«Utilizar estas tecnologías (IA) sin una capa de supervisión que garantice la trazabilidad de sus resultados supone aceptar un margen de incertidumbre que la academia no puede permitirse. Por ello, es imperativo exigir a los sistemas de IA los mismos niveles de exigencia y fiabilidad que aplicamos a otros modelos de ingeniería. Esto implica que su despliegue debe estar condicionado al cumplimiento de protocolos estrictos de verificación y validación, asegurando que el sistema no solo haga lo que se espera de él, sino que lo haga bajo parámetros de seguridad y precisión controlados», señala la vicerrectora de calidad de la Universitat Politécnica de Catalunya Vega Pérez
Vega Pérez ha desarrollado una sólida carrera académica vinculada a la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), donde ha combinado el rigor científico con una profunda vocación por la innovación pedagógica. Su trayectoria se sustenta en la convicción de que la universidad debe ser el espacio donde quien enseña se sitúa en la vanguardia del conocimiento. Para Vega Pérez, la investigación no es un elemento secundario, sino el motor que garantiza la calidad de los títulos y la solvencia del profesorado.
La Unión Europea está impulsando las microcredenciales como pieza fundamental de las políticas de formación a lo largo de la vida. ¿Quién debe acreditar las microcredenciales procedentes del mundo empresarial? ¿Cómo podemos mejorar la integración de las microcredenciales u otras certificaciones, así como la experiencia laboral, con los títulos oficiales?
Este es un punto clave para la modernización del sistema educativo y para la conexión de la universidad con el mercado laboral, aunque es necesario trabajarlo cuidadosamente, teniendo en cuenta que la Unión Europea, a través de la recomendación del consejo de 2022, ha establecido una hoja de ruta clara para que estas microcredenciales tengan validez real.
Uno de los problemas que plantea este nuevo marco es la acreditación de estas microcredenciales ya que, en el ecosistema europeo, no existe un único acreditador, pero sí un marco de confianza basado en la procedencia y el estándar: la acreditación de las microcredenciales en el entorno empresarial se articula a través de diversas vías que garantizan su rigor y validez. La opción más sólida reside en la colaboración con instituciones de educación superior, como universidades o centros de FP, donde la institución educativa avala la calidad académica mientras la empresa certifica la relevancia técnica.
Complementariamente, en el contexto español, autoridades nacionales y agencias de calidad como ANECA establecen los marcos normativos para que estas enseñanzas sean reconocibles oficialmente. En los casos de certificación por terceros o estándares de gigantes tecnológicos (como Google, por ejemplo), la validez emana del prestigio del proveedor, aunque su integración oficial requiere el cumplimiento de los estándares de metadatos de la UE. Finalmente, la propia recomendación de la UE permite que las empresas actúen como emisores directos, siempre que mantengan una transparencia total sobre sus mecanismos de garantía de calidad interna.
Uno de los problemas que plantea este nuevo marco es la acreditación de estas microcredenciales ya que, en el ecosistema europeo, no existe un único acreditador, pero sí un marco de confianza basado en la procedencia y el estándar
Otro reto que se plantea es cómo mejorar la integración de estas microcredenciales con títulos oficiales y con experiencia laboral. Para ello es fundamental implementar sistemas sumativos que permitan acumular estas unidades de formación para convalidar asignaturas o alcanzar titulaciones superiores. Este proceso se facilita mediante el uso de créditos ECTS y la alineación con marcos nacionales de cualificaciones, asegurando una pasarela clara entre el mundo laboral y el académico.
Asimismo, resulta clave el impulso de portafolios digitales y la creación de unidades específicas de validación en las universidades, que reconozcan formalmente el aprendizaje previo y la trayectoria profesional del trabajador, transformándolos en activos académicos con valor real en el mercado.
