Junio/26 Guerriero señala cómo la IA evidencia brechas de acceso, cuestiona exámenes memorísticos y exige rediseñar pruebas y fortalecer integridad académica.
Una profesora corrige los parciales de macroeconomía de su curso. Llega a dos exámenes con respuestas bastante parecidas: correctas, ordenadas, bien escritas. Uno lo resolvió un estudiante que se sabe la materia; el otro lo escribió ChatGPT. Sobre el papel, son difíciles de distinguir y ambos son correctos.
Detrás de esas dos respuestas pueden vivir dos Colombias distintas: un estudiante con una suscripción de pago a una IA generativa y fibra óptica y otro que comparte el computador de la casa, con datos prepago que se cortan cada tanto. El examinador no ve esa diferencia. Y ahí está la pregunta que casi nadie hace en voz alta: ese parcial, ¿a quién evaluó en realidad? ¿al que sabe o al que tuvo mejor acceso a la tecnología?
Ganamos el acceso; perdimos de vista la equidad
Colombia puede presumir de una cifra que pocos países de la región exhiben. En dos décadas, la cobertura en educación superior pasó de 15,3% a 52,9%, según un informe de Fedesarrollo. Se abrieron sedes, se ampliaron los esquemas de permanencia, se llevó la universidad a territorios que nunca la habían tenido. Es un logro y conviene reconocerlo antes de criticar nada.
Pero el acceso era el primer frente. El segundo, lo que ocurre una vez el estudiante está dentro del ciclo formativo, nunca se emparejó. El mismo informe lo dice sin rodeos: la deserción acumulada en educación superior supera el 70% entre los estudiantes de menores ingresos y baja del 10% entre los de mayores ingresos. El sistema, concluye, termina replicando la desigualdad de la sociedad en lugar de corregirla. Abrimos la puerta; pero el aula siguió funcionando igual.
Y el corazón del aula tiene un nombre: la evaluación.
La grieta que nadie modernizó
El sector educativo invirtió en plataformas, campus virtuales, repositorios. La pandemia aceleró todo eso y, gracias a ese esfuerzo, el servicio no se detuvo. Pero la evaluación, lo que le da legitimidad a un título, se quedó intacta: mide cuánta información retiene un estudiante y con qué fidelidad la repite, ahora en una pantalla.
Con la IA generativa, esa lógica se cayó. Una máquina recupera y ordena información mejor que cualquier persona; seguir midiendo eso es competir con ella en el único terreno donde ya perdimos. Y la incomodidad crece en un país que construyó un sistema de aseguramiento de la calidad relativamente sólido. La acreditación de alta calidad y las pruebas Saber Pro certifican que los programas forman competencias; pero esa certificación vale lo que valgan los exámenes que la sostienen. Si una herramienta gratuita aprueba las pruebas con las que graduamos a un profesional, la pregunta deja de ser técnica: ¿qué certifica un título cuando una máquina supera el examen que lo respalda?
El examen que premia el acceso, no el saber
El acceso a las mejores IA no es universal. Depende de pagar una suscripción, de tener un equipo informático decente y conexión estable, así como de saber usar la herramienta con criterio. Según el DANE, en 2025 el 78,8% de los hogares urbanos tenía internet, frente al 56,9% de los rurales; en departamentos como Chocó o Vichada esa diferencia se vuelve un abismo.
Sobre esa base desigual, un examen que premia reproducir información reparte ventajas en la dirección de siempre. El estudiante con acceso y medios sube su nota sin necesidad de entender más que el resto; el que no los tiene compite en desventaja frente al compañero que sí. Volvemos a los dos estudiantes del comienzo; la promesa de que abrir la universidad iguala las oportunidades se rompe en el eslabón que decidimos no tocar: el formato de las pruebas.
Tener una política no es haber resuelto el problema
Cuando ChatGPT se masificó, a finales de 2022, una encuesta de la UNESCO en más de 450 escuelas y universidades encontró que menos del 10% tenía políticas formales sobre IA generativa. El panorama cambió rápido: en 2025, otra encuesta de la UNESCO halló que cerca de dos tercios ya tienen directrices o las están redactando. El dato que toca de cerca Colombia: en América Latina y el Caribe esa proporción cae al 45%, contra el 70% de Europa y Norteamérica.
Y hay una trampa de fondo. Nueve de cada diez de esos académicos usan IA, pero más de la mitad admite que no sabe si le sirve para enseñar. Tener un reglamento no resuelve nada. Una política que solo dice “se permite la IA como apoyo” o “se prohíbe en los exámenes” no toca el problema, porque el problema nunca fue si se permite, sino si lo que preguntamos mide algo que la máquina no sepa hacer. Axel Rivas, una de las voces que considero más lúcidas en política educativa de la región, lo advierte en una conversación del Observatorio ProFuturo: la entrada de la IA en América Latina sigue siendo incipiente, sobre todo privada y “descontextualizada”, con riesgo de exclusión si no la acompañan políticas públicas y anclaje local. Las universidades colombianas que ya tienen directrices dieron un primer paso; las que no, van tarde. Pero hasta las primeras cargan con la pregunta incómoda, es decir, si su política toca lo único que de verdad importa, la evaluación.
