La sesión de la Comunidad IA del 8 de mayo abordó el uso de inteligencia artificial para evaluar competencias transversales en educación superior, a partir de la presentación de Juan Pablo Delacroix, CEO y cofundador de Reskilling AI. La exposición planteó una discusión relevante para las instituciones educativas: cómo pasar de una evaluación centrada en rúbricas y percepciones individuales hacia sistemas capaces de generar evidencia más objetiva, escalable y útil para la toma de decisiones académicas.  

Delacroix señaló que el avance de la inteligencia artificial está acelerando la obsolescencia de algunas competencias técnicas y, al mismo tiempo, incrementando el valor de habilidades humanas como pensamiento crítico, comunicación, adaptabilidad, resiliencia y trabajo en equipo. En este contexto, las universidades enfrentan el desafío de actualizar sus procesos formativos y de evaluación para responder a las demandas del mercado laboral, que cada vez exige perfiles con mayor capacidad de adaptación y resolución de problemas. 

Uno de los puntos centrales de la sesión fue la dificultad de medir estas competencias a gran escala. Aunque muchas instituciones utilizan rúbricas, autoevaluaciones u observaciones docentes, estos mecanismos pueden estar condicionados por sesgos, diferencias de criterio y limitaciones de tiempo. Frente a ello, se presentó una propuesta basada en el análisis de respuestas de audio mediante inteligencia artificial, que permite observar tanto el contenido de lo que expresa el estudiante como ciertos elementos prosódicos vinculados a la forma en que responde. 

La herramienta expuesta trabaja con preguntas abiertas y reflexivas, diseñadas para obtener respuestas auténticas y evitar formatos cerrados en los que el estudiante pueda anticipar la opción esperada. A partir de esas respuestas, el sistema analiza competencias cognitivas, sociales, emocionales y de acción, generando reportes individuales y tableros agregados. Estos datos permiten identificar brechas respecto del perfil de egreso, orientar intervenciones formativas y realizar mediciones longitudinales sobre la evolución de los estudiantes. 

Durante el diálogo con los participantes, se abordaron aspectos prácticos de la evaluación, como la cantidad de preguntas, el tiempo estimado para responder y la retroalimentación generada por el sistema. También se discutió la necesidad de validar científicamente este tipo de instrumentos, así como su posible utilidad para procesos de acreditación, empleabilidad y emisión de microcredenciales. La conversación permitió situar la inteligencia artificial no solo como una herramienta de eficiencia o control, sino como un recurso para comprender mejor el desarrollo de competencias humanas. 

La sesión dejó abierta una reflexión clave para la educación superior: si las competencias transversales son cada vez más relevantes para el desempeño profesional, las instituciones necesitan mecanismos rigurosos para medirlas, acompañarlas y evidenciar su progreso. En ese sentido, la inteligencia artificial puede contribuir a fortalecer la evaluación académica, siempre que se integre con criterios pedagógicos, validación científica y una lectura ética de los datos. 

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