La incorporación de la inteligencia artificial generativa (IA Gen) en la educación superior abre oportunidades inéditas, pero también plantea relevantes interrogantes éticos y pedagógicos, especialmente en el ámbito de la educación en negocios. Un estudio reciente, desarrollado en una escuela de posgrados en negocios en el Perú, analiza cómo un asistente basado en ChatGPT puede apoyar la evaluación del pensamiento complejo mediante el análisis de portafolios digitales elaborados por los estudiantes, sin sustituir en ningún momento el juicio profesional del docente. Los hallazgos ofrecen claves para repensar la evaluación formativa, la transparencia del proceso evaluativo y el rol del profesorado en contextos educativos mediados por IA. Más que automatizar la evaluación, la investigación propone redefinir cómo se evalúa el pensamiento complejo en contextos mediados por IA.
En la educación superior en negocios, el pensamiento complejo se ha convertido en una competencia estratégica, especialmente en programas de posgrado orientados a la formación de directivos y líderes responsables. Los estudiantes deben demostrar su capacidad para analizar problemas empresariales reales desde enfoques sistémicos, críticos, científicos e innovadores, integrando criterios de sostenibilidad y toma de decisiones estratégicas. El desafío radica, sobre todo, en evaluar estas competencias de manera auténtica, rigurosa y transparente. En este contexto, el estudio no utiliza la IA generativa para la producción de contenidos estudiantiles, sino como un apoyo docente para la revisión y evaluación de portafolios digitales desarrollados en cursos de educación en negocios. La GenAI analiza evidencias de aprendizaje, aplica criterios explícitos de una rúbrica de pensamiento complejo y genera retroalimentación formativa basada en textos, sin sustituir el juicio pedagógico del docente.
El estudio examina el uso de un asistente basado en GPT, configurado con una rúbrica específica de pensamiento complejo, para apoyar la evaluación de 120 portafolios digitales de estudiantes de posgrado. El agente, denominado GPT-eComplex, no asigna calificaciones finales, sino que identifica evidencias, patrones, fortalezas y áreas de mejora a partir de criterios explícitos y citas textuales, actuando como un coevaluador analítico que refuerza la trazabilidad y consistencia del proceso evaluativo.
Los resultados muestran un alto nivel de alineación entre las evaluaciones humanas y las asistidas por IA, especialmente en las dimensiones sistémica y crítica, con discrepancias limitadas a zonas fronterizas entre niveles de desempeño. El análisis evidencia mayores fortalezas en el pensamiento innovador y sistémico, y oportunidades de mejora en el pensamiento científico y crítico, particularmente en el uso de evidencia empírica y la explicitación metodológica.
Un aporte central del estudio es demostrar que la IA generativa puede ampliar la capacidad del docente para ofrecer retroalimentación formativa, identificar patrones a escala y fortalecer la coherencia evaluativa, siempre que se integre bajo principios de transparencia, ética y supervisión humana. Además, las investigadoras documentan la metodología, la rúbrica, los prompts y la arquitectura del agente, configurando un modelo replicable y transferible a distintos contextos de educación superior interesados en incorporar la inteligencia artificial de manera pedagógicamente fundamentada en sus procesos de evaluación.
Si bien el estudio se desarrolla en el ámbito de la educación en negocios, sus implicancias trascienden este campo. En un escenario iberoamericano donde la evidencia empírica sobre IA y evaluación aún es limitada, esta experiencia aporta un enfoque concreto, validado y éticamente responsable para integrar la GenAI como apoyo pedagógico a la evaluación auténtica, reafirmando el rol central del profesorado.
Evaluar el pensamiento complejo en la era de la inteligencia artificial no implica renunciar al criterio humano, sino reafirmarlo. Este estudio muestra que es posible articular portafolios digitales, rúbricas claras y asistentes basados en GenAI para enriquecer la evaluación auténtica, fortalecer la retroalimentación y promover aprendizajes más profundos. Apostar por este enfoque es avanzar hacia una educación superior más reflexiva, transparente y alineada con los desafíos del siglo XXI.
Referencias:
Portuguez-Castro, M., & Castillo-Martínez, I. M. (2026). GenAI-supported portfolio assessment for complex thinking: A GPT-based innovation in business education. Frontiers in Education 11, 1-18. https://doi.org/10.3389/feduc.2026.1729156
