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Buena práctica Importada

El ICFES reduce un 91,6% el tiempo de calificación del examen nacional con codificación asistida por IA de AWS/Blend

Colombia · Bogota · Ver el perfil de Colombia

El organismo nacional de exámenes de Colombia, el ICFES, trabajando con AWS y Blend desde 2022, automatizó la codificación de respuestas abiertas de las pruebas Saber - reduciendo el tiempo de calificación en un 91,6% y el tiempo de entrega de resultados en aproximadamente un 50% - y usó Amazon Rekognition para verificar identidades y vigilar más de 383.000 pruebas virtuales del Saber Pro.

El ICFES reduce un 91,6% el tiempo de calificación del examen nacional con codificación asistida por IA de AWS/Blend

Detalles

Promotor
Instituto Colombiano para la Evaluacion de la Educacion (ICFES)
Período
2017-2025 (AWS partnership since 2017; AI-grading transformation since 2022, announced Sept 2025)
Palabras clave
national examinations, automated grading, virtual proctoring, public-sector AI

Descripción

El Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación (ICFES), el organismo nacional de pruebas estandarizadas de Colombia, anunció el 4 de septiembre de 2025 una transformación tecnológica de su sistema de evaluación, construida con AWS, su socio de nube desde 2017, y Blend, un proveedor de IA y ciencia de datos. El elemento central es un acelerador de IA que codifica automáticamente las respuestas abiertas de las pruebas Saber 11, Saber Pro y TyT Saber Pro, lo que, según el ICFES y Blend, reduce el tiempo de calificación en un 91,6% y el tiempo de entrega de resultados en aproximadamente un 50%.

Durante la pandemia de COVID-19, el ICFES utilizó el análisis de imagen y video de Amazon Rekognition para verificar la identidad de los candidatos y vigilar exámenes de forma remota, procesando más de 383.547 pruebas virtuales del TyT Saber Pro. El sistema también ejecuta algoritmos de geolocalización que asignan a los candidatos la sede de examen más cercana teniendo en cuenta barreras geográficas como ríos, y almacena los datos de los exámenes en un 'Data Lake', junto con generadores de informes por IA generativa pensados para dar a colegios y responsables de políticas resultados más rápidos y personalizados.

La directora del ICFES, Elizabeth Blandón Bermúdez, afirmó que el objetivo era "reducir tiempos, optimizar recursos y ofrecer a los estudiantes... herramientas más confiables," al tiempo que subrayó un "componente humano y colaborativo" junto a la automatización; el líder regional de Blend, Andrés Barrantes, y Karla Wong, de AWS, fueron citados describiendo la alianza como IA del sector público con "impacto real."

Las cifras citadas (91,6% y 383.547) provienen de los propios anuncios de las empresas implementadoras y del ICFES, no de una auditoría independiente; ni el anuncio de septiembre de 2025 ni la cobertura periodística de la época describen un paso de revisión humana para la propia codificación automática de respuestas abiertas, solo para la verificación de identidad y la vigilancia - una brecha importante dada la escala y los altos riesgos de un examen nacional de acceso y finalización universitaria.

Implementación

Los detalles de implementación (coste, plazo, personal, condiciones para el éxito) aún no están disponibles para esta práctica.

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Fuentes de datos

De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.

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