La inteligencia artificial ya puede responder preguntas técnicas, generar informes, interpretar datos, escribir software, analizar imágenes y ayudar a los profesionales a tomar decisiones cada vez más complejas. Esto plantea un desafío fundamental para la certificación de personas: cuando un candidato realiza su trabajo con ayuda de la IA, ¿de quién estamos evaluando realmente la competencia?
Durante décadas, la certificación de personas se ha basado en un principio relativamente sencillo. Un organismo de certificación define la competencia necesaria para una profesión o actividad, evalúa a la persona según esos requisitos y, cuando se cumplen, emite un certificado que acredita su competencia.
La inteligencia artificial complica ese modelo.
Es posible que el profesional del futuro no realice todas las tareas de forma independiente. Ingenieros, inspectores, auditores, especialistas en ciberseguridad, analistas y otros profesionales pueden trabajar cada vez más con sistemas de IA capaces de ejecutar por sí mismos partes del proceso técnico.
Por tanto, la certificación de personas se enfrenta a una nueva pregunta: ¿cómo debe demostrarse la competencia cuando las capacidades humanas y las de las máquinas actúan cada vez más de manera conjunta?
La Certificación de Personas Siempre Ha Tenido Como Objetivo Generar Confianza
El objetivo de la certificación de personas no consiste simplemente en emitir credenciales.
Consiste en ofrecer confianza en que una persona certificada cumple los requisitos de competencia definidos en un esquema de certificación específico.
Empleadores, autoridades reguladoras, clientes y propietarios de activos se apoyan en esa confianza cuando el personal certificado realiza actividades que pueden afectar a la calidad, la seguridad, el cumplimiento, la fiabilidad o los resultados profesionales.
Si la inteligencia artificial realiza una parte cada vez mayor de una tarea profesional, los esquemas de certificación deben determinar qué capacidades han de seguir siendo demostrablemente humanas y cuáles pueden ejercerse legítimamente con asistencia tecnológica.
ISO/IEC 17024:2026 Incorpora la IA Directamente al Debate
La publicación de ISO/IEC 17024:2026 es especialmente significativa porque la norma internacional revisada aborda expresamente el uso de la inteligencia artificial en los procesos de certificación de personas.
La norma incluye requisitos específicos relativos a la IA y establece expectativas sobre la supervisión y validación de los resultados generados por IA, el mantenimiento de una supervisión humana adecuada y la competencia en el uso de herramientas de IA.
Esto refleja una realidad más amplia: la inteligencia artificial ya no es ajena a la evaluación de la conformidad.
Ahora puede intervenir en actividades relacionadas con exámenes, evaluación, administración, seguimiento y, potencialmente, procesos de apoyo a la toma de decisiones dentro de los sistemas de certificación.
La persona realiza la tarea correspondiente y el proceso de certificación evalúa si posee los conocimientos, las destrezas y las capacidades requeridos.
La tecnología puede contribuir al análisis, la redacción, el cálculo, el diagnóstico o el apoyo a la toma de decisiones, lo que exige distinguir la competencia humana del desempeño asistido por máquinas.
El Primer Desafío: la IA Puede Producir la Respuesta Correcta
Los exámenes tradicionales suelen asumir que una respuesta correcta constituye una prueba de los conocimientos del candidato.
La IA generativa pone en cuestión esa suposición.
Un candidato puede obtener respuestas, cálculos, interpretaciones o explicaciones escritas técnicamente sofisticados sin poseer de forma independiente la competencia que el examen pretende medir.
Esto establece una distinción importante entre producir un resultado correcto y demostrar competencia.
La Memorización de Conocimientos Puede Perder Importancia
Muchos exámenes tradicionales de certificación conceden una gran importancia a recordar información técnica.
Sin embargo, los profesionales trabajan cada vez más en entornos donde las normas, los reglamentos, las bases de datos, las herramientas digitales y los asistentes de IA están disponibles de forma continua.
Esto plantea una pregunta importante para los propietarios de los esquemas:
¿Debe la certificación seguir midiendo cuánta información puede recordar un profesional, o medir cada vez más si puede interpretarla, verificarla, cuestionarla y aplicarla correctamente?
En muchas profesiones, la competencia puede orientarse cada vez más hacia capacidades de orden superior.
La Alfabetización en IA Puede Formar Parte de la Competencia Profesional
Impedir que los profesionales utilicen inteligencia artificial puede no reflejar siempre el entorno laboral en el que realmente trabajan.
