¿Puede la inteligencia artificial ayudar a conocer mejor a las personas, personalizar su acompañamiento y potenciar las competencias que de verdad importan?

Cuatro universidades, dos colombianas y dos españolas, compartieron en este webinar sus respuestas concretas. No teoría. Práctica real.

¿Por qué importa lo que no se ve en el CV?

Más del 85% del éxito académico, profesional y vital se explica por competencias socioemocionales. No es una hipótesis: es evidencia acumulada durante años desde distintos ámbitos.

El Banco Mundial lo ratifica en su último reporte de 2025: 7 de cada 10 habilidades clave para el futuro son de este tipo. Y, sin embargo, en Latinoamérica más del 50% de las empresas tiene dificultades para encontrar personas que las tengan.

A esto se suma otro problema estructural: tasas de abandono universitario cercanas al 50% en la región, muy por encima del promedio de la OCDE (~21%). La falta de desarrollo socioemocional no es ajena a este fenómeno.

La gran pregunta ya no es si estas competencias importan. Es cómo medirlas sin sesgos, cómo desarrollarlas a escala y cómo hacerlo con evidencia.

Eso es exactamente lo que vinieron a contar nuestros cuatro invitados.

Areandina (Colombia): de la empleabilidad al proyecto de vida

Luz Esperanza, Directora Nacional de Alumni de la Corporación Universitaria Areandina, trabaja con más de 48.000 estudiantes y graduados.

Su equipo decidió dejar de hablar de empleabilidad en sentido tradicional para centrarse en la persona. El cambio no es solo conceptual: responde a un problema real —procesos generalistas que no lograban adaptarse a las necesidades individuales.

Han valorado a centenares de estudiantes y alumni integrando IA en su modelo de acompañamiento (conocer, enrutar, conectar).

“Nos dimos cuenta de que lo más importante es el autoconocimiento. Ya no iniciamos preguntando ‘¿en qué quieres trabajar?’, sino ‘¿quién eres?’”.

La incorporación de HumanAI resolvió tres limitaciones clave del modelo anterior:

• Subjetividad y sesgo de autopercepción

• Falta de trazabilidad en la evaluación

• Dificultad para escalar el acompañamiento personalizado

Ahora:

• Pueden identificar más de 30 competencias socioemocionales en minutos.

• Transforman texto libre en datos analizables sobre cómo una persona piensa, decide y se relaciona.

• Generan planes de acción concretos, no solo diagnósticos.

El impacto es claro: la empleabilidad deja de ser un proceso generalista y se convierte en una experiencia individual, más coherente con el proyecto de vida. Y, en lo práctico, los estudiantes llegan mejor preparados a procesos de selección: se conocen mejor y comunican con mayor claridad.

Universidad Pública de Navarra (España): evaluar a quienes gestionan conflictos

Eduardo Santos, investigador del Departamento de Derecho Público de la UPNA, presentó un caso con un reto muy específico: formar y evaluar a facilitadores de justicia restaurativa, un perfil donde el autoconocimiento no es opcional.

El problema aquí era doble:

• Cómo evaluar competencias complejas (empatía, sesgos, toma de decisiones)

• Cómo hacerlo con rigor en un programa piloto vinculado a políticas públicas

Trabajaron con 47 participantes, combinando:

• Texto libre (lenguaje natural)

• Preguntas cualitativas diseñadas ad hoc

• Evaluación comparativa entre autopercepción y resultados objetivos

Se generaron 25 informes individuales + 1 grupal, lo que permitió:

• Detectar patrones reales en competencias clave (empatía, responsabilidad, apertura).

• Generar procesos de reflexión profunda en los participantes.

• Identificar discrepancias entre lo que una persona cree y lo que realmente muestra.

“A mucha gente le ayudó a reflexionar sobre las herramientas que tiene y las que no tiene”.

