Aseguramiento de la Calidad Educativa en Tiempos de IA

Ana Henríquez Orrego – Directora de Auditorías Académicas y miembro del Observatorio IA en Educación

Esta ponencia, elaborada y presentada por Ana Henríquez Orrego en diversos espacios de diálogo académico, técnico e institucional, aborda en profundidad el impacto de la inteligencia artificial en el aseguramiento de la calidad educativa. El trabajo analiza cómo la IA transforma la manera en que las instituciones planifican, implementan, evalúan y revisan sus procesos formativos y de gestión, poniendo especial atención en la coherencia de los sistemas internos de calidad, la integridad de los resultados formativos y la toma de decisiones informadas. Su propósito central es ofrecer a autoridades, académicos, especialistas y equipos de aseguramiento de la calidad una mirada integral, experta y actualizada sobre las oportunidades y desafíos que emergen cuando las herramientas de IA comienzan a integrarse, de manera más o menos explícita, en las funciones sustantivas de la educación superior.

La ponencia desarrolla un marco conceptual que articula tres ejes principales: la presencia creciente de la IA en la docencia, la gestión académica, la evaluación y la investigación; las definiciones y expectativas que sostienen la calidad educativa en educación superior desde marcos nacionales e internacionales; y la intersección entre ambas, donde se observa cómo la IA aporta al análisis documental, la estructuración de información, la revisión preliminar de evidencias, la claridad comunicacional y la comparación entre lo declarado y lo ejecutado. Se aborda también el rol de la IA como asistente institucional —ordenando versiones, detectando inconsistencias, elaborando borradores y facilitando auditorías internas— y como tutor que acompaña procesos de comprensión, inducción y perfeccionamiento en materia de modelos educativos, políticas, instructivos y criterios de calidad. Este enfoque permite mostrar que la IA no es solo una herramienta operativa, sino un componente que incide directamente en la cultura institucional de calidad y en la manera en que se forman las capacidades técnicas de los equipos.

Un elemento clave del análisis es el reconocimiento explícito de que el uso de IA en contextos de calidad requiere una supervisión humana permanente. La presentación detalla riesgos como errores no detectados, sesgos de interpretación, textos genéricos sin respaldo documental, contradicciones entre versiones, dependencia excesiva, pérdida de criterio técnico especializado y afectación de la integridad de los procesos formativos. Se desarrolla especialmente el concepto de deuda cognitiva, entendido como la reducción progresiva del razonamiento, del análisis técnico y del juicio profesional cuando la IA realiza tareas que históricamente estaban asociadas a la construcción de criterio. Esta advertencia refuerza una idea central: la tecnología puede acelerar procesos, pero el juicio institucional es irremplazable. La IA organiza, sintetiza y compara, pero son las personas quienes interpretan, validan y deciden.

La ponencia también releva que la integración de IA no puede reducirse a la adopción de herramientas tecnológicas. Es, ante todo, un proceso institucional profundo que transforma la arquitectura documental, los flujos de información, los tiempos de revisión y las lógicas de coordinación entre unidades y equipos. La IA obliga a fortalecer la estructura del sistema interno de calidad, clarificar roles y responsabilidades, mejorar la documentación, elevar estándares de coherencia y fortalecer las capacidades técnicas de quienes operan los procesos de calidad. En este sentido, el uso de IA amplifica la necesidad de contar con instituciones más sólidas, más formadas y más conscientes del impacto que tienen sus decisiones en la pertinencia formativa, la transparencia y la confianza pública.

A su vez, la ponencia subraya que la conversación sobre IA y aseguramiento de la calidad se ha intensificado en redes y agencias internacionales, convirtiéndose en un tema estratégico con proyección directa sobre estándares, marcos regulatorios y procesos de evaluación externa. La presión por automatizar tareas, la demanda por decisiones rápidas y la proliferación de herramientas generan tensiones que deben abordarse con responsabilidad institucional. La IA puede potenciar trazabilidad, transparencia y revisión sistemática, pero también puede debilitar la integridad de los procesos si se utiliza sin criterios claros o sin una formación sólida. Por ello, se enfatiza la necesidad de establecer marcos de uso responsable, instancias de diálogo, equipos de pilotaje, protocolos de validación humana y criterios institucionales que permitan avanzar con precisión, evitando improvisaciones o prácticas que comprometan la confiabilidad del sistema.

Finalmente, la ponencia propone una ruta para avanzar que incluye diagnosticar el estado de uso y dominio de IA en distintos equipos; definir criterios y protocolos institucionales; seleccionar herramientas seguras y auditables; capacitar a colaboradores según rol y nivel de experticia; y alinear la integración de IA con el Modelo Educativo y el Sistema Interno de Aseguramiento de la Calidad. Todo ello con un mensaje transversal: la tecnología apoya; el juicio humano define. En tiempos de IA, la calidad educativa se sostiene, más que nunca, en el equilibrio entre innovación y responsabilidad, entre eficiencia técnica y deliberación colegiada, entre la potencia de la IA y la integridad de los procesos institucionales.

Palabras Clave: inteligencia artificial, calidad educativa, aseguramiento de la calidad, sistemas internos de calidad, SIAC, juicio profesional, evidencia institucional, coherencia académica, mejora continua, gobernanza de IA, uso responsable de IA, deuda cognitiva, trazabilidad, evaluación institucional, integridad académica, gestión académica, docencia universitaria, evaluación de aprendizajes, auditorías académicas, análisis documental, tutoría con IA, asistencia técnica, formación institucional, políticas educativas, marcos regulatorios, pertinencia formativa, trazabilidad de evidencias, riesgos de IA, oportunidades de IA, cultura de calidad

Le pedí a NotebookLM que hiciera su versión de PPT con lo entregado. Este fue el resultado.

A contiunuación, comparto la PPT presnetada en el Summit IA Viña del Mar

Aquí va una versión con ejemplos de Tutores y Asistentes IA en CALIDAD EDUCATIVA