En julio, el profesor Santiago Jiménez Londoño publicó en El Observatorio de la Universidad Colombiana la columna «La universidad que aprende de sí misma» (Jiménez Londoño, 2026). En ella propone que las universidades usen los datos que ya tienen de sus estudiantes, como las notas, la actividad en las plataformas virtuales y el estado de sus pagos, para identificar a tiempo a quienes están en riesgo de abandonar sus estudios y acompañarlos antes de que se retiren. Su punto de partida es claro: las cifras oficiales de deserción se conocen cuando el estudiante ya se fue y no hay nada que hacer.

Esa misma lógica aplica a las competencias básicas. Las pruebas Saber Pro y Saber TyT, que el ICFES aplica a los estudiantes en la etapa final de su formación, evalúan la lectura crítica, el razonamiento cuantitativo, la comunicación escrita, las competencias ciudadanas y el inglés. Son la mejor fotografía externa que tiene el país sobre lo que aprenden sus estudiantes, pero llegan tarde: los resultados agregados de 2025 se publicaron en mayo de 2026 (ICFES, 2026a, 2026b), cuando buena parte de quienes presentaron la prueba ya se habían graduado. Más preocupante es que muchas instituciones todavía planean sus acciones a partir de esa fotografía, de manera similar a una empresa que solo revisa su desempeño con el cierre contable del mes.

¿Qué muestran los resultados de los últimos cinco años?

Las bases oficiales del ICFES permiten revisar el periodo 2021–2025 para seis instituciones públicas de educación superior del área metropolitana de Medellín: el Instituto Tecnológico Metropolitano (ITM), la Institución Universitaria Pascual Bravo, el Colegio Mayor de Antioquia, el Tecnológico de Antioquia, el Politécnico Colombiano Jaime Isaza Cadavid y la Institución Universitaria de Envigado. En Saber Pro, su promedio ponderado pasó de 143 a 147,6 puntos, mientras que el promedio nacional subió de 145 a 148, de modo que la brecha prácticamente se cerró. En Saber TyT, donde se consideran las cinco primeras porque la Institución Universitaria de Envigado tiene muy pocos evaluados en esa prueba, estas instituciones se mantuvieron por encima del país durante los cinco años y en 2025 lo superaron por casi diez puntos, con 103,7 frente a 94 (ver Figura 1).

nacional, 2021–2025. Fuente: elaboración propia con datos del ICFES (2026a, 2026b).

Sin embargo, el promedio esconde dos realidades. La primera es la distancia entre instituciones, que durante todo el periodo se ha mantenido entre ocho y once puntos en Saber Pro y entre cuatro y ocho en Saber TyT. La segunda, más relevante para quien toma decisiones, es la distancia dentro de cada institución. En al menos una de ellas conviven programas que mejoraron más de quince puntos en cinco años con otros que no se movieron, y competencias que avanzan con otras que llevan años estancadas. Esa información existe, pero llega cuando la cohorte ya terminó.

Un indicador que llega tarde y que no lo mide todo

Para gestionar, Saber Pro y Saber TyT tienen una segunda limitación: miden la posición, no el aporte. Un programa que recibe estudiantes con mejores bases obtendrá mejores resultados aunque su contribución sea menor. Por eso el ICFES y la literatura recomiendan el valor agregado, que compara el resultado de salida con el Saber 11 del mismo estudiante (ICFES, 2021; Shavelson et al., 2016). A esto se suma que evaluar, por sí solo, rara vez mejora el aprendizaje. En una revisión de 146 experiencias de evaluación institucional, apenas el 6 % mostró evidencia de mejora, porque la mayoría no lograba cerrar el ciclo entre el dato y la acción (Banta y Blaich, 2011).

Lo que la universidad ya sabe desde el primer semestre

La buena noticia, como en el caso de la deserción, es que los datos ya existen. Cada estudiante llega con su resultado de Saber 11, presenta pruebas diagnósticas, cursa asignaturas de fundamentación en matemáticas, lectura, escritura e inglés, y deja un registro de notas y asistencia. Organizada por competencia, esa información permite anticipar con años de ventaja quién necesitará apoyo. La evidencia colombiana lo respalda: los puntajes de Saber 11 son un buen punto de partida para anticipar los resultados de salida, como se ha documentado en Saber Pro (Bogoya et al., 2017), y modelos de aprendizaje automático interpretables ya logran identificar desde el ingreso a los estudiantes con menor probabilidad de alcanzar los niveles superiores de desempeño (Delahoz-Domínguez et al., 2026). La misma lógica aplica a los programas técnicos y tecnológicos que presentan Saber TyT.