Creo que las universidades no pueden tratar una microcredencial de 3 créditos igual que un grado de 240. Deben crear protocolos específicos de evaluación rápida que permitan aprobar estos cursos en semanas, no en meses, manteniendo el rigor, pero ganando agilidad para responder a las demandas del mercado laboral.
es fundamental implementar sistemas sumativos que permitan acumular estas unidades de formación para convalidar asignaturas o alcanzar titulaciones superiores
Esto implica una revisión de los títulos y de los sistemas de garantía de la calidad. Además, en esta revisión debería tenerse en cuenta que el sistema de calidad debe certificar no solo el contenido individual, sino cómo ese contenido se suma a otros. Esto implica crear una matriz de equivalencias clara donde se especifique qué competencias de una microcredencial empresarial sustituyen exactamente a qué resultados de aprendizaje de un título oficial.
Por lo tanto, posiblemente las universidades tendrían que crear oficinas o comités técnicos encargados del reconocimiento de estas actividades. Su función sería auditar la experiencia laboral y las certificaciones externas del estudiante para transformarlas en créditos académicos, asegurando que el proceso sea transparente, justo y basado en evidencias.
Estas oficinas también tendrían que considerar que, con las tecnologías actuales, es necesario asegurar la calidad de los microcréditos y que, por lo tanto, cada microcredencial debería ser infalsificable, contener metadatos detallados (quién evaluó, qué competencias se adquirieron y otros aspectos de interés), y además ser fácilmente legible por los departamentos de recursos humanos de las empresas a las que pudiera acceder en un futuro el estudiante.
Además, un sistema de calidad universitario actual debería incluir comités de expertos externos (industria) en el diseño de los currículos. La universidad aportaría el rigor pedagógico y la empresa aportaría la vigencia tecnológica; en este caso, el sistema de calidad debe auditar que esta colaboración sea real y equilibrada.
un sistema de calidad universitario actual debería incluir comités de expertos externos (industria) en el diseño de los currículos. La universidad aportaría el rigor pedagógico y la empresa aportaría la vigencia tecnológica; en este caso, el sistema de calidad debe auditar que esta colaboración sea real y equilibrada
La revolución de la última década en la educación superior ha sido el éxito de las universidades virtuales, mayoritariamente de titularidad empresarial. ¿Es adecuado el marco normativo actual para garantizar la calidad de la experiencia universitaria de los estudiantes en línea?
Considero que el marco normativo actual no es plenamente adecuado para garantizar la calidad de la experiencia universitaria en el entorno digital, ya que la presencialidad, al menos parcial, aporta un valor insustituible que debería formalizarse de manera más estricta en determinadas titulaciones.
Resulta fundamental asegurar que un título obtenido en modalidad virtual cumpla exactamente con los mismos estándares de rigor y exigencia que uno presencial o semipresencial; para ello, las universidades que optan por modelos no presenciales o basados en títulos aislados deben someterse a los mismos criterios de evaluación y calidad que las universidades públicas o privadas de reconocido prestigio.
No podemos permitir que la flexibilidad de la enseñanza en línea se traduzca en una devaluación de los títulos académicos, por lo que la normativa debe evolucionar hacia una vigilancia más estrecha de la masa crítica investigadora y docente de estas instituciones.
No podemos permitir que la flexibilidad de la enseñanza en línea se traduzca en una devaluación de los títulos académicos, por lo que la normativa debe evolucionar hacia una vigilancia más estrecha de la masa crítica investigadora y docente de estas instituciones
La normativa actual ha empezado a centrarse en acciones que eviten del sistema y la aparición de universidades que funcionen únicamente como academia endureciendo los requisitos estructurales. Actualmente, para que una institución sea reconocida como universidad, ya no basta con ofrecer cursos aislados; se le exige una oferta mínima de 10 grados, 6 másteres y 3 programas de doctorado. Además, se ha impuesto la obligatoriedad de destinar al menos el 5% del presupuesto a la investigación, rompiendo con el modelo puramente comercial de algunas instituciones virtuales que descuidaban la generación de conocimiento en favor de la rentabilidad docente. También intenta blindar el valor de la presencialidad en áreas críticas.
