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Si la inteligencia artificial puede hacer la tarea, la tarea estaba mal puesta

Ilustración sobre las tareas con inteligencia artificial: la evaluación pasa de mirar solo el producto final a mirar los pasos del proceso del estudiante

Casi todo docente ha vivido ya la misma escena: un trabajo impecable, bien estructurado, sin una falta de ortografía, entregado por un estudiante que en clase no logra explicar de qué se trata. La conversación sobre las tareas con inteligencia artificial suele empezar ahí, y suele tomar el peor camino posible: el de la sospecha, el detector y la sanción.

Vale la pena cambiar la pregunta. En lugar de “¿cómo descubro si la usó?”, conviene preguntar “¿qué estaba evaluando yo con esta tarea, y por qué una máquina la pudo resolver sin haber aprendido nada?”.

El problema no son las tareas con inteligencia artificial: es la consigna

Una consigna que se resuelve reproduciendo información —”haga un resumen de la Revolución Francesa”, “escriba cinco características del ecosistema de páramo”— nunca midió comprensión. Medía la capacidad de localizar y reorganizar contenido. Esa capacidad hoy está automatizada, igual que la aritmética manual quedó automatizada cuando llegó la calculadora.

Que una herramienta resuelva la tarea en diez segundos no es la falla. Es el diagnóstico: la tarea pedía un producto que no exigía pensar. Y la buena noticia es que las consignas que sí exigen pensar —las que piden juicio, contexto local, decisión argumentada o evidencia de un proceso— son las mismas que las herramientas no pueden resolver por su cuenta.

Qué se evalúa cuando el producto ya no prueba nada

El Decreto 1290 de 2009 le da a cada colegio la autonomía para definir su Sistema Institucional de Evaluación de los Estudiantes, y eso incluye qué se valora y con qué evidencias. Nada obliga a que la evidencia sea un documento terminado.

La evaluación formativa —la que el Ministerio de Educación desarrolla en su material sobre evaluación en el aula— ya venía diciendo lo mismo desde antes de que existieran los chatbots: lo que enseña no es la nota final, sino la información que docente y estudiante obtienen durante el trabajo. La irrupción de la inteligencia artificial no cambió esa idea; simplemente la volvió urgente.

En la práctica, el foco se mueve del producto a cuatro rastros del proceso:

  • Las decisiones. Qué caminos consideró el estudiante y por qué descartó unos y siguió otro.
  • Las preguntas. Qué le preguntó a sus fuentes —incluida la herramienta— y cómo fue afinando esa pregunta.
  • La verificación. Cómo comprobó que lo que obtuvo era cierto, y qué encontró que estaba mal.
  • La transformación. Qué hizo con el material en bruto: qué quitó, qué reescribió, qué contradijo.

Seis maneras de rediseñar una consigna

Ninguna requiere tecnología nueva ni más horas de trabajo. Requieren cambiar la instrucción:

  1. Ánclela a lo local y a lo reciente. Un análisis del manejo de residuos en el barrio del colegio, con datos que el estudiante tenga que ir a buscar, no se resuelve desde un modelo entrenado con información general.
  2. Pida el borrador, no solo la versión final. Dos entregas: una primera versión con errores y una final con los cambios señalados y justificados.
  3. Exija defensa oral corta. Tres minutos por estudiante bastan. Quien construyó el trabajo lo puede explicar; quien lo encargó, no.
  4. Convierta el texto en decisión. En vez de “explique las causas de X”, pida “elija cuál de estas dos causas pesó más y defiéndalo con dos evidencias”.
  5. Ponga el error como material de trabajo. Entregue un texto generado con errores deliberados y pida que lo audite y lo corrija. Ahí la herramienta pasa de atajo a objeto de estudio.
  6. Evalúe en clase lo que se preparó en casa. El trabajo en casa se vuelve preparación; la evidencia se produce en el aula.

El detector no es una prueba

Conviene decirlo con claridad, porque hay colegios sancionando con base en un porcentaje que arrojó una herramienta: un puntaje no es una confesión ni un testigo.

Si el colegio va a tomar una decisión disciplinaria, esa decisión se rige por el manual de convivencia y por el debido proceso, con la posibilidad real de que el estudiante presente sus descargos. Una acusación que el estudiante no puede refutar —porque nadie le explica cómo se produjo el resultado ni qué margen de error tiene— es exactamente el tipo de decisión que después se cae ante un reclamo o una tutela.

Hay un camino mucho más sólido y menos desgastante: si duda de una entrega, pida una conversación sobre el trabajo. Cinco minutos de preguntas sobre las decisiones que se tomaron dicen más que cualquier porcentaje, y además tienen valor pedagógico.

La regla de transparencia: que declarar el uso sea lo normal

La prohibición total es incumplible y empuja el uso a la clandestinidad. Es más útil un acuerdo explícito, escrito y conocido por todos, que distinga tres situaciones para cada trabajo:

  • Uso no permitido, porque justamente se está evaluando esa habilidad (por ejemplo, una producción escrita en clase).
  • Uso permitido con declaración, indicando en qué parte se usó, qué se pidió y qué se cambió del resultado.
  • Uso obligatorio, cuando la tarea consiste precisamente en trabajar con la herramienta y evaluar críticamente lo que produce.

Un acuerdo así no es permisividad: es la condición para poder enseñar el uso responsable. La UNESCO, en sus marcos de competencias en inteligencia artificial, ubica la ética de la IA como una dimensión propia tanto para docentes como para estudiantes, junto con una mirada centrada en el ser humano. Y el tema está en el centro de la agenda educativa internacional: la Semana del Aprendizaje Digital 2026 de la UNESCO, del 8 al 11 de septiembre, se dedica precisamente a la educación en la era de la inteligencia artificial.

Dicho de otro modo: enseñar a usarla bien es hoy parte del currículo, no una concesión.

Cómo SISGA acompaña la evaluación del proceso

Evaluar procesos genera más evidencia que evaluar productos: hay borradores, aportes, versiones y comentarios. Si todo eso vive en correos y memorias USB, el docente se ahoga. La plataforma SISGA ayuda a sostenerlo:

  • Las tareas se asignan y se recogen en el aula virtual, de forma individual o por grupos, y quedan en el calendario del estudiante con su detalle, de modo que las entregas por etapas son manejables.
  • Los foros permiten evaluar la discusión, no solo el entregable. Los aportes de los participantes se pueden valorar, que es justo la evidencia de proceso que una consigna rediseñada busca.
  • Los exámenes en línea se aplican en el aula, con banco de preguntas propio y vista previa antes de aplicarlos; las respuestas abiertas las valora el docente, no el sistema.
  • La valoración cualitativa cabe en el boletín. Además de la nota, se registran indicadores de desempeño y observaciones de seguimiento, que es donde se refleja el avance de un estudiante que mejoró entre el borrador y la versión final.

Qué se evalúa y con qué criterios lo define el colegio en su SIEE; la plataforma aporta el lugar donde ese proceso deja rastro. Sección basada en el uso de la plataforma SISGA.

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Fuentes consultadas