Asegurar calidad en tiempos de inteligencia artificial: una oportunidad para poner a las personas al centro

Columnas AEQUALIS 3. Enero 2026

José Cancino Vicente,
Vicerrector de Desarrollo Institucional e Inteligencia Digital,
INACAP.

La inteligencia artificial (IA) dejó hace rato de ser una promesa futurista para convertirse en parte del paisaje cotidiano de la educación superior. Está presente en plataformas de aprendizaje, en sistemas de apoyo a la docencia, en analítica institucional, en herramientas de evaluación y, cada vez con más fuerza, en los procesos de gestión académica y toma de decisiones. Frente a este escenario, la pregunta ya no es si la IA llegará a la educación superior y a sus sistemas de aseguramiento de la calidad, sino cómo lo hará y con qué propósito.

Desde el aseguramiento de la calidad, esta discusión no puede abordarse ni desde la fascinación tecnológica ni desde el temor paralizante. Ambos extremos conducen al mismo riesgo: perder de vista que el objeto central del aseguramiento de la calidad no es la tecnología, sino las personas, el logro de sus aprendizajes y sus trayectorias educativas y laborales a lo largo de la vida. La conversación debe situarse, más bien, en una convicción profunda: la calidad no reside en los algoritmos, sino en la capacidad de las instituciones para potenciar aprendizajes significativos y trayectorias de desarrollo a lo largo del tiempo. En ese marco, la inteligencia artificial puede ser una aliada poderosa, si se integra con criterios éticos claros, supervisión humana experta y una orientación inequívoca hacia la mejora educativa.

Una señal desde Europa: aprender antes de regular

El reciente taller de European Association for Quality Assurance in Higher Education (ENQA) sobre el uso responsable de la inteligencia artificial en el aseguramiento de la calidad entregó una señal tan honesta como valiosa: más de dos tercios de las agencias participantes reconocieron encontrarse en una fase inicial de aproximación a la IA, con escasa integración estratégica y altos niveles de incertidumbre normativa y operativa. Este diagnóstico, lejos de ser una debilidad, abre una oportunidad relevante para países como Chile: aprender antes de normar en exceso y construir capacidades humanas e institucionales antes de automatizar decisiones.

Uno de los consensos más relevantes del encuentro fue que la IA no debe reemplazar el juicio experto, sino apoyarlo. En aseguramiento de la calidad, esto resulta crucial. La evaluación de procesos formativos, la valoración de contextos institucionales y la interpretación de evidencias complejas requieren comprensión situada, deliberación colegiada y responsabilidad humana. Ningún modelo algorítmico puede -ni debe- asumir ese rol de manera autónoma.

Desde esta perspectiva, ENQA plantea principios que resuenan con fuerza en nuestra región: ética, transparencia, rendición de cuentas, inclusión y supervisión humana. La tecnología debe estar al servicio de estos valores, y no al revés.

América Latina: innovación con desigualdad estructural

Cuando trasladamos esta conversación al contexto latinoamericano, el desafío se vuelve más complejo. El informe II Global Trends in Tertiary Education Quality Assurance muestra con claridad que América Latina y el Caribe han avanzado de manera significativa en la institucionalización del aseguramiento de la calidad. Sin embargo, este avance convive con una realidad estructural desafiante: alta heterogeneidad institucional, brechas persistentes de capacidades y profundas desigualdades territoriales. En este contexto, la inteligencia artificial puede ser una palanca de desarrollo o un amplificador de brechas, dependiendo de cómo se diseñe, escale y gobierne.

En este escenario, la incorporación de IA puede ser una palanca de mejora, y también un riesgo. Si se introduce sin considerar las condiciones de partida de las instituciones -especialmente aquellas regionales o con menor acceso a recursos tecnológicos-, la IA puede terminar profundizando las brechas que el aseguramiento de la calidad busca justamente reducir.

El Global Trends es enfático en advertir que las transformaciones tecnológicas deben ir acompañadas de marcos éticos, fortalecimiento de capacidades internas y políticas explícitas de equidad e inclusión. No se trata solo de qué tecnología se usa, sino de quiénes pueden usarla, para qué fines y con qué apoyos.

Chile: aseguramiento de la calidad con alto impacto público

Chile enfrenta este debate desde una posición singular en la región. Más del 90% de los hogares cuenta con acceso a internet y el país lidera América Latina en indicadores de gobierno digital y digitalización del Estado. Esta ventaja comparativa, habilita el uso de IA en educación superior, e impone una responsabilidad mayor: asegurar que su adopción fortalezca la calidad, la equidad y la confianza pública.

Esta discusión adquiere una relevancia particular en el país. Nuestro sistema de aseguramiento de la calidad tiene un alto impacto público, incide directamente en la legitimidad de las instituciones, en el acceso a beneficios estudiantiles y en la confianza social en la educación superior. En este contexto, cualquier incorporación de IA -ya sea por parte de las instituciones o de los organismos evaluadores- debe cumplir estándares especialmente exigentes de transparencia, trazabilidad y responsabilidad.

