Ante la IA, proponen evaluar el proceso de aprendizaje y no solo el producto final

El evento Evaluar lo humano antes que la máquina reunió tres conferencias sobre los efectos de la inteligencia artificial en el aprendizaje, la evaluación y la empleabilidad de los egresados.

La inteligencia artificial (IA) no rompió la evaluación universitaria, sino que hizo visibles fallas previas, como diseñarla para el resultado y no para el proceso. Así lo plantearon Adriana Caballero, Directora de Experiencia e Innovación Educativa del Instituto Profesional IACC; Omar Peña, Director Nacional de Investigación y Desarrollo de la Fundación Universitaria del Área Andina, y Belén Correa, Directora Senior América Latina y Caribe de Turnitin.

La necesidad de mirar el proceso de aprendizaje, y no solo el producto entregado, apareció en más de una sesión del evento Evaluar lo humano antes que la máquina, que tuvo lugar el 4 de agosto de 2026. Esta nota reúne sus tres conferencias. Según los expositores, el tema exige a las instituciones rediseñar la evaluación y gobernar el uso de la IA en la docencia.

Efectos dispares en el aprendizaje

En la conferencia Aprobar no es aprender, Francisco Valdivia, Director de EDUTIC, sostuvo que la IA tiene efectos dispares. Según explicó, eleva el aprendizaje de algunos estudiantes y genera en otros dependencia y atrofia cognitiva, un debilitamiento de capacidades intelectuales. Describió un estudio del MIT Media Lab que encontró diferencias importantes según el tipo de uso de la IA al redactar un reporte.

En la conferencia Las últimas perspectivas sobre la IA y la integridad del aprendizaje, Correa planteó que la dependencia de la IA genera una deuda cognitiva, es decir, una pérdida de habilidades y conocimiento. Citó un estudio de KPMG según el cual cuatro de cada cinco estudiantes reconocen esforzarse menos cuando pueden apoyarse en la IA.

La empleabilidad también apareció en ambas conferencias. Valdivia advirtió sobre una brecha laboral y salarial para los jóvenes recién egresados, que parecería conectada con la IA. Además, con base en el estudio Future of Jobs, sostuvo que las habilidades no técnicas serán el factor diferenciador. Por su parte, Correa sostuvo que la deuda cognitiva ya se refleja en vacíos que el mercado laboral reporta en los egresados.

Del producto al proceso

Correa planteó que la pregunta ya no es cuánto uso de la IA se permite, sino cómo asegurar que potencie el aprendizaje sin reemplazarlo. Advirtió que el docente solo ve el producto final, mientras el proceso queda prácticamente invisible. También describió una desconfianza mutua en el aula: los docentes temen el uso fraudulento y los estudiantes temen ser acusados injustamente.

Según Correa, el problema no es la IA en sí, sino su propósito. Por eso distinguió entre herramientas diseñadas para la productividad y herramientas diseñadas para acompañar el aprendizaje. En ese marco presentó Turnitin Clarity, que según explicó muestra cómo el estudiante interactuó con las fuentes y construyó su trabajo.

El tema volvió en la conferencia Del diagnóstico a la acción, moderada por Hernán Silva Olivares, Director Ejecutivo de EDUTIC. Allí Caballero advirtió que un producto entregado no demuestra que hubo aprendizaje. Propuso metodologías activas y contextualizar las tareas en la experiencia del estudiante.

Gobernanza, valores y cultura

Valdivia señaló que las instituciones abordan el tema a un ritmo aparentemente más lento que el de los cambios. Según su lectura del Horizon Report, la agenda pasó de las microcredenciales (certificaciones de aprendizajes acotados) y la modalidad híbrida y flexible HyFlex a la IA en la docencia y su gobernanza. Propuso que las instituciones desarrollen capacidades, gobiernen mejor la IA y la conecten con un sentido de aprendizaje.

En la tercera conferencia, Peña sostuvo que la integridad debe basarse en valores que se respeten aunque nadie esté verificando. Describió el marco de humanismo digital, un enfoque que pone lo humano primero, que prepara su universidad. Ese marco está anclado en los derechos digitales.

Sobre el primer examen de admisión 100 % en línea de la UNAM, Caballero sostuvo que el problema de fondo fue la cultura, no la tecnología. Peña coincidió con ese diagnóstico.

Entre los próximos pasos, Correa recomendó definir desde el primer día cuándo y cómo se permite la IA. Al cierre de esa sesión, Peña recomendó coherencia con el proyecto educativo propio. Caballero propuso usar la IA a nivel personal para saber hasta dónde llega, y Correa planteó cambiar la narrativa del miedo por una que entienda el momento como oportunidad.

Sesiones

• Conferencia: Aprobar no es aprender: evidencia sobre erosión de habilidades y las competencias del futuro laboral — Francisco Valdivia
• Conferencia: Las últimas perspectivas sobre la IA y la integridad del aprendizaje — Belén Correa
• Conferencia: Del diagnóstico a la acción: ¿cómo transformamos la evaluación en nuestras universidades? — Adriana Caballero, Belén Correa, Omar Peña, Hernán Silva Olivares