En muchos sectores, puede esperarse cada vez más que los profesionales competentes utilicen la IA de forma eficaz.
La pregunta de certificación cambia entonces.
En lugar de preguntar si un candidato puede realizar una tarea sin IA, un esquema de certificación puede necesitar determinar, en ocasiones, si el candidato es capaz de utilizar la IA de forma responsable y seguir respondiendo profesionalmente por el resultado.
Reconocer que los resultados generados por IA pueden ser inexactos, incompletos, sesgados, desactualizados o inadecuados para el contexto técnico específico.
Evaluar de forma independiente la información generada por IA antes de utilizarla como base en el trabajo profesional.
Comprender cuándo es adecuada la asistencia de IA y cuándo el análisis profesional debe seguir siendo independiente.
Reconocer las implicaciones en materia de confidencialidad, privacidad, propiedad intelectual y ciberseguridad al utilizar sistemas externos de IA.
Evitar el sesgo de automatización indebido y conservar la capacidad de cuestionar las recomendaciones generadas por máquinas.
Comprender que utilizar una herramienta de IA no transfiere automáticamente la responsabilidad profesional a la tecnología.
¿Debe Permitirse la IA Durante los Exámenes de Certificación?
Es posible que ya no exista una única respuesta universal.
El enfoque adecuado debe depender de lo que el esquema de certificación pretenda medir.
Puede prohibirse el acceso a la IA cuando el objetivo sea demostrar que el candidato posee personalmente conocimientos esenciales, capacidad de cálculo, habilidades de interpretación o criterio decisivo para la seguridad.
Puede permitirse la IA cuando el uso responsable de herramientas digitales forme parte de la actividad profesional real y la evaluación esté diseñada para valorar la verificación, el criterio y la rendición de cuentas.
Un esquema de certificación avanzado puede terminar requiriendo ambas modalidades.
Los candidatos podrían demostrar primero la competencia independiente esencial y, después, su capacidad para realizar tareas profesionales utilizando herramientas de IA autorizadas en condiciones controladas.
La Evaluación Práctica Adquiere Mayor Valor
La IA aumenta la importancia de los métodos de evaluación capaces de examinar cómo aborda realmente un candidato un problema técnico.
Las preguntas de opción múltiple siguen siendo útiles en circunstancias apropiadas, pero pueden aportar pruebas limitadas del criterio profesional cuando las herramientas avanzadas de IA generan respuestas casi al instante.
Presentar situaciones profesionales realistas que exijan a los candidatos evaluar información incompleta o contradictoria.
Observar a los candidatos mientras realizan tareas técnicas o profesionales, en lugar de basarse exclusivamente en preguntas sobre conocimientos.
Pedir a los candidatos que expliquen el razonamiento, las suposiciones, las alternativas y las limitaciones que sustentan sus conclusiones.
Exigir a los candidatos que distingan las evidencias fiables de la información débil, irrelevante o potencialmente incorrecta.
Proporcionar resultados imperfectos generados por IA y evaluar si los candidatos pueden identificar errores, omisiones o recomendaciones inseguras.
Exigir a los candidatos que justifiquen por qué una decisión técnica o profesional es adecuada y que la defiendan ante preguntas.
El Profesional Competente Debe Poder Cuestionar a la Máquina
Uno de los requisitos de competencia más importantes en el futuro puede ser la capacidad de reconocer cuándo se equivoca un sistema de IA.
La inteligencia artificial puede presentar información incorrecta con seguridad. En ámbitos técnicos muy especializados, el resultado puede parecer convincente incluso cuando se han interpretado mal suposiciones, normas, limitaciones o riesgos importantes.
El Sesgo de Automatización Crea un Nuevo Riesgo para la Competencia
Los profesionales pueden depender excesivamente de recomendaciones automatizadas simplemente porque el resultado parece analítico o autorizado.
Este fenómeno adquiere especial importancia cuando la IA se utiliza en seguridad, inspección, ingeniería, auditoría, ciberseguridad, atención sanitaria u otras actividades que requieren un criterio profesional con consecuencias significativas.
Por tanto, los esquemas de certificación de personas pueden necesitar evaluar si los candidatos comprenden:
La Responsabilidad Profesional No Desaparece
La inteligencia artificial puede producir análisis, recomendaciones o borradores de conclusiones, pero la responsabilidad profesional sigue siendo una consideración importante.
