El crecimiento del acceso a la tecnología y el uso frecuente de computadoras personales ha generado la necesidad de herramientas que orienten a los usuarios en el ensamblaje adecuado de sus equipos. En este contexto, el presente trabajo tiene como objetivo el desarrollo de una herramienta web que permita identificar y verificar la compatibilidad entre los componentes de un equipo de cómputo personal (PC), apoyándose en el uso del lenguaje natural que emplea la inteligencia artificial (IA) para proporcionar asesoramiento automatizado y accesible. La herramienta denominada PC Match ha sido desarrollada empleando tecnologías web como HTML, CSS, JavaScript y Firebase, integradas dentro de un entorno basado en Node.js. Esta arquitectura posibilita la incorporación de una API de inteligencia artificial proporcionada por OpenAI, la cual permite responder consultas específicas formuladas por los usuarios. Gracias a esta integración, el sistema facilita la selección informada de componentes para ensamblajes compatibles, reduciendo la probabilidad de errores comunes durante la construcción de equipos de cómputo y ofreciendo una experiencia más confiable y eficiente. El sistema incorpora un chatbot que puede asistir al usuario en cualquier momento, brindando retroalimentación en tiempo real sobre el funcionamiento y compatibilidad de cada componente. Esta solución está orientada principalmente a estudiantes de nivel medio superior y superior, interesados en ensamblar un equipo que no requiera actualizaciones de hardware a corto y mediano plazo según sus necesidades. En consecuencia, se propone una herramienta accesible, educativa y práctica que refuerza el aprendizaje aplicado de la tecnología y facilita la toma de decisiones en procesos técnicos relacionados con la informática. La implementación del proyecto se estructuró en distintas fases que permitieron una planificación integral desde la definición de los elementos clave hasta su integración en el entorno virtual. En la etapa de análisis, se realizó una exploración detallada de los componentes de hardware que conforman los diferentes ensamblajes, apoyándose en encuestas dirigidas a usuarios con diversos grados de experiencia tecnológica. Esto permitió recopilar información precisa y relevante para la posterior estructuración de la herramienta, la cual quedó conformada por treinta y tres componentes fundamentales para el ensamblaje de un equipo funcional. Para el desarrollo técnico, se emplearon herramientas de programación modernas como Visual Studio Code, utilizando un script ejecutable que facilitó el acceso al programa de forma local. Esta estrategia buscó garantizar que estudiantes y personal académico pudieran hacer uso del recurso sin complicaciones técnicas. Asimismo, se aplicaron instrumentos de evaluación mediante formularios en línea, logrando un índice de satisfacción del 97% entre los participantes. En la fase de pruebas, la herramienta fue presentada a alumnos usando un equipo de cómputo con el objetivo de evaluar su funcionamiento y accesibilidad. Además, se integró una conexión con la API de OpenAI, permitiendo una retroalimentación automatizada que ofreciera recomendaciones sobre la compatibilidad de los componentes. Paralelamente, se implementó Firebase como base de datos en la nube, lo que permitió almacenar de manera persistente las interacciones del chatbot, incluyendo preguntas, respuestas y marcas de tiempo. Esta integración garantizó evidencia del funcionamiento del sistema, facilitó la validación de las pruebas y abrió la posibilidad de analizar patrones de uso en futuras versiones. Este proyecto representa una contribución significativa al campo de la educación tecnológica, al brindar un entorno de aprendizaje práctico y personalizado que impulsa el desarrollo de competencias en el armado de computadoras personales. La incorporación de Firebase refuerza la solidez técnica del sistema, asegurando que las interacciones queden registradas y puedan ser utilizadas para mejorar la experiencia del usuario y consolidar la herramienta como un espacio confiable de consulta y aprendizaje.