La inteligencia artificial (IA) ha llegado para transformar la gestión de la calidad universitaria, pero su rol no será el de sustituir a los expertos, sino “el de potenciar su trabajo liberándolos de la burocracia y las tareas mecánicas”. Esta fue la principal conclusión de la mesa redonda "IA en la Calidad Universitaria: ¿Control, Colaboración o Caos Controlado?", un debate central en el curso Una IA hablando con otra IA. Gestión de la calidad universitaria, dirigido por Federico Morán, director de la Fundación madri+d, e Ignacio Hierro, director de Calidad de la UNIR.  

Representantes de universidades, agencias de calidad y expertos en IA coincidieron en que el futuro pasa por una nueva división de tareas: “la máquina se encargará de los datos y los procesos repetitivos, mientras que el ser humano conservará el rol insustituible del juicio cualitativo y el espíritu crítico”. Además, los expertos también estuvieron de acuerdo en que en la actualidad se vive un “cambio de época en el que la IA es ya una herramienta imparable, pero donde la supervisión humana se vuelve más crucial que nunca”.

Del dato al sentido: el nuevo rol del experto

La pregunta que abrió el debate, lanzada por el moderador Óscar Vadillo, jefe del Área de Calidad de la Fundación Madrid+d, fue clara: ¿cómo va a transformar la IA la evaluación de la calidad y qué papel les queda a los expertos? Para Belén Urosa, catedrática y evaluadora de la Fundación madri+d, la IA será una “maravilla para automatizar las acciones los requisitos formales”. Urosa indicó que con la irrupción de la IA “todo ese proceso previo –las tareas repetitivas- nos lo vamos a quitar de en medio”. Sin embargo, la catedrática resaltó la importancia de “tomar una decisión sobre el valor del plan de estudios que se evalúe”.

Por su parte, Ángel García Crespo, catedrático de la UC3M, coincidió en que la función del evaluador humano es aplicar el “espíritu crítico para juzgar si el resultado de la IA es adecuado al contexto”

Asimismo, Yolanda Cerezo, vicerrectora de la UFV, remarcó la idea afirmando que “la IA permite pasar del dato al sentido, para que los humanos puedan centrarse en el para qué hacemos las cosas”, una tarea que “es más difícil para una máquina”.

El reto de la velocidad y la propuesta de una IA colaborativa

El responsable de Indicadores de la UCM, José Manuel Segovia, introdujo una variable clave que lo cambiará todo: la velocidad. Segovia explicó que la IA transformará los procesos de evaluación, pasando de ser revisiones periódicas cada varios años a un “seguimiento continuo en tiempo real”. Este cambio, advirtió, supone un “reto organizacional brutal” que hoy parece “ciencia ficción para muchas universidades”, ya que les obligará a tener todas sus evidencias y datos perfectamente ordenados y accesibles en todo momento. En respuesta a este desafío, Yolanda Cerezo lanzó la propuesta más visionaria de la jornada: “crear un instrumento colaborativo” entre universidades y agencias. Cerezo abogó por un “proyecto compartido que evite una carrera en la que cada institución desarrolle su propia IA para competir con las demás”, sino que sea un proyecto que “nos permita trazar puentes”, defendió.

Los riesgos: de los "planes perfectos" irreales a la pérdida de identidad

Finalmente, la mesa abordó los peligros de una implementación acrítica de la IA. Por su parte, Belén Urosa alertó sobre el riesgo principal desde el punto de vista del evaluador: “que la IA genere los mejores planes de estudio del mundo, pero que no tengan nada que ver con la realidad de la universidad, es un peligro”, sentenció. La vicerrectora de la UFV se sumó a esta preocupación, alertando sobre el riesgo de que “la estandarización que puede producir la IA termine por diluir la identidad institucional que hace única a cada universidad”. El consenso final fue claro: la IA es una herramienta de productividad imparable, pero la decisión final, el contexto y el juicio cualitativo deben permanecer siempre bajo supervisión humana para asegurar una educación superior de verdadera calidad.