Evaluaciones redactadas con IA

Por qué importa

La página en blanco es la razón de que las evaluaciones lleguen tarde, y el sesgo de memoria, la razón de que sean injustas. El redactor de IA de Kit ataca ambas: reúne pruebas reales (los objetivos y avances de la persona evaluada, su evaluación anterior, sus expectativas del rol, sus propias notas y, con opt-in, su trabajo entregado) y produce un borrador estructurado que responde a las preguntas del ciclo. Generar un borrador no lo envía.

Antes de enviar, el evaluador debe comprobar el borrador, corregir los errores y justificar la valoración. Kit registra la asistencia de IA y, además, un cambio de contenido o una asunción de autoría explícita. Estas comprobaciones no verifican la calidad de la revisión humana ni acreditan el cumplimiento legal.

Generar un borrador

Abre cualquier evaluación de tu cola y pulsa Draft with AI (redactar con IA). La generación es síncrona: unos segundos después, el formulario está relleno y listo para editar. Las pruebas disponibles dependen del rol del evaluador. Los responsables y los autoevaluadores pueden usar todas las fuentes de abajo. Los compañeros evaluadores solo reciben las expectativas del rol y, opcionalmente, las señales de trabajo.

Pruebas	Fuente
Objetivos + avances	Los objetivos de la persona evaluada: título, estado, progreso y última nota
Evaluación anterior	El resumen del responsable en la última acta probatoria finalizada de la persona evaluada
Expectativas del rol	El resumen del rol del participante para este ciclo
Las notas de la propia persona evaluada	El campo Your own notes de su autoevaluación: trabajo invisible para las herramientas, como mentoría e incidentes
Señales de trabajo (opt-in)	MR fusionadas y actividad de revisión obtenidas en vivo desde las fuentes conectadas, solo si marcas la casilla en ese borrador

La salida rellena las respuestas a las preguntas del ciclo, una puntuación global propuesta (solo si encaja en la escala de la plantilla) y un resumen escrito como temas más contribuciones representativas. Desde ese momento la evaluación queda marcada como asistida por IA, y la marca la acompaña hasta el acta probatoria.

El prompt es narrativo por construcción: el redactor cita trabajo representativo, reconoce las contribuciones de dirección y habilitación de IA, y tiene prohibido producir métricas de volumen, clasificaciones o comparaciones entre personas.

El rastro de responsabilidad

Los metadatos del borrador se cifran y se guardan en la propia evaluación:

• Generación: cuándo se redactó, quién lo pidió y una copia literal de lo que produjo la IA.
• Cambio de contenido: cada guardado compara las respuestas, el resumen y la puntuación global con el borrador guardado. La primera diferencia deja una marca temporal de edición; Kit no valora cuán sustancial es ese cambio.
• Autoría explícita: enviar un borrador sin editar exige la casilla de autoría, que deja una marca temporal de autoría y tu nombre.
• Transparencia de señales: si se usaron señales de trabajo, los elementos usados se conservan en la evaluación y se muestran a su evaluador. La persona evaluada no tiene acceso automático a este panel en la evaluación de otra persona; comenta las fuentes con ella antes de la finalización.

El acta de evaluación finalizada copia el contenido de la evaluación y la marca de asistencia por IA, no los metadatos completos del borrador ni la lista de señales. Indica en cada evaluación si hubo asistencia de IA, y el PDF probatorio lo imprime como Borrador asistido por IA: Sí/No para la persona evaluada y el auditor.

Acción intentada	Qué hace Kit
Enviar un borrador de IA intacto, sin marcar la casilla	Rechazado: «debe editarse o asumirse de forma explícita antes de enviarla: un borrador de IA sin revisar no puede ser evidencia»
Enviar tras cambios de contenido	Permitido; marca temporal de edición en el rastro
Enviar sin editar con la casilla de autoría marcada	Permitido; marca temporal de autoría + nombre en el rastro
Generar un borrador	Se guarda sin enviar; una herramienta MCP aparte puede enviar la propia evaluación del usuario que actúa cuando se cumplen las condiciones de envío

Créditos y modos de fallo

La redacción consume los créditos de IA de tu cuenta, medidos como cualquier otra función de IA (consulta Integraciones > Configuración de IA): una completion de LLM por borrador. Si los créditos se agotan, recibes un mensaje específico («Se han agotado los créditos de IA de esta cuenta: escribe la evaluación a mano o recarga créditos.») en lugar de un fallo silencioso. Si el modelo o una fuente de señales no responde, el borrador falla de forma limpia o se degrada (un GitLab caído se convierte en una nota en el contexto del borrador, nunca en un formulario roto) y siempre puedes escribir a mano.

En resumen

• Pide a las personas evaluadas que cuiden sus objetivos y Your own notes antes de redactar: la calidad del borrador depende de lo que entra
• Pulsa Draft with AI; marca la casilla de señales de trabajo solo con conocimiento de la persona evaluada
• Edita el borrador; contrasta cada afirmación con tu propio criterio
• Si no cambias nada, marca la casilla de autoría de forma consciente
• Comprueba que el panel de transparencia de señales muestra lo que esperas antes de enviar

Y ahora qué

• Fuentes de señales de trabajo: conecta GitLab para que los borradores citen trabajo real entregado
• Pruebas SOC 2 y exportaciones: cómo ve un auditor la marca de asistencia por IA