
La inteligencia artificial (IA) llegó para quedarse, pese a lo que muchas personas puedan pensar o incluso resistirse. Sin embargo, tampoco nos engañemos, su presencia no es innocua. Como toda herramienta poderosa, tiene el potencial de construir o destruir. Y en uno de los campos más delicados —el rol de la IA en evaluaciones escolares y empresariales— empieza a encender las alarmas.
IA en evaluaciones
La IA está transformando la forma en que aprendemos, trabajamos y nos evaluamos. Desde asistentes personales, de redacción y hasta generadores de código, estas herramientas prometen eficiencia… pero también abren una peligrosa puerta: eliminar el esfuerzo de aprender a cambio de la simplicidad y la inmediatez de las respuestas.
¿Un estudiante que entrega un ensayo impecable gracias a ChatGPT está demostrando comprensión? ¿Un colaborador que desarrolla un analisis de consultoría con ayuda de Gemini refleja verdadero dominio de su disciplina?
La respuesta no es tan simple como un sí o un no, pero la verdad, comienza a ser inquietante.
El uso indebido de la IA en evaluaciones puede generar resultados artificiales y decisiones equivocadas.
Evaluar sin saber si se evalúa
El verdadero riesgo no es que los estudiantes hagan trampa. Ese problema no es nuevo. El riesgo es que las organizaciones no sepan si están evaluando un trabajo generado digitalmente el esfuerzo de una mente humana. Y eso implica consecuencias devastadoras:
- Contrataciones basadas en habilidades simuladas.
- Certificaciones que no reflejan capacidades reales.
- Planes educativos mal calibrados.
- Y una pérdida sistémica de confianza en los procesos de evaluación.
Si los resultados no son confiables, el sistema entero se resquebraja.
¿La tecnología es el problema?
No. La IA no es el enemigo. El problema es el uso irreflexivo, irresponsable o ingenuo de la tecnología.
La solución no está en prohibir el uso de IA, sino en rediseñar los modelos de evaluación:
- Incorporar tareas que demanden pensamiento crítico, reflexión personal y creatividad.
- Valorar procesos tanto como resultados.
- Utilizar IA como herramienta de acompañamiento, no como sustituto.
Si la IA puede generar respuestas, también puede plantear mejores preguntas. Solo hay que saber cómo usarla.
Evaluar en la era de la inteligencia artificial
La educación y el talento corporativo enfrentan hoy el mismo dilema: ¿Cómo medir lo que realmente importa en un entorno donde las respuestas pueden ser producidas sin haber sido comprendidas?
La respuesta implica un cambio de enfoque de la IA en evaluaciones:
- De lo cuantitativo a lo cualitativo.
- De la respuesta correcta al razonamiento detrás.
- De la memorización a la aplicación real.
En otras palabras, no se trata solo de detectar trampas, sino de diseñar evaluaciones que hagan irrelevante hacer trampa.
Ética, criterio y rediseño
La inteligencia artificial no amenaza el sistema de aprendizaje-evaluación porque sea inteligente, sino porque nos está obligando a cuestionar qué entendemos por aprender, saber y demostrar capacidad.
“El problema no es la copia en sí, sino que estamos desvalorizando el conocimiento”, advierte Laura Elizondo Williams, socia directora en Lexium . “Si las personas ya no necesitan pensar por sí mismas, ¿para qué aprender?”
En el fondo, la integridad de las evaluaciones no depende de la tecnología, sino de los valores y el criterio de quienes las diseñan.
Todavía estamos a tiempo
Lexium propone una serie de medidas urgentes para proteger la integridad de los procesos de evaluación:
Plataformas seguras que impidan la navegación paralela.
Videovigilancia activa durante las pruebas.
Sistemas inteligentes de detección de comportamientos inusuales.
Reconfiguración estratégica de las evaluaciones.
Retorno, si es necesario, a evaluaciones presenciales bajo control estricto.
Estas acciones, aunque sencillas, pueden marcar la diferencia entre un sistema que evalúa con rigor y uno que pierde su propósito.
Porque si no rediseñamos la forma de evaluar, no solo perderemos precisión… perderemos confianza. Y en educación y talento, eso es perderlo todo.
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