La comunidad de práctica EvalforEarth está debatiendo activamente el uso de la inteligencia artificial (IA) en la evaluación. Por medio de un conjunto enriquecedor de seminarios web, artículos y discusiones —en los que se han tratado diversas cuestiones como las consecuencias éticas de la IA o el intercambio de habilidades prácticas— la comunidad EvalforEarth ha sentado las bases para comprender los efectos de la IA en las evaluaciones de forma colectiva.
La comunidad de práctica EvalforEarth está debatiendo activamente el uso de la inteligencia artificial (IA) en la evaluación. Por medio de un conjunto enriquecedor de seminarios web, artículos y discusiones —en los que se han tratado diversas cuestiones como las consecuencias éticas de la IA o el intercambio de habilidades prácticas— la comunidad EvalforEarth ha sentado las bases para comprender los efectos de la IA en las evaluaciones de forma colectiva. Esta artículo contribuye a esta labor, al compartir el camino recorrido por la Oficina de Evaluación Independiente (IOE) del Fondo Internacional de Desarrollo Agrícola (FIDA) en este ámbito y las enseñanzas adquiridas.
Hace diez años, pocos evaluadores imaginaban que trabajarían con la IA. Hoy en día, herramientas que antaño parecían futuristas están transformando la manera de recopilar, analizar y validar las evidencias. En la IOE del FIDA, esta transformación está ya en marcha. La labor preliminar con la IA no solo ha generado resultados, sino también enseñanzas importantes sobre qué se necesita para utilizar estas herramientas de forma adecuada y ética.
Primera enseñanza. De la estrategia a la práctica: explorar dónde aporta valor la IA
La interacción de la IOE del FIDA con la IA comenzó como una decisión estratégica: un paso intencionado para comprender cómo podían las nuevas tecnologías mejorar la calidad, la eficiencia y el aprendizaje de las evaluaciones. Basándose en las experiencias de otros organismos de las Naciones Unidas, diferentes instituciones financieras internacionales y algunos proyectos piloto internos, la IOE del FIDA estudió dónde podía aportar valor añadido la IA, sin limitarse a todo el ciclo de evaluación, e incluyendo también funciones de apoyo clave.
Los primeros experimentos se centraron en aplicaciones bien definidas y de gran impacto, como el análisis de entrevistas estructuradas y la clasificación de actividades no crediticias. Demostraron cómo la IA puede acelerar el procesamiento de evidencias, ampliar la cobertura y ahorrar tiempo a los evaluadores para destinarlo a tareas de mayor valor.
Es importante señalar que no todos los proyectos piloto funcionaron como se esperaba. Algunos intentos fracasaron debido a las limitaciones en la precisión de los modelos, la complejidad de los prompts (indicaciones) o ciertos matices contextuales. Más que contratiempos, estas experiencias se convirtieron en momentos de aprendizaje críticos que ayudaron a la IOE del FIDA a aclarar qué puede y no puede hacer la IA. Y contribuyeron a perfeccionar el diseño de las tareas y mejorar sus procesos internos de aprendizaje.
Segunda enseñanza. Nuevas habilidades, nuevas funciones: desarrollo de la capacidad interna para un uso responsable de la IA
Para que la IA genere valor en el ámbito de la evaluación, debe ir acompañada de un cambio en las habilidades, las funciones y las formas de trabajar. La incursión temprana de la IOE del FIDA en la IA ha demostrado que los avances más significativos no suelen provenir de las herramientas en sí, sino de las personas que aprenden a utilizarlas de forma eficaz.
Un pilar fundamental de este proceso ha sido el desarrollo de la capacidad interna mediante la experimentación práctica. Las sesiones de aprendizaje interno, los talleres de formulación estratégica de prompts y los intercambios entre homólogos han permitido a los evaluadores probar ideas, perfeccionar prompts, validar resultados y evaluar críticamente las limitaciones. Este enfoque de aprendizaje práctico ha aumentado la confianza de todo el equipo, ha fomentado el uso responsable de la IA y ha contribuido a desmitificar esta tecnología.
Más importante si cabe, ha cambiado también la función de los evaluadores. En lugar de limitarse a recopilar o analizar datos, cada vez más los evaluadores desempeñan un papel fundamental como revisores, conservadores y validadores de los conocimientos generados por la IA. Este cambio les permite centrarse más en el trabajo estratégico, analítico e interpretativo, garantizando que el criterio humano continúa siendo fundamental en la práctica de la evaluación.
Esta evolución aborda directamente la pregunta estimulante planteada en un artículo anterior del blog de EvalforEarth: “¿Nos sustituirá algún día la inteligencia artificial?” Nuestra experiencia sugiere un futuro diferente: la IA no sustituirá a los evaluadores, pero los evaluadores que utilicen la IA redefinirán su labor hacia el pensamiento crítico y la validación de alto nivel.
Tercera enseñanza. Confianza gracias al diseño: salvaguardias para la IA en la evaluación
Desde el comienzo, el uso responsable de la IA ha sido el eje central de la labor desarrollada por la IOE del FIDA en este ámbito. Aunque la experimentación impulsa el aprendizaje, debe estar fundamentada en salvaguardias que protejan la calidad, la transparencia y la rendición de cuentas. La IOE del FIDA ha tomado medidas prácticas y concretas para garantizar esto.
Todos los resultados generados por la IA se registran de inmediato, permitiendo así la trazabilidad y la revisión por pares. Si la IA se utiliza para preparar informes o productos analíticos, se indica de forma transparente en los anexos. Esto permite a las partes interesadas saber dónde y cómo se ha aplicado la IA. Además, siempre se utiliza en entornos digitales seguros, lo que permite proteger la confidencialidad de los datos y mantener el control de los evaluadores sobre la información sensible.
Estas medidas no son solo procedimentales. También ayudan a generar confianza —entre evaluadores, asociados y partes interesadas— de que la IA se utiliza como una herramienta, no como una instancia decisoria. Asimismo, refuerzan el compromiso más amplio de la IOE con la ética, la garantía de la calidad y el aprendizaje, asegurando que la innovación vaya acompañada de rigor.