Asimismo, para evitar la devaluación de los títulos, se han igualado las exigencias de cualificación del profesorado: al menos el 50% del personal docente e investigador debe poseer el grado de doctor, asegurando que la formación online esté respaldada por una solvencia académica equivalente a la de los campus tradicionales.
Finalmente, el reto de la calidad se traslada ahora a la inspección y el seguimiento. Las agencias de calidad, como ANECA, tienen la tarea de supervisar que la modalidad virtual no se convierta en un repositorio pasivo de materiales grabados, sino en un entorno de interacción síncrona real.
La exigencia de alcanzar una estructura sólida de estudiantes y personal en un plazo de cinco años busca, precisamente, que las universidades virtuales de titularidad empresarial ofrezcan una estabilidad y un prestigio que proteja el valor del título en el mercado laboral global.
El tema de la IA también está ocupando un lugar central en las reflexiones de las unidades de gestión de la calidad de las universidades. ¿Qué oportunidades ofrece la IA para mejorar la calidad del sistema?
La Inteligencia Artificial no es solo una herramienta tecnológica; es un cambio de paradigma en la gestión de la calidad universitaria. Para una institución como la UPC, la IA ofrece oportunidades críticas para elevar el sistema a un nuevo nivel de excelencia.
La integración de la inteligencia artificial en las unidades de gestión de la calidad representa una oportunidad histórica para transitar de modelos de supervisión reactivos hacia un sistema de gestión proactiva y predictiva. Para la UPC, esta tecnología no es solo un apoyo administrativo, sino un eje estratégico que se pretende desarrollar y que permitirá procesar grandes volúmenes de datos académicos y de satisfacción en tiempo real. Esto facilitará la detección temprana de áreas de mejora y una toma de decisiones basada en evidencias precisas, garantizando que la excelencia académica se mantenga alineada con las demandas sociales y tecnológicas actuales.
En este contexto de transformación, la UPC se sitúa a la vanguardia mediante el desarrollo del programa LEIA UPC (l’Estratègia de la Intel·ligència Artificial de la UPC). Esta iniciativa integral no solo aborda la implementación técnica de la IA en nuestras aulas y procesos, sino que establece un marco ético y de gobernanza que asegura la transparencia y la integridad académica. A través de LEIA, la universidad no solo adopta soluciones externas, sino que lidera el diseño de un ecosistema digital propio, reforzando nuestra identidad como institución politécnica de referencia que entiende y domina la tecnología que aplica.
La integración de la inteligencia artificial en las unidades de gestión de la calidad representa una oportunidad histórica para transitar de modelos de supervisión reactivos hacia un sistema de gestión proactiva y predictiva
Como pieza fundamental de esta estrategia, el Gabinete de Planificación, Evaluación y Calidad (GPAQ) está trabajando actualmente en el desarrollo de una IA propia especializada en gestión de la calidad. Este sistema se alimenta de un corpus robusto que incluye la normativa estatal española y la normativa catalana, así como las guías y recomendaciones técnicas de las agencias de acreditación AQU Catalunya y ANECA.
Al integrar además la normativa interna y los procesos específicos de nuestra universidad, esta herramienta permitirá realizar consultas ágiles y precisas sobre sistemas de garantía interna de la calidad, procesos de acreditación de títulos y cualquier aspecto relacionado con la gestión técnica de la calidad.
Esta solución impulsada por el GPAQ funcionará como un asistente experto que reducirá significativamente las cargas burocráticas y la ambigüedad en la interpretación normativa. Con ello, la UPC no solo optimiza sus procesos internos, sino que ofrece a sus centros y responsables académicos una herramienta de apoyo pionera. En definitiva, la combinación del programa LEIA y la IA especializada del GPAQ demuestra el compromiso de la UPC con una gestión de la calidad inteligente, eficiente y plenamente adaptada a los nuevos tiempos.
con la introducción de la IA, estamos delegando la evaluación de procesos complejos a sistemas que, con frecuencia, carecen de un control riguroso sobre la calidad de su output y que además no ofrecen mecanismos claros para subsanar los errores que generan
Finalmente, cabe reflexionar sobre el uso de la IA en el ámbito universitario. Se trata de un tema que despierta inquietud pues, pese a las claras ventajas y oportunidades que ofrece, plantea desafíos que requieren un análisis profundo. En muchos foros universitarios, el uso de la IA es un aspecto que aparece de forma constante, y sobre el que se plantean tanto retos como limitaciones y posibles regulaciones. Lo que parece estar claro es que tenemos que huir de lo que sería un uso extenso y carente de cuestionamiento.