En muchas actividades reguladas o sensibles para la seguridad, una persona debe decidir, en última instancia, si la información es lo bastante fiable para fundamentar una acción o decisión.
- ¿Puede el candidato explicar cómo se ha llegado a una conclusión generada por IA?
- ¿Puede el candidato reconocer cuándo el resultado contradice los requisitos técnicos?
- ¿Puede el candidato verificar de forma independiente la información crítica?
- ¿Comprende el candidato cuándo no debe utilizarse la IA?
- ¿Puede el candidato identificar la incertidumbre y elevar la cuestión a la instancia competente de forma adecuada?
- ¿Comprende el candidato las implicaciones de confidencialidad y seguridad de los datos?
- ¿Puede el candidato seguir respondiendo por el criterio profesional final?
La IA También Puede Incorporarse al Propio Proceso de Certificación
La inteligencia artificial no solo está cambiando el comportamiento de los candidatos.
Los propios organismos de certificación pueden utilizar cada vez más la IA en sus actividades de certificación.
Entre las posibles aplicaciones figuran la tramitación administrativa, el apoyo al desarrollo de exámenes, la supervisión remota, la asistencia a la evaluación, la detección de anomalías, la interacción con los candidatos y el análisis de información de certificación.
ISO/IEC 17024:2026 reconoce directamente esta evolución al establecer requisitos relativos a la IA en los procesos de certificación.
¿Sigue demostrando la evaluación lo que la persona sabe y comprende por sí misma y lo que puede realizar de forma responsable?
¿Se validan, supervisan y controlan adecuadamente los resultados generados por IA para que la certificación siga siendo imparcial y fiable?
La Supervisión Humana Resulta Esencial en Ambos Lados
Por tanto, la IA crea dos requisitos distintos de supervisión humana en la certificación de personas.
El candidato puede tener que demostrar una supervisión responsable de la IA utilizada en el trabajo profesional.
Al mismo tiempo, el organismo de certificación debe mantener una supervisión adecuada de la IA utilizada en su propio proceso de certificación.
La Seguridad de los Exámenes Está Cambiando
La IA generativa también plantea desafíos prácticos para la seguridad de los exámenes.
Los controles tradicionales destinados a impedir que los candidatos consulten libros, sitios web u otras personas pueden ser insuficientes cuando se puede acceder a potentes herramientas de IA mediante múltiples dispositivos y aplicaciones.
Por ello, los organismos de certificación pueden necesitar reconsiderar el diseño de los exámenes, en lugar de depender exclusivamente de una vigilancia más intensa.
Generar confianza en que el candidato inscrito es la persona que realiza la evaluación.
Reducir la dependencia de preguntas que los sistemas de IA pueden responder sin demostrar una competencia real.
Revisar si los enfoques actuales de supervisión siguen siendo adecuados para los entornos modernos de evaluación digital.
Proteger el contenido de los exámenes y vigilar posibles compromisos de la seguridad de los materiales de evaluación.
Establecer procesos adecuados para investigar patrones inusuales en los exámenes sin asumir que la detección automatizada es concluyente.
Mantener un criterio humano competente cuando las herramientas automatizadas contribuyen a las decisiones sobre la seguridad de los exámenes.
Puede Ser Necesario Rediseñar los Esquemas de Certificación
Los esquemas de certificación existentes se desarrollaron a menudo antes de que la IA generativa estuviera ampliamente disponible.
Por ello, los propietarios de los esquemas deben considerar si los criterios de competencia y las metodologías de evaluación actuales siguen representando la actividad profesional que se certifica.
La revisión debe comenzar por la propia profesión.
- ¿Qué tareas profesionales cuentan ahora habitualmente con apoyo de IA?
- ¿Qué capacidades deben seguir demostrándose sin asistencia tecnológica?
- ¿Debe el uso competente de la IA convertirse en un requisito explícito de competencia?
- ¿Qué riesgos relacionados con la IA son pertinentes para la profesión?
- ¿Miden los exámenes actuales la memorización cuando deberían medir el criterio?
- ¿Debe aumentar la evaluación práctica, oral o basada en escenarios?
- ¿Cómo debe abordar la certificación una tecnología que cambia rápidamente?
- ¿Deben los requisitos de recertificación incluir las competencias digitales emergentes?
La Recertificación Puede Adquirir Mayor Importancia
La inteligencia artificial evoluciona mucho más rápido que los ciclos tradicionales de cualificación profesional.
