De la Evaluación del Producto a la Evaluación del Proceso: Rediseño de la Evaluación Universitaria frente a la Inteligencia Artificial Generativa

Resumen

Este artículo postula que la respuesta sostenible de la universidad frente a la inteligencia artificial generativa no reside en la detección del fraude ni en la prohibición de las herramientas, sino en la revisión del objeto mismo que la evaluación toma como evidencia de aprendizaje. Se argumenta que buena parte de la tradición evaluativa de la educación superior descansa en el supuesto de que el producto entregado por el estudiante es un rastro fiable del trabajo cognitivo realizado, supuesto que la inteligencia artificial generativa debilita de manera especialmente severa en aquellas evaluaciones cuyo proceso de elaboración permanece opaco. Se distinguen analíticamente tres ejes presentes en la literatura sobre evaluación educativa (la finalidad, formativa o sumativa; el tipo de evidencia, centrada en el producto o en el proceso; y el grado de autenticidad de la tarea), y se muestra que la inteligencia artificial generativa obliga sobre todo a reconsiderar el segundo. A partir de una revisión integradora de un corpus acotado de literatura académica en español e inglés, publicada mayoritariamente entre 2023 y 2026, se examinan las respuestas institucionales documentadas y se discute con detalle el marco de cuatro pilares propuesto por Nikolić y Basta Nikolić (2026), del que se toma distancia crítica en tres aspectos. A partir de esa distancia se propone un marco alternativo de rediseño evaluativo organizado en dos niveles (el diseño de la tarea y la interacción evaluativa) y cuatro principios (trazabilidad del razonamiento, iteración documentada, comprensión verificable y metacognición explícita). El artículo cierra con una discusión de las tensiones que ese rediseño introduce, con un reconocimiento explícito de las limitaciones del corpus revisado, y con una agenda de investigación empírica pendiente.