El problema del performance management no es evaluar (Pulakos, Mueller Hanson, Arad y Moye, 2015). El sistema no está roto porque midamos, sino porque medimos algo que se ha desconectado de aquello a lo que debía servir. La evaluación se ha vuelto trámite (rellenar una casilla, cerrar el expediente) y ha dejado de asociarse a la conducta real que se pretende mejorar. Los que critican la evaluación del rendimiento no son cuatro recién llegados.
Deming (1986) ya metía la calificación anual por méritos entre sus enfermedades mortales, con el argumento de que atribuimos a la persona lo que en realidad produce el sistema. Da igual que hablemos de notas o de incentivos: el premio contingente parece fomentar la motivación extrínseca y erosiona la motivación intrínseca que es justo la que normalmente interesa potenciar. La métrica que sustituye el juicio profesional por un indicador, en cuanto tiene consecuencias, alguien aprende a maquillarla (Campbell, 1979; Strathern, 1997). Murphy (2020) ya escribió hace unos años: “performance evaluation will not die, but it should”.
Todo esto es anterior a la IA. Lo interesante es releerlo ahora porque la IA no ha traído un problema nuevo; ha añadido una capa encima de los de siempre. A los problemas de toda la vida (el sesgo del que evalúa, el trámite, el indicador que se maquilla) se suma ahora el postureo: que lo que evalúo no lo haya escrito quien lo firma, y que la propia evaluación tampoco la escriba quien la firma. El indicador se externaliza a una máquina. Y el filtro que teníamos, afinado durante décadas, no está preparado para esto.
Nuestra evaluación sumativa en la universidad está rota por lo mismo que el performance management. No porque la evaluación sumativa no sirva (sirve, y no voy a discutirlo), sino porque también se ha desconectado. La nota certifica cada vez menos lo que dice certificar, y la IA solo ha hecho visible una desconexión que ya venía de antes.
La tentación fácil es contestar “pues no evaluamos”, “quitamos el filtro” o “esto es demasiado difícil de evaluar, así que no lo evaluamos”. El reto es construir un marco para hacerlo bien, asumiendo que es complejo y que habrá que rehacerlo cuando cambien las condiciones. La dificultad de evaluar nunca ha sido excusa para dejar de evaluar, ha sido el motivo para diseñar mejor.
Es la misma conclusión de Murphy y DeNisi (2023): deshacerse de la evaluación no es la respuesta. Lo que toca es rediseñar, seguramente desde cero, no solo hacer normativas o recomendaciones (Corbin, Dawson, Nicola-Richmond y Partridge, 2025). Significa replantear la evaluación a nivel de programa y de forma colaborativa, algo que Nicola-Richmond, Dawson, Partridge y Macfarlane (2025) describen como un asunto de comunidad, más que de asignatura suelta. O sea, un trabajo enorme. No sabemos todavía cómo hacerlo bien en tiempo de IA, con el agravante de que ahora ni siquiera nos queda el consuelo del filtro viejo que, aunque fuera imperfecto, nos dejaba dormir tranquilos.
Referencias:
- Campbell, D. T. (1979). Assessing the impact of planned social change. Evaluation and Program Planning, 2(1), 67–90. https://doi.org/10.1016/0149-7189(79)90048-X
- Corbin, T., Dawson, P., & Liu, D. (2025). Talk is cheap: Why structural assessment changes are needed for a time of GenAI. Assessment & Evaluation in Higher Education, 50(7), 1087–1097. https://doi.org/10.1080/02602938.2025.2503964
- Craig, P., Dieppe, P., Macintyre, S., Michie, S., Nazareth, I., & Petticrew, M. (2008). Developing and evaluating complex interventions: The new Medical Research Council guidance. BMJ, 337, a1655. https://doi.org/10.1136/bmj.a1655
- Deming, W. E. (2000). Out of the Crisis. MIT Press.
- Murphy, K., & DeNisi, A. (2023). New approaches to dealing with performance management: Getting rid of performance appraisals is not the answer. IIM Ranchi Journal of Management Studies, 2(2), 143–158. https://doi.org/10.1108/IRJMS-09-2023-0074
- Murphy, K. R. (2020). Performance evaluation will not die, but it should. Human Resource Management Journal, 30(1), 13–31. (WOS:000490177200001). https://doi.org/10.1111/1748-8583.12259
- Nicola-Richmond, K., Dawson, P., Helen, P., & Macfarlane, S. (2025). It takes a village… Program-wide approaches to redesigning assessment in a time of generative artificial intelligence (GenAI). Journal of University Teaching and Learning Practice, 22(7), e1711–e1711. https://doi.org/10.53761/zpp2ja61
- Pulakos, E. D., Hanson, R. M., Arad, S., & Moye, N. (2015). Performance Management Can Be Fixed: An On-the-Job Experiential Learning Approach for Complex Behavior Change. Industrial and Organizational Psychology, 8(1), 51–76. https://doi.org/10.1017/iop.2014.2
- Skivington, K., Matthews, L., Simpson, S. A., Craig, P., Baird, J., Blazeby, J. M., Boyd, K. A., Craig, N., French, D. P., McIntosh, E., Petticrew, M., Rycroft-Malone, J., White, M., & Moore, L. (2021). A new framework for developing and evaluating complex interventions: Update of Medical Research Council guidance. BMJ, 374, n2061. https://doi.org/10.1136/bmj.n2061
- Strathern, M. (1997). ‘Improving ratings’: Audit in the British University system. European Review, 5(3), 305–321. https://doi.org/10.1002/(SICI)1234-981X(199707)5:3%253C305::AID-EURO184%253E3.0.CO;2-4
Visitas: 1