Inteligencia artificial en la Educación Superior: el aseguramiento de la calidad como brújula
Dra. Francisca Gómez Gajardo
Vicerrectora de Aseguramiento de la Calidad, Universidad Autónoma de Chile
La irrupción de la inteligencia artificial generativa en la educación superior ha sido tan veloz que el debate institucional ha debido adaptarse rápidamente a sus avances. Se habla, con razón, de su potencial para personalizar el aprendizaje, optimizar la gestión y abrir nuevas fronteras de investigación. Sin embargo, desde el aseguramiento de la calidad, la pregunta no es solo qué puede hacer la IA por nuestras universidades, sino cómo protegemos aquello que da sentido a una institución formadora: la validez de los aprendizajes y la confianza pública en los títulos que otorgamos.
El primer desafío es la integridad académica. Cuando una herramienta puede resolver una evaluación en segundos, la pregunta deja de ser cómo detectar su uso indebido y pasa a ser cómo rediseñar la evaluación para que mida lo que realmente importa. Esto exige repensar nuestros instrumentos, privilegiar la demostración de competencias en contextos auténticos y formar a los docentes en nuevas lógicas evaluativas.
El segundo desafío es la equidad. El acceso desigual a herramientas de IA, a conectividad y a las habilidades para utilizarlas críticamente puede terminar ampliando brechas que como sociedad hemos tardado años en reducir. Una universidad comprometida con la inclusión debe asegurar que la inteligencia artificial no se convierta en un nuevo factor de segregación, sino en una palanca de equidad efectiva para todos sus estudiantes.
El tercer desafío es la gobernanza. Las instituciones necesitamos políticas claras, transparentes y éticamente fundadas sobre el uso de la IA, tanto en la docencia como en la gestión y la investigación. Esto incluye resguardos sobre la privacidad de nuestros datos, transparencia algorítmica y responsabilidad en la toma de decisiones. La ausencia de un marco institucional no es neutralidad: es delegar en cada actor decisiones que comprometen a toda la organización.
Pero hay un cuarto desafío, quizás el más exigente para quienes trabajamos en aseguramiento de la calidad: actualizar nuestros propios mecanismos. Los sistemas internos de aseguramiento, los procesos de autoevaluación y los criterios de acreditación, en el marco que define la Comisión Nacional de Acreditación (CNA), fueron diseñados para un escenario que la IA está transformando. Si nuestros instrumentos de calidad no evolucionan al ritmo de las prácticas que pretenden cautelar, corren el riesgo de volverse obsoletos. Los sistemas de evaluación institucional no pueden observar esta transformación desde fuera; deben asumir un rol activo en ella.
La experiencia internacional coincide en señalar que la respuesta no es prohibir ni adoptar sin cuestionamientos, sino integrar con criterio. La inteligencia artificial debe estar al servicio del proyecto formativo, y no al revés. Ello supone decisiones institucionales informadas, capacidades instaladas y una cultura de calidad que entienda la tecnología como un medio y nunca como un fin.
En la Universidad Autónoma de Chile asumimos estos desafíos con la convicción de que la calidad no se resguarda desde una lógica retrospectiva, sino anticipando los cambios y poniendo siempre en el centro a las personas y a la integridad de su formación. La inteligencia artificial puede llegar a ser, sin dudas, una aliada poderosa. Que lo sea de manera responsable, equitativa y verificable es, precisamente, la tarea irrenunciable del aseguramiento de la calidad.