Hoy dejo a disposición la presentación utilizada en recientes jornadas de reflexión institucional sobre aseguramiento de la calidad. El material aborda cómo la inteligencia artificial generativa puede actuar como una herramienta de apoyo técnico en procesos de evaluación interna, auditorías académicas y mejora continua en educación superior.

En contextos donde los equipos institucionales enfrentan cargas complejas de análisis documental, redacción técnica y sistematización de evidencias, la IA aparece como un recurso que permite organizar información, identificar brechas, mejorar la calidad de los insumos y acelerar procesos sin perder rigurosidad. Su aporte se manifiesta especialmente en tareas como la redacción preliminar de informes de autoevaluación, la verificación de coherencia entre documentos, la revisión de alineación curricular o la preparación de insumos para auditorías internas. No sustituye el juicio profesional ni las decisiones colegiadas: colabora, ordena, sugiere y permite que el equipo humano centre su energía en la validación sustantiva.

La presentación que se comparte también muestra ejemplos concretos de asistentes personalizados (GPTs) diseñados para colaborar con comités de autoevaluación, direcciones académicas y unidades técnicas. Estos asistentes, configurados con lenguaje natural y documentos institucionales, pueden ser entrenados para actuar como redactores preliminares, curadores de evidencias, simuladores de visitas o analistas de consistencia documental. Se trata de un uso práctico, controlado y situado, que no automatiza funciones críticas, sino que acompaña el trabajo formativo y técnico que requieren estos procesos.

Cerrar el ciclo de la mejora continua no significa únicamente redactar un informe final; significa contar con evidencias generadas desde el funcionamiento habitual del sistema interno de calidad. La IA puede ayudar a visibilizar, ordenar y articular esas evidencias. Puede hacerlo además respetando criterios éticos fundamentales: subordinación al juicio humano, validación de cada producto, trazabilidad de las fuentes utilizadas y resguardo del rol activo de las personas.

El uso ético, prudente y profesional de la inteligencia artificial generativa favorece a los equipos encargados de la calidad, de la autoevaluación y de las auditorías internas. No como una solución externa, sino como una colaboradora integrada, diseñada desde el propio quehacer institucional, al servicio de los propósitos formativos, normativos y de mejora que sostienen a nuestras instituciones.

Principales temas abordados en la presentación

• Concepto de evidencia en contextos de calidad
  Se define la evidencia como información válida, confiable y verificable que sustenta los juicios institucionales.
• Uso de IA generativa en tareas técnicas
  Aplicación de IA en redacción preliminar de informes, revisión de documentos, alineación normativa y análisis de brechas.
• Apoyo a auditorías académicas internas
  Sistematización de insumos cualitativos (entrevistas, encuestas), revisión de prácticas versus marcos normativos, simulación de hallazgos.
• Acompañamiento en procesos de autoevaluación
  IA como colaboradora en la organización de evidencias, redacción de secciones del informe, y generación de fichas técnicas.
• Desarrollo de asistentes GPT personalizados
  Ejemplos de asistentes diseñados para distintas funciones: diagnóstico de estado, revisión de evidencias, preparación para visitas externas.
• Marco ético y advertencias
  Subordinación al juicio profesional, validación institucional, límites del uso de IA, riesgos de error, sesgo y alucinación.
• Condiciones de uso responsable
  Definición de herramientas permitidas, criterios de validación, usos restringidos y prácticas no admitidas en contextos académicos formales.

Ana Henriquez Orrego

mayo 2025