A esta preocupación se le suma una paradoja técnica crítica: con la introducción de la IA, estamos delegando la evaluación de procesos complejos a sistemas que, con frecuencia, carecen de un control riguroso sobre la calidad de su output y que además no ofrecen mecanismos claros para subsanar los errores que generan.
A diferencia de las herramientas tradicionales, la naturaleza probabilística de la IA puede introducir sesgos o errores que a menudo se denominan alucinaciones, difíciles de detectar a simple vista, lo que resulta especialmente arriesgado en el entorno universitario, donde la veracidad y el rigor son los pilares del conocimiento.
es imperativo exigir a los sistemas de IA los mismos niveles de exigencia y fiabilidad que aplicamos a otros modelos de ingeniería… asegurando que el sistema no solo haga lo que se espera de él, sino que lo haga bajo parámetros de seguridad y precisión controlados
Utilizar estas tecnologías sin una capa de supervisión que garantice la trazabilidad de sus resultados supone aceptar un margen de incertidumbre que la academia no puede permitirse. Por ello, es imperativo exigir a los sistemas de IA los mismos niveles de exigencia y fiabilidad que aplicamos a otros modelos de ingeniería. Esto implica que su despliegue debe estar condicionado al cumplimiento de protocolos estrictos de verificación y validación, asegurando que el sistema no solo haga lo que se espera de él, sino que lo haga bajo parámetros de seguridad y precisión controlados.
Solo mediante la implementación de estándares que permitan auditar, corregir y validar cada proceso, podremos transformar la IA (que actualmente funciona como una especie de caja negra incierta) en una herramienta alineada con la excelencia y la integridad que la institución universitaria demanda.
No obstante, esta mirada crítica no debe invalidar el potencial de la IA como una herramienta de transformación extraordinaria, que representa una evolución natural del concepto de enciclopedia o repositorio del saber humano. Su gran valor diferencial reside en su capacidad para establecer correlaciones entre millones de datos, ofreciendo una base de trabajo inicial de una profundidad sin precedentes.
Si la IA solo se entrena con lo que ya existe y nosotros solo usamos lo que la IA nos da, entramos en un bucle recursivo donde no hay innovación real, solo paráfrasis de lo antiguo
Sin embargo, al ser un compendio que amalgama información veraz con datos erróneos, es donde surgen las llamadas alucinaciones. Para mitigar este riesgo, la figura del usuario experto se vuelve indispensable: solo quien posee un conocimiento profundo de la materia puede formular la pregunta precisa y definir el tono de respuesta adecuado.
Una consulta genérica corre el riesgo de generar correlaciones espurias que no se ajusten a la realidad. Con esto quiero decir que, para una correcta interacción con sistemas de IA, no solo necesitamos saber escribir, sino que tenemos que saber qué preguntar porque la respuesta o el camino hacia ella, sean elementos conocidos por el usuario.
Además, debemos ser conscientes de que, por inmensa que sea esta base de información, es intrínsecamente limitada. Si nos acomodamos a su uso meramente receptivo sin generar contenido nuevo, corremos el riesgo de estancar el avance del conocimiento dentro de los límites de lo ya registrado. Esta limitación del conocimiento es crucial. Si la IA solo se entrena con lo que ya existe y nosotros solo usamos lo que la IA nos da, entramos en un bucle recursivo donde no hay innovación real, solo paráfrasis de lo antiguo.
¿Nos podría comentar el programa Coloq.ia de la UPC?
