- Kaleidr. AI-Powered Map Experiences for Business. Accessed 15 September 2026. https://kaleidr.com/
- Tyton Partners. Time for Class 2026: The AI Tipping Point: From Monitoring Students to Engaging Them. 12 June 2026. https://tytonpartners.com/time-for-class-2026-the-ai-tipping-point-from-monitoring-students-to-engaging-them/
- U.S. Department of Education. FERPA. Protecting Student Privacy. Accessed 15 September 2026. https://studentprivacy.ed.gov/ferpa
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- Kaleidr. Chat — attach AI to your map. Developer documentation. Accessed 15 September 2026. https://docs.kaleidr.com/sdk/chat-attach
- Kaleidr. Endpoints. Developer documentation. Accessed 15 September 2026. https://docs.kaleidr.com/platform-api/endpoints
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