Dos cambios, no una revolución
No se necesita un presupuesto extraordinario ni un plan a diez años. Se necesitan decisiones y un cambio de mirada en dos frentes.
El primero es rediseñar lo que se pregunta. En una evaluación, por ejemplo, en vez de pedir la definición de inflación, se podría pedir que el estudiante explique cómo la última decisión del Banco de la República golpea el presupuesto de su casa. En vez de recitar un artículo del código, se puede pedir armar la defensa de un caso con hechos locales. Una máquina puede redactar respuestas, pero no conoce esa casa ni ese caso; el trabajo de conectar el concepto con una realidad concreta y razonar sobre ella es justo lo que no se puede copiar y pegar. Y es lo que un título debería certificar: criterio, no memoria.
El segundo es construir una cultura de integridad que no dependa solo de la vigilancia. La integridad no se consigue sumando controles, sino cuando el estudiante entiende que le conviene aprender y no solo aprobar. Eso se cultiva con códigos de honor que comprometan en serio y con evaluación por proceso (portafolios con trazabilidad, defensas orales, revisión entre pares) donde pese el cómo y no solo el qué. La supervisión, en las pruebas que aún la necesitan, debe ser un recurso más del abanico, nunca el centro: el centro debe ser la confianza, que se gana con transparencia y no se impone con controles.
Los dos frentes dependen de algo que no se compra en una licitación: formación docente. Mientras el profesor se pregunte “¿cómo evito que copien?”, va a perder. La pregunta que funciona es otra: “¿cómo diseño algo que valga tanto que copiar no tenga sentido?”. Eso pide tiempo y respaldo, no un taller de una tarde sobre detectores de IA.
La verdadera prueba
Volvamos al ejemplo de esa profesora de la que hablaba al principio. Si no cambiamos lo que preguntamos, va a seguir recibiendo exámenes sin manera de saber quién aprendió de verdad y quién no, y la mejor nota seguirá siendo casi siempre para la mejor conexión. Ese es el costo de no hacer nada: no que una máquina apruebe los exámenes, sino que un sistema pensado para reconocer el talento termine premiando el acceso tecnológico y que lo sigamos llamando mérito.
La inteligencia artificial no se va a ir de las aulas; su llegada será tan honda como la de internet o la de la calculadora en su momento. Pero conviene no equivocarse de culpable: la IA no rompió nada. Solo encendió la luz sobre una desigualdad que ya estaba ahí, en el eslabón que nunca quisimos mirar. Qué hacemos ahora con esa luz, o si preferimos volver a apagarla, es una parte de todo esto que ninguna máquina va a poder responder por nosotros.
Referencias
– Forero, D. (2022). ¿Qué hacer en educación? Fedesarrollo. https://www.repository.fedesarrollo.org.co/bitstream/handle/11445/4278/Qu%C3%A9%20hacer%20en%20educaci%C3%B3n_Junio_2022_Forero.pdf
– Encuesta Nacional de Calidad de Vida (ECV) 2025. Boletín técnico. DANE. https://www.dane.gov.co/files/operaciones/ECV/bol-ECV-2025.pdf
– UNESCO (2023). Una encuesta de la UNESCO revela que menos del 10% de las escuelas y universidades disponen de orientaciones formales sobre la IA. https://www.unesco.org/es/articles/una-encuesta-de-la-unesco-revela-que-menos-del-10-de-las-escuelas-y-universidades-disponen-de
– UNESCO (2025). Encuesta de la UNESCO: las dos terceras partes de las instituciones de educación superior cuentan con directrices sobre la utilización de la IA o las elaboran actualmente. https://www.unesco.org/es/articles/encuesta-de-la-unesco-las-dos-terceras-partes-de-las-instituciones-de-educacion-superior-cuentan-con
– ProFuturo (2025). La IA y la educación en América Latina: una nueva oportunidad (conversación con Axel Rivas). https://profuturo.education/observatorio/conversaciones/la-ia-y-la-educacion-en-america-latina-una-nueva-oportunidad/
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Acerca del autor:
Cosimo Lorenzo Guerriero es responsable de análisis y estrategia de mercado en Smowltech, compañía de tecnología educativa con presencia en más de 50 países. Su trabajo se centra en el impacto de la inteligencia artificial en la transformación de los modelos de evaluación en la educación superior.