Un ejemplo ayuda a dimensionarlo. Un estudiante que ingresa con un resultado bajo en lectura crítica en Saber 11 y que, al primer corte del semestre, tiene dificultades en su curso de lectura y escritura, ya está enviando una señal clara. Si esa señal se atiende en el primer año, tiene tres o cuatro años para fortalecer la competencia antes de presentar Saber Pro o TyT. Si se ignora, la institución se enterará cuando su resultado aparezca en un promedio institucional, meses después de su grado.

Un piloto de dos semestres

Siguiendo la lógica de una propuesta modesta, una institución podría empezar con cinco pasos:

1. Línea base al ingreso: Saber 11 y una prueba diagnóstica en las cinco competencias que evalúa el ICFES.
2. Un tablero por competencia y por programa, actualizado en cada corte de notas, con las asignaturas de fundamentación como indicadores tempranos.
3. Un comité pequeño que lo revise: fundamentación básica, directores de programa, bienestar y alguien con capacidad de decisión.
4. Acompañamiento focalizado: tutorías, clubes de lectura y escritura o grupos de conversación en inglés, asignados según la alerta y no por convocatoria abierta.
5. Cerrar el ciclo: al final de los dos semestres, comparar el avance de los estudiantes acompañados con el de cohortes anteriores y, años después, con su resultado en Saber Pro o TyT.

Nada de lo anterior exige una gran inversión ni un proyecto de transformación digital de varios años. La mayor parte de la información ya está en los sistemas académicos de las instituciones, y para empezar basta con integrarla en una hoja de cálculo bien estructurada o en un tablero sencillo. Lo que sí exige es una decisión institucional: que alguien sea responsable de mirar esos datos con regularidad y que ese análisis tenga consecuencias en la forma de acompañar a los estudiantes.

La inteligencia artificial puede ayudar a consolidar fuentes dispersas y a convertir los datos en reportes que un comité entienda, como señala Jiménez Londoño (2026), pero la decisión de a quién acompañar y cómo sigue siendo de las personas. También se requieren dos cuidados: usar las alertas para apoyar y no para etiquetar a los estudiantes, y proteger sus datos personales conforme a la Ley 1581 de 2012.

Hacia una universidad que aprenda a tiempo

Los resultados de los últimos cinco años muestran que las instituciones públicas del área metropolitana de Medellín pueden mejorar, y que lo han hecho. El reto ahora es que esa mejora deje de depender de leer, un año después, la fotografía de quienes ya se fueron. La pregunta no es qué puntaje obtendrá cada institución en las próximas pruebas Saber Pro y Saber TyT, sino qué hará desde el primer semestre con lo que ya sabe de sus estudiantes. Es momento de que las competencias básicas también cuenten con su propio sistema de alerta temprana.

Referencias

Banta, T. W. y Blaich, C. F. (2011). Closing the assessment loop. Change: The Magazine of Higher Learning, 43(1), 22–27. https://doi.org/10.1080/00091383.2011.538642

Bogoya, J. D., Bogoya, M. y Peñuela, A. (2017). Value-added in higher education: Ordinary least squares and quantile regression for a Colombian case. Ingeniería e Investigación, 37(3), 30–36. https://doi.org/10.15446/ing.investig.v37n3.61729

Delahoz-Domínguez, E., García Yerena, C. E. y Torres-Rojas, I. S. (2026). Actionable learning analytics: Predicting university performance levels with interpretable machine learning. Journal on Efficiency and Responsibility in Education and Science, 19(1), 15–27. https://doi.org/10.7160/eriesj.2026.190102

Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación [ICFES]. (2021). Informe técnico: medición de los efectos de la educación superior en Colombia sobre el aprendizaje estudiantil. https://www.icfes.gov.co/wp-content/uploads/2024/11/Informe-tecnico-1.pdf

Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación [ICFES]. (2026a). Bases de datos de resultados agregados de Saber Pro 2021–2025 [Conjunto de datos]. https://www.icfes.gov.co/evaluaciones-icfes/acerca-del-examen-saber-pro/resultados-del-examen-saber-pro/

Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación [ICFES]. (2026b). Bases de datos de resultados agregados de Saber TyT 2021–2025 [Conjunto de datos]. https://www.icfes.gov.co/evaluaciones-icfes/examen-saber-tyt/resultados-examen-saber-tyt/

Jiménez Londoño, S. (2026, julio). La universidad que aprende de sí misma. El Observatorio de la Universidad Colombiana. https://www.universidad.edu.co/la-universidad-que-aprende-de-si-misma-santiago-jimenez-londono/

Ley 1581 de 2012. Por la cual se dictan disposiciones generales para la protección de datos personales. 17 de octubre de 2012 (Colombia).

Shavelson, R. J., Domingue, B. W., Mariño, J. P., Molina Mantilla, A., Morales Forero, A. y Wiley, E. E. (2016). On the practices and challenges of measuring higher education value added: The case of Colombia. Assessment & Evaluation in Higher Education, 41(5), 695–720. https://doi.org/10.1080/02602938.2016.1168772