Evaluación en la era de la inteligencia artificial: evidencias, capacidades y gobernanza

NOTA RESUMEN Este seminario web fue organizado por EvalforEarth como parte de la serie de seminarios sobre evaluación bajo el título: «La evaluación en la era de la inteligencia artificial: evidencia, capacidad y gobernanza». La sesión contó con dos ponencias. América Hernández presentó una ponencia titulada «De la evidencia al algoritmo: retos estratégicos de la evaluación con inteligencia artificial», mientras que María Paz Gutiérrez presentó «Inteligencia artificial y capacidades estratégicas en el Estado: planificación y evaluación en contextos de transformación digital», basándose en la experiencia del Gobierno de la Provincia de Santa Fe. El debate examinó las oportunidades y los retos asociados al uso de la inteligencia artificial (IA) en la práctica de la evaluación, prestando especial atención a la generación de evidencia, las capacidades institucionales, los sistemas de gobernanza y la evolución del papel de los evaluadores. La IA en las evaluaciones híbridas América Hernández abordó el uso creciente de la IA en la evaluación y destacó la aparición de enfoques de evaluación híbridos que combinan herramientas algorítmicas con el análisis y el juicio humanos. La presentación describió cómo la IA puede facilitar el procesamiento de grandes volúmenes de información, incluyendo la limpieza de datos, la clasificación, la síntesis y el análisis predictivo. La presentación también destacó varios riesgos asociados al uso de la IA en la evaluación, entre ellos el sesgo, la opacidad en los resultados algorítmicos, las inconsistencias en la interpretación de los datos y las limitaciones relacionadas con la explicabilidad. Se hizo hincapié en la importancia de la auditoría, la validación y la supervisión continuas para garantizar que los resultados generados por la IA sigan estando alineados con los objetivos de la evaluación y las realidades contextuales. El debate subrayó que los evaluadores siguen desempeñando un papel central en la orientación y supervisión del uso de las herramientas de IA, entre otras cosas mediante auditorías de sesgos, procesos de verificación y la interpretación de los resultados. Seguimiento y evaluación del gobierno digital María Paz Gutiérrez presentó la experiencia de la provincia de Santa Fe en la implementación de una política de seguimiento y evaluación de la gestión gubernamental desde 2024. La presentación destacó los esfuerzos para fortalecer las capacidades del Estado en materia de planificación, seguimiento y toma de decisiones en contextos de transformación digital e incertidumbre. En la sesión se presentó un sistema de seguimiento digital que registra aproximadamente 45 000 acciones gubernamentales utilizando datos georreferenciados, presupuestarios y relacionados con la inversión. La experiencia ilustró cómo los sistemas de datos gubernamentales integrados pueden respaldar el análisis estratégico y mejorar la comprensión del desempeño del sector público y los procesos de implementación. El debate también abordó las habilidades y competencias necesarias para los futuros evaluadores que trabajen con enfoques asistidos por IA. América Hernández destacó la importancia de desarrollar habilidades de programación, análisis y verificación cruzada de datos, mientras que María Paz Gutiérrez hizo hincapié en el pensamiento crítico, la curación de datos y la interpretación contextual. Mensajes clave • La IA puede apoyar los procesos de evaluación mediante el procesamiento, la clasificación y el análisis de datos a gran escala; • Los enfoques híbridos que combinan herramientas de IA y el juicio humano están cobrando cada vez más relevancia en la práctica de la evaluación; • La supervisión humana, la validación y la auditoría de sesgos siguen siendo esenciales en las evaluaciones asistidas por IA; • La calidad de los datos, la explicabilidad y la transparencia son fundamentales para mantener la credibilidad y la confianza; • Los sistemas de integración de datos gubernamentales pueden reforzar las capacidades de seguimiento y evaluación; y • Los evaluadores necesitarán nuevas competencias relacionadas con la alfabetización en IA, el análisis de datos, el pensamiento crítico y la gobernanza de datos.

Compartir recomendaciones prácticas sobre herramientas de IA para el seguimiento y la evaluación, incluyendo consideraciones relacionadas con la auditoría, la validación y la gestión de datos sensibles. • Elaborar una entrada de blog de seguimiento para continuar el debate y abordar las preguntas que no se pudieron tratar durante la sesión del seminario web.