El uso de IA en procesos de autoevaluación institucional, análisis de indicadores, seguimiento de egresados o apoyo a la docencia puede aportar valor significativo. Sin embargo, la pregunta central para el aseguramiento de la calidad no es técnica, sino estratégica: ¿se utilizará esta capacidad para mejorar trayectorias de aprendizaje, reducir deserción y fortalecer la empleabilidad, o para simplificar decisiones complejas y estandarizar experiencias formativas diversas?

Aquí emerge un aprendizaje clave: la IA puede fortalecer el aseguramiento de la calidad si se concibe como una herramienta de apoyo a la mejora, no como un mecanismo de control ni como un atajo para reducir costos o tiempos a expensas de la calidad del juicio evaluativo.

Del control a la mejora: un cambio de paradigma necesario.

Uno de los hallazgos más relevantes del Global Trends es la tensión persistente entre control y mejora en los sistemas de aseguramiento de la calidad. En muchas regiones -incluida América Latina-, el énfasis excesivo en el cumplimiento normativo ha debilitado la cultura de calidad interna y ha reducido los espacios para la innovación pedagógica.

La IA puede jugar un rol interesante en este punto. Bien utilizada, puede liberar tiempo de tareas administrativas repetitivas y permitir que equipos académicos y de calidad se concentren en lo esencial: analizar el sentido de la formación, la pertinencia de los aprendizajes y el impacto real en las trayectorias de las personas y en las regiones.

Esto exige una decisión política y técnica: usar la IA para potenciar capacidades humanas, no para sustituirlas. Exige también invertir en alfabetización en IA para directivos, docentes, equipos de aseguramiento interno y pares evaluadores. Sin comprensión crítica, la inteligencia artificial deja de ser una herramienta al servicio de la calidad y se transforma en una dependencia que debilita el juicio institucional.

Calidad, habilidades y trayectorias a lo largo de la vida

Quizás el mayor aporte que la IA puede hacer al aseguramiento de la calidad está en su potencial para acompañar trayectorias de aprendizaje y laborales más flexibles, continuas y personalizadas. El Global Trends subraya que la educación superior enfrenta hoy un cambio de paradigma profundo: trayectorias no lineales, estudiantes que combinan estudio y trabajo, adultos que retornan a la formación y una creciente necesidad de re–cualificación. En América Latina, una proporción significativa -superior al 40 %- de los estudiantes presenta trayectorias educativas no continuas, lo que tensiona los modelos tradicionales de aseguramiento de la calidad basados en recorridos homogéneos.

Desde esta mirada, el aseguramiento de la calidad tiene un rol estratégico: asegurar que estos nuevos formatos mantengan estándares, coherencia y valor social. La IA puede contribuir a reconocer aprendizajes previos, mapear competencias, articular itinerarios formativos y vincular formación con empleabilidad. La tecnología, nuevamente, agrega valor solo cuando se orienta por criterios explícitos de inclusión, responsabilidad y sentido formativo.

Una ética de la responsabilidad compartida

Tanto ENQA como The International Network for Quality Assurance Agencies in Higher Education (INQAAHE) coinciden en un punto fundamental: los principios para el uso de IA deben concebirse como marcos vivos, sujetos a revisión, evolución y aprendizaje continuo. La velocidad del cambio tecnológico hace inviable cualquier regulación rígida o definitiva. Lo que sí es imprescindible es una ética de la responsabilidad compartida.

Responsabilidad de las instituciones, al definir para qué y cómo usan IA. Responsabilidad de las agencias y sistemas de calidad, al orientar y acompañar estos procesos. Responsabilidad del Estado, al generar marcos habilitantes y no meramente punitivos. Y responsabilidad de las comunidades académicas, al mantener el foco en el valor educativo y social de la formación.

Una oportunidad que no podemos desaprovechar

La IA no resolverá por sí sola los desafíos de la educación superior ni del aseguramiento de la calidad. Sí puede ayudarnos a hacer mejores preguntas, a mirar con más profundidad la evidencia y a diseñar respuestas más pertinentes y humanas.

El desafío, en definitiva, no es tecnológico. Es cultural y ético. Se trata de decidir si queremos sistemas de calidad que persigan la eficiencia a cualquier costo, o sistemas que utilicen la tecnología para ampliar oportunidades, reducir desigualdades y mejorar las trayectorias de aprendizaje y trabajo a lo largo de la vida.

En tiempos de inteligencia artificial, asegurar la calidad es, más que nunca, un acto de responsabilidad con las personas y con el desarrollo del país. La inteligencia artificial abre para Chile una oportunidad concreta de fortalecer aprendizajes, empleabilidad y trayectorias de formación a lo largo de la vida, en la medida en que se integra sobre criterios claros de calidad, ética y responsabilidad institucional. En ese marco, el aseguramiento de la calidad se consolida como la infraestructura humana y organizacional que permite que la innovación digital se traduzca en valor público y bienestar social.