Además, resolvieron un problema institucional poco visible pero crítico:
Evaluar a los propios evaluadores y mejorar la calidad del programa formativo.

Universidad de Navarra — Innovation Factory (España): medir para desarrollar

Belén Goñi, directora del Innovation Factory en la Universidad de Navarra, compartió la experiencia del programa GPI, donde estudiantes de distintas disciplinas trabajan durante tres años en emprendimiento e innovación.

El reto inicial era claro:
Las herramientas tradicionales estaban sesgadas por la autopercepción y no permitían medir con fiabilidad.

La solución:

• Evaluar competencias emprendedoras con IA (sin posibilidad de sesgo consciente)

• Diseñar planes de desarrollo personalizados a partir de los resultados.

• Medir evolución real entre segundo y tercer año.

Pero el valor no se queda en el individuo.

A nivel de programa, resolvieron otro problema clave:
Falta de visibilidad sobre patrones grupales

Ahora pueden:

• Detectar competencias sistemáticamente más bajas (ej. autoconfianza).

• Ajustar el programa formativo en función de datos reales.

• Diseñar intervenciones específicas tanto individuales como colectivas.

“Cada alumno es distinto, pero cuando los analizas juntos aparecen patrones que antes no veíamos”.

Universidad de La Sabana (Colombia): de piloto a sistema institucional

Andrés Mejía, director de dos maestrías en la Universidad de La Sabana, presentó el caso más escalable: 313 estudiantes de 25 programas distintos dentro de un piloto de innovación abierta.

El punto de partida era un problema muy reconocible:

• Evaluaciones tradicionales (encuestas, entrevistas) largas, sesgadas y poco accionables.

La integración de HumanAI permitió resolverlo:

• Evaluaciones más naturales y auténticas, basadas en lenguaje del estudiante.

• Diagnósticos estandarizados analizables a múltiples niveles (individuo, grupo, programa, facultad)

• Generación automática de planes de mejora personalizados

Pero el salto real está en la capa estratégica:

• Detección temprana de riesgos psicoeducativos.

• Segmentación y análisis comparativo en tiempo real.

• Seguimiento longitudinal del estudiante desde grado hasta posgrado.

“No solo diagnosticamos: tenemos herramientas para tutorías y mentorías específicas para cada estudiante”.

Esto transforma la gestión universitaria: de reactiva a predictiva.

Lo que une a estas cuatro experiencias

Instituciones distintas, contextos distintos, objetivos distintos.

Y, sin embargo, los mismos problemas de origen:

• Procesos generalistas que no capturan la individualidad

• Evaluaciones sesgadas o poco fiables

• Falta de evidencia para tomar decisiones

• Dificultad para escalar el acompañamiento

Y las mismas soluciones emergen:

• Autoconocimiento basado en datos

• Personalización real (no declarativa)

• Evaluación objetiva y trazable

• Planes de acción concretos

• Capacidad de análisis a escala

HumanAI no reemplaza al docente, al orientador ni al tutor.
Les permite hacer mejor su trabajo.

Medir para mejorar. Acompañar para transformar

La evidencia es clara: las competencias socioemocionales se pueden desarrollar.

Pero no ocurre por intuición.
Ocurre cuando hay medición, feedback y acción.

Lo que muestran estos cuatro casos es un cambio de paradigma:
Pasar de intuir a entender, de generalizar a personalizar, de evaluar a acompañar con evidencia.

¿Y ahora qué?

La pregunta ya no es si integrar IA en educación.

La pregunta es cómo hacerlo con sentido:
Para entender mejor a las personas, tomar mejores decisiones y generar impacto real.

Las universidades que están avanzando en esta dirección no están experimentando.
Están rediseñando su modelo educativo.

¿Tu institución quiere ser la siguiente?
Podemos diseñar contigo un piloto adaptado a tu contexto, tus estudiantes y tus objetivos.

Porque el futuro de la educación no va de tecnología.
Va de entender, de verdad, a las personas.