[ IA · Aprendizaje · Educación 5.0 ] Deep tech · Colombia

Ninguna organización se transforma más rápido de lo que aprende

ONCE IA Lab investiga cómo aprenden las personas cuando la inteligencia artificial entra en el proceso, y traduce esa evidencia en transformación digital y capacitación para instituciones educativas, entidades públicas y empresas.

Qué hacemos con su equipo Ver el observatorio →
[01]Investigación científica

Primero la pregunta científica

Somos un laboratorio de investigación aplicada en la intersección entre inteligencia artificial y aprendizaje. Trabajamos con protocolos, mediciones y publicación abierta: lo que sostiene una recomendación es la evidencia detrás, disponible para que cualquiera la revise.

[ Línea 01 ]

Cómo se aprende con IA

Qué usos de la IA producen aprendizaje y cuáles lo sustituyen. La evidencia internacional ya distingue entre usarla para producir un entregable y usarla para comprender: los resultados son opuestos.

[ Línea 02 ]

Criterio para juzgar la máquina

La habilidad que decide el resultado no es operar la herramienta, es evaluar lo que devuelve. Investigamos cómo se enseña ese criterio a estudiantes, docentes y equipos de trabajo.

[ Línea 03 ]

Medición de capacidades

Instrumentos para medir lo que casi nadie mide: bases, criterio digital, motivación y clima de aprendizaje. Sirven igual en un colegio, en una secretaría o en un área de operaciones.

[ Tesis ]

El interés es la materia prima. La guía humana lo convierte en aprendizaje. La tecnología lo multiplica.

Sin ese orden, la inversión en tecnología produce actividad y no resultados. Es la misma lección para un aula de primaria y para un área de operaciones.

[02]Transformación digital y capacitación

De la evidencia a la capacidad instalada

Acompañamos a organizaciones que quieren adoptar IA sin quedarse en pilotos. El trabajo tiene un orden: diagnóstico de capacidades, formación de los equipos que van a usar la tecnología y medición del efecto sobre el trabajo real.

El destinatario no es solo el sistema escolar. Una entidad pública que digitaliza un trámite y una empresa que automatiza un proceso enfrentan el mismo cuello de botella: el equipo tiene que aprender a trabajar distinto.

Medir→Formar→Implementar→Volver a medir
Protocolo de trabajo
[01] Diagnóstico

Medimos qué sabe hacer hoy el equipo y qué datos existen. Sin línea base no hay forma de saber si algo mejoró.

[02] Capacitación

Formación con los casos de uso de la propia organización, orientada a juzgar resultados de IA y no solo a operarla.

[03] Implementación guiada

Adopción en el flujo de trabajo real, empezando por liberar tiempo de tareas repetitivas.

[04] Medición del efecto

Volvemos a medir contra la línea base y publicamos el método. El resultado se defiende con datos.

Sector educativo

Colegios, universidades y secretarías de educación: criterio digital docente y tiempo recuperado para enseñar.

Sector público

Entidades que digitalizan procesos y necesitan equipos capaces de sostener la operación después del proyecto.

Empresa

Áreas que adoptan IA en su trabajo diario y quieren medir el efecto sobre productividad y calidad.

[03]Observatorio

Los datos que fijan el orden de prioridades

Seguimiento comparado de calidad y equidad educativa en América Latina. Dos indicadores de PISA 2025 que explican por qué la tecnología, sin foco, amplía las brechas en lugar de cerrarlas.

Mapa comparado · América Latina OCDE · PISA 2025
17,4 %

De la variación en ciencias se explica por el origen socioeconómico en Colombia. OCDE: 11,6 %.

93 pts

Separan al 25 % más favorecido del 25 % menos favorecido, dentro del mismo país.

9,2 %

De los estudiantes del cuartil más pobre alcanza el cuartil de mejor desempeño. OCDE: 11,9 %.

25,9 %

Reporta distracción digital en la mayoría de las clases, igual que el promedio OCDE.

[04]Análisis
[ Nota de análisis ] Septiembre de 2026

PISA 2025 dejó para Colombia un resultado subestimado

Los titulares se quedaron en el puesto 63 de 91. La misma prueba muestra que los estudiantes colombianos reportan perseverancia y curiosidad por encima del promedio OCDE, mientras el origen socioeconómico explica el 17,4 % del resultado.

La edición evaluó por primera vez el uso de IA en el aprendizaje: usarla para redactar tareas se asocia a peor desempeño, usarla para aprender con criterio previo se asocia a mejor desempeño. Ahí está la tesis de la nota.

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En preparación
  • [ Nota técnica ]

    Enseñar a evaluar lo que produce la IA

    Cómo se construye criterio digital en aula y en equipos de trabajo, y cómo se mide.

  • [ Serie de datos ]

    Indicadores del observatorio: metodología abierta

    Definición de cada indicador, fuente y criterio de actualización.

  • [ Documento de trabajo ]

    Transformación digital y capacidad de aprendizaje organizacional

    Qué explica que dos entidades con la misma tecnología obtengan resultados distintos.

Títulos previstos para los próximos números.

[05]Contacto

Diagnósticos, capacitación y proyectos de investigación

Cuéntenos el caso concreto: qué proceso quiere transformar, qué equipo lo va a sostener y qué datos tiene hoy. Con eso proponemos un alcance.

contacto@once.com.co