Se presenta la primera implementación práctica de un Test Adaptativo Informatizados (TAI) para la medición del razonamiento verbal desarrollado en nuestro país. El TAI se basa en un Banco de Ítems (BI) de Analogías Verbales calibrado con el Modelo Logístico de Tres Parámetros de la Teoría de Respuesta al Ítem. Sus ítems miden la habilidad para reconocer y discriminar relaciones entre palabras (Lozzia, et al., 2015). Las especificaciones del algoritmo adaptativo programado en el software FastTEST Pro (Weiss, 2008) fueron: a) inicio aleatorio entre niveles levemente inferiores a la media del rasgo, b) estimación del nivel de rasgo por máxima verosimilitud condicional, c) selección progresiva de ítems con el método de máxima información de Fisher, y d) una longitud fija de 32 ítems (Lozzia y Attorresi, 2012). Para estudiar su eficacia, se administró a una muestra de 108 estudiantes universitarios el TAI y también el BI completo. Se obtuvieron correlaciones significativamente altas en el nivel de rasgo estimado a partir de ambas presentaciones y entre sus respectivos errores de estimación. El TAI resultó ser una evaluación más rápida al proporcionar, administrando menos ítems, un nivel de habilidad aproximado al que obtendría la persona si respondiera todos los ítems del BI. Palabras clave Test Adaptativo Informatizado, Banco de Ítems,Teoría de Respuesta al Ítem, Analogías Verbales ABSTRACT IMPLEMENTATION OF A COMPUTERIZED ADAPTIVE TEST OF VERBAL ANALOGIES The first practical implementation of a Computerized Adaptive Test (CAT) to measure verbal reasoning in our country is presented. The CAT is based on a Verbal Analogies Item Bank (IB) calibrated with the Three Parameter Logistic Model of the Item Response Theory. Their items measure the ability to identify and discriminate relationships among words (Lozzia, et al., 2015). The adaptive algorithm was programmed via FastTEST Professional Testing System (Weiss, 2008) using the following specifications: a) random start between levels slightly below average trait, b) Conditional Maximum Likelihood Trait Estimation, c) progressive items selection by Maximum Fisher Item Information, and d) a fixed length of 32 items (Lozzia & Attorresi, 2012). To study its effectiveness, the CAT and the complete IB were administered to a sample of 108 college students. Significantly high correlations were obtained in the estimated level of trait from both test presentations and between their respective estimation errors.The CAT turned out to be a faster assessment. By administering fewer items, it provided an approximate skill level to which the person would get if answering all items of IB. Key words Computerized Adaptive Tests, Item Bank, Item Response Theory,