Un perfil de competencia que era adecuado hace varios años puede dejar de representar suficientemente las herramientas, los riesgos o las responsabilidades asociados a la profesión.
Esto puede aumentar la importancia de la recertificación y del mantenimiento de la competencia.
Profesiones Diferentes Necesitarán Respuestas Diferentes
No debería existir un único requisito universal de competencia en IA para todas las profesiones.
Un técnico en ensayos no destructivos (END), un auditor de sistemas de gestión, un profesional de ciberseguridad, un especialista en soldadura, un inspector, un ingeniero y un analista financiero interactúan con la IA de formas distintas.
Por tanto, los esquemas de certificación deben seguir siendo específicos de cada profesión.
Una declaración general de conocimiento aporta pruebas limitadas de que la persona puede utilizar la IA adecuadamente en un contexto profesional específico.
El esquema define cómo afecta la IA a la profesión concreta, los riesgos asociados, el criterio humano requerido y las responsabilidades de verificación adecuadas.
La Certificación de Personas Podría Adquirir Más Valor — No Menos
Podría parecer que la inteligencia artificial reduce la importancia de la certificación profesional porque las máquinas pueden realizar cada vez más tareas especializadas.
Puede ocurrir lo contrario.
A medida que la IA adquiere más capacidades, las organizaciones pueden valorar más las evidencias independientes de que la persona que supervisa, interpreta y aplica la información generada por máquinas posee una competencia real.
La certificación puede ofrecer garantías de que una persona no solo sabe utilizar una herramienta de IA, sino que también reconoce cuándo se debe confiar en sus resultados y cuándo no.
Qué Deben Revisar Ahora los Organismos de Certificación y los Propietarios de los Esquemas
Las organizaciones que gestionan programas de certificación de personas deben comenzar a evaluar cómo afecta la inteligencia artificial tanto a las profesiones que certifican como a sus propios procesos de certificación.
Determinar si los criterios de competencia actuales siguen reflejando cómo se ejerce realmente la profesión.
Identificar métodos de evaluación que puedan medir la búsqueda de información en lugar de la competencia profesional real.
Establecer claramente si las herramientas de IA están prohibidas, permitidas o incorporadas de forma deliberada en determinadas evaluaciones.
Determinar si la verificación, el pensamiento crítico, la alfabetización en IA o la capacidad de supervisión humana deben formar parte del esquema.
Identificar dónde se utiliza inteligencia artificial en las actividades de certificación y establecer controles adecuados de validación y supervisión.
Garantizar que los evaluadores y el personal de examen comprendan cómo puede afectar la IA al desempeño de los candidatos y a la validez de la evaluación.
Reconsiderar la seguridad de los exámenes, los controles de evaluación remota y los mecanismos de autenticación de los candidatos.
Determinar si los mecanismos de mantenimiento de la competencia abordan adecuadamente el cambio tecnológico.
De la Certificación de Conocimientos al Aseguramiento de la Competencia
La inteligencia artificial pone de manifiesto una distinción importante que siempre ha existido en la certificación de personas.
El conocimiento no equivale a la competencia.
Un profesional puede disponer de información sin saber cómo aplicarla. A la inversa, puede acceder a información mediante la tecnología y seguir demostrando un criterio, una capacidad de interpretación y unas habilidades prácticas excepcionales.
Por tanto, el desafío para los esquemas modernos de certificación consiste en determinar qué combinación de conocimientos, destrezas prácticas, criterio profesional y capacidades apoyadas por la tecnología constituye una competencia real.
¿A Quién Estamos Certificando Realmente?
Esta puede convertirse en una de las preguntas que definan la evaluación de la conformidad durante la próxima década.
Los organismos de certificación deberán distinguir la competencia humana de las capacidades automatizadas y reconocer, al mismo tiempo, que el uso responsable de la tecnología puede formar parte de la propia competencia profesional.
Por ello, los esquemas de certificación más sólidos no intentarán simplemente excluir la inteligencia artificial del entorno de evaluación.
Determinarán dónde sigue siendo esencial la competencia humana independiente, dónde es legítima la capacidad asistida por IA y cómo pueden evaluarse ambas sin comprometer la confianza en el certificado.
El certificado del futuro no debería demostrar únicamente que una persona puede trabajar sin inteligencia artificial. Debería demostrar que sigue siendo competente, responsable y capaz de ejercer criterio profesional cuando la inteligencia artificial forma parte del trabajo.