El programa Coloq.ia (Inteligencia Artificial Especializada para la Gestión Universitaria) es una iniciativa desarrollada por el área TIC de la UPC y que la universidad ha considerado estratégica, a la que se han sumado para participar en la prueba piloto algunas áreas y unidades como el servicio de personal, el área de investigación o el Gabinete de Planificación, Evaluación y Calidad, que nace con el objetivo de dotar a la comunidad universitaria de una herramienta de inteligencia artificial generativa propia, especializada y segura.
A diferencia de las soluciones comerciales genéricas, Coloq.ia ha sido diseñado específicamente para responder a aspectos concretos a partir de datos específicos. Una de las unidades está enfocada a los sistemas de calidad y, por lo tanto, a las necesidades de gestión, consulta normativa y procesos de acreditación dentro del ecosistema universitario catalán y español. Otras unidades están enfocadas a resolver dudas sobre ayudas a la investigación o sobre concursos de personal, por ejemplo.
Dentro del apartado de calidad, la arquitectura de Coloq.ia se fundamenta en un modelo de lenguaje alimentado y entrenado con un corpus documental riguroso y actualizado. Este incluye la normativa estatal española y la normativa catalana, las guías técnicas y recomendaciones de agencias de calidad como AQU Catalunya y ANECA, así como la propia normativa interna y los manuales de procesos de la UPC. Esto permite que cualquier miembro de la gestión académica o técnica pueda realizar consultas complejas sobre sistemas de garantía interna de la calidad, procesos de verificación, seguimiento y acreditación de títulos, obteniendo respuestas precisas y alineadas con el marco legal vigente[JC5] .
Con este proyecto, la UPC no solo demuestra su capacidad técnica como politécnica de referencia, sino que se posiciona como una institución que marca el camino a seguir para otras universidades. Es un ejemplo de cómo la tecnología puede humanizar la gestión al eliminar tareas repetitivas y tediosas
Este programa se integra dentro del marco más amplio de la estrategia LEIA (Liderazgo, Ética e Inteligencia Artificial) de la UPC. Mientras que LEIA establece la visión global y los principios éticos de la IA en la universidad, Coloq.ia es la herramienta tangible que aterriza esa visión en la operativa diaria. Es, en esencia, una especie de asesor experto disponible de forma permanente, que reduce drásticamente los tiempos de búsqueda de información normativa y técnica, eliminando la ambigüedad y mejorando la eficiencia de las unidades de gestión.
Desde una perspectiva de gestión de la calidad y posicionamiento institucional, el programa Coloq.ia aporta un valor diferencial, ya que, al ser una IA desarrollada internamente, la UPC garantiza la privacidad de los datos y el control total sobre las fuentes de información, evitando lo que se denominan alucinaciones de estos sistemas, que son errores comunes en IAs comerciales que no conocen el contexto normativo específico.
Además, los procesos de acreditación y calidad son densos y técnicamente complejos. Coloq.ia actúa como un catalizador que simplifica la interpretación de normativas cruzadas, permitiendo que el personal técnico se centre en la toma de decisiones estratégicas en lugar de en la búsqueda documental. Como elemento de gran interés, hay que decir que por el hecho de estar alimentada por guías de AQU y ANECA, se asegura que la universidad no solo cumple con la norma, sino que aspira a los más altos estándares de calidad de forma sistemática y asistida.
Con este proyecto, la UPC no solo demuestra su capacidad técnica como politécnica de referencia, sino que se posiciona como una institución que marca el camino a seguir para otras universidades. Es un ejemplo de cómo la tecnología puede humanizar la gestión al eliminar tareas repetitivas y tediosas.
Entrevista Alfonso González Hermoso de Mendoza EsdeES
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Dado el contenido de extraordinario interés de la entrevista con la profesora Vega Pérez, así como la extensión de la misma hemos considerado oportuno dividirla en tres entregas que se publicaran en las próximas semanas. En las mismas se trataran: el sistema nacional de calidad, la adecuación a los nuevos publicos de las universidades y, por último la atención a las nuevas demandas sociales de aprendizaje
