Ecosistema IA en Evaluación: Herramientas Propias y Métodos Mixtos en Acción
Panel
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Organized by:
Econometria
About the Event
Este panel explora aplicaciones prácticas de la IA en evaluación. Cuatro expertos mostrarán cómo la IA expande las capacidades evaluativas y aporta valor real. Presentaremos a "DOKU", un asistente de IA para procesar grandes volúmenes de documentos, guiados por sus dos creadores. Además, abordaremos casos prácticos usando IA en evaluaciones de impacto y análisis cualitativo. Discutiremos qué problemas metodológicos resuelve la IA realmente y cómo mejora los procesos, desde la organización de información hasta el análisis complejo de datos.
Speakers
| 名称 | 标题 | Biography |
|---|---|---|
| María Camila Arias | Coordinadora de proyectos | Profesional en Ingeniería Mecánica con Maestría en Evaluación de Impacto para el Desarrollo Internacional de la U. of East Anglia y Magíster en Economía de la U. de los Andes. Con sólida experiencia en evaluación de impacto, análisis cuantitativo y evaluación de políticas públicas y programas de desarrollo. |
| Nury Bejarano | Directora de proyectos | Economista, especialista en estadística, maestría en Ciencias Económicas y Métodos Sociales de Investigación. Socia y directora de Proyectos en Econometría Consultores y miembro del Centro de Estudios Manuel Ramírez. Experiencia en evaluación de políticas públicas, análisis econométrico, espacial y desarrollo rural. |
| Gabriel Hernandez | Consultor jr. | Politólogo de la Universidad Nacional de Colombia, con experiencia en investigación social y desarrollo de evaluación de políticas públicas y proyectos de inversión desde un enfoque cualitativo. Ha participado en distintos proyectos de paz, transparencia e inclusión social. |
| Carolina Suárez Hernández | Gerente Técnica | Politóloga de la Universidad del Rosario y magíster en Administración Pública y Políticas Públicas del Tec de Monterrey. Ha trabajado en evaluaciones, estudios y análisis de diferentes temáticas sociales en el Tec de Monterrey, el Departamento Nacional de Planeación, el Instituto Colombiano de Bienestar Familiar y en Econometría. |
摘要
La inteligencia artificial (IA) es una herramienta clave en la evaluación de políticas sociales, pues optimiza la capacidad, el tiempo y los costos en métodos mixtos (cualitativos y cuantitativos). Facilita el análisis documental e idiomático, pero su verdadero reto radica en mantener el criterio técnico y la rigurosidad del evaluador para garantizar la ética y la protección de datos en el diseño de prompts. Finalmente, ante el debate de la automatización total, se concluye que la IA debe estar al servicio del ser humano para impulsar el desarrollo y mejorar vidas, evitando así daños colaterales no deseados.
Crear mentorías en pensamiento crítico: Diseñar programas para que los nuevos evaluadores desarrollen criterio ético y metodológico propio antes de delegar tareas automatizadas a la IA.
Impulsar equipos interdisciplinarios: Conectar a científicos sociales con ingenieros para ir más allá de la IA como "asistente" y explorar aplicaciones más avanzadas (como agentes autónomos).
Frenar la "hiperproductividad" vacía: Definir políticas de uso que prioricen la calidad analítica sobre el volumen de páginas, considerando también el impacto ambiental del procesamiento de datos.
Rediseñar la formación: Reforzar las habilidades humanísticas (filosofía, sociología) para aprender a plantear mejores preguntas a los modelos.