En 2025, más de 300 alumnos de primero pasaron por nuestras clases. El 100 % usaba inteligencia artificial y ninguno supo definir qué es la IA generativa. Es observación docente propia en la Universidade da Coruña, no una encuesta, y no la extrapolamos.
No me preocupa que la usen; me preocuparía más que llegasen sin usarla. Usan antes de comprender, que es otra cosa. Por eso la pregunta que abre el curso no es si dejamos entrar la IA en el aula —ya entró—, sino qué le dejamos hacer. Y ahí hay una frontera que docentes y universidades deberíamos conocer: una IA que ayuda a pensar y una IA que decide sobre el alumno pueden compartir tecnología y estar en situaciones jurídicas distintas.
Puede, y la línea es concreta. Un asistente que conversa con el alumno queda sujeto a las obligaciones de transparencia del artículo 50 del Reglamento de IA. Un sistema que evalúa o decide sobre la persona entra en el ámbito de educación del anexo III, cuyos requisitos se aplican desde el 2 de diciembre de 2027. La diferencia no está en la tecnología: está en la finalidad prevista.
En resumen
- El anexo III del Reglamento (UE) 2024/1689 enumera ocho ámbitos de alto riesgo y el tercero es educación. Sus requisitos rigen desde el 2 de diciembre de 2027, no desde agosto de 2026.
- El artículo 6, apartado 3, prevé una excepción, pero con tres capas acumulativas y una regla de cierre que la anula si el sistema elabora perfiles de personas físicas.
- Decide la finalidad prevista, no el sector ni la tecnología: dos sistemas con el mismo modelo pueden caer en categorías distintas.
- El artículo 50, apartado 1, obliga al proveedor, no a quien utiliza el sistema por el mero hecho de utilizarlo.
- En nuestras clases de primero de 2025, más de 300 alumnos usaban IA y ninguno supo definir qué es la IA generativa. Observación docente propia en la Universidade da Coruña, no una encuesta.
Qué dice el Reglamento de IA sobre la educación
El Reglamento (UE) 2024/1689, en su versión consolidada, clasifica como de alto riesgo los sistemas destinados a ocho ámbitos enumerados en su anexo III. El tercero es educación y formación profesional. Sobre ese punto hay tres precisiones que se omiten casi siempre.
La primera es de calendario. Los requisitos de los sistemas del anexo III se aplican desde el 2 de diciembre de 2027. Quien lea que «la IA en educación ya es alto riesgo desde agosto de 2026» mezcla dos calendarios: el de la transparencia, que sí empezó el 2 de agosto de 2026, y el del capítulo III, desplazado por el Reglamento (UE) 2026/1744. Está desarrollado en qué se aplazó exactamente y qué no.
La segunda es de alcance. Estar en uno de los ocho ámbitos no convierte automáticamente un sistema en de alto riesgo. El artículo 6, apartado 3, permite excluirlo, pero exige tres cosas acumulativas: que no plantee un riesgo importante de perjuicio para la salud, la seguridad o los derechos fundamentales; que concurra al menos una de cuatro condiciones tasadas; y una regla de cierre que anula lo anterior, porque los sistemas del anexo III son siempre de alto riesgo cuando elaboran perfiles de personas físicas. Quedarse en la primera capa es el error más caro, porque autoriza a no cumplir.
La tercera es de sujeto. La obligación de avisar de que se habla con una IA —artículo 50, apartado 1— recae sobre el proveedor: quien desarrolla un sistema de IA, o lo hace desarrollar, y lo introduce en el mercado o lo pone en servicio bajo su propio nombre o marca. Una universidad que contrata un asistente ajeno no es su proveedora por usarlo; una que desarrolla el suyo y lo pone en servicio bajo su nombre o marca puede asumir la condición de proveedora.
Qué sistemas de IA pueden ser de alto riesgo en educación
| Sistema en el aula | Qué hace | Categoría | Desde cuándo |
|---|---|---|---|
| Asistente conversacional que devuelve preguntas | Acompaña el razonamiento del alumno. No califica ni deja constancia académica | Sujeto a las obligaciones de transparencia del art. 50 | 2 de agosto de 2026 |
| Generador de materiales para el docente | Produce borradores que un profesor revisa y asume | No es de alto riesgo por esa finalidad. Las obligaciones de transparencia se analizan según su funcionamiento y uso | Según el caso |
| Corrector que califica exámenes | Evalúa resultados de aprendizaje de la persona | Anexo III, punto 3 · alto riesgo | 2 de diciembre de 2027 |
| Sistema de admisión o de asignación de plazas | Decide sobre el acceso de la persona | Anexo III, punto 3 · alto riesgo | 2 de diciembre de 2027 |
| Detector de uso de IA con constancia en el expediente | Su salida tiene consecuencia académica | Exige análisis del caso concreto | Antes de ponerlo en servicio |
La pregunta rápida que ordena la tabla es ¿esto puntúa a la persona? Vale para una reunión, pero no es el test completo. La formulación robusta es más ancha —¿el sistema evalúa, decide o influye materialmente sobre la situación académica de alguien?— y el análisis exige tres cosas: finalidad prevista, anexo III y filtro del artículo 6.3.
En el proyecto de directrices de clasificación de la Comisión Europea, que todavía no constituye Derecho consolidado, la puntuación individual y la elaboración de perfiles aparecen en los ejemplos como señales especialmente relevantes para determinar cuándo la excepción del artículo 6.3 no resulta aplicable.
Qué debe revisar una universidad antes de usar IA en el aula
- Escribir la finalidad prevista en una frase, sin adjetivos ni nombre de producto. Si contiene «califica», «puntúa» u «ordena», el análisis empieza en el anexo III.
- Determinar el papel de la institución: proveedor, responsable del despliegue o ambos. De ahí cuelga toda la lista de obligaciones.
- Comprobar si hay elaboración de perfiles. Es la regla de cierre: si la hay, la excepción del artículo 6.3 no opera, y no hay conversación posible sobre riesgo importante.
- Incorporarlo a un registro interno de sistemas de IA con finalidad, modelo, responsable, clasificación, normativa aplicable y supervisión declarada. No existe una obligación general de registrar cualquier IA antes de usarla, pero sí obligaciones concretas en supuestos concretos: el proveedor que concluye que un sistema del anexo III no es de alto riesgo debe documentar esa evaluación y, conforme al artículo 49, apartado 2, registrar al proveedor y al sistema en la base de datos de la Unión Europea prevista en el artículo 71.
- Declarar que es una IA en la primera interacción: no en el pie de página ni en la política de privacidad, sino donde empieza la conversación.
- Decidir qué se queda fuera. Es la palanca más barata que existe y casi nadie la usa.
Cuándo empieza a aplicarse cada obligación
Los plazos no dependen de nadie y conviene tenerlos a mano. Obligaciones de transparencia del artículo 50, desde el 2 de agosto de 2026. Requisitos del alto riesgo del anexo III, desde el 2 de diciembre de 2027. Y una única transición, limitada al marcado legible por máquina del artículo 50, apartado 2, para los proveedores de sistemas generadores de contenido sintético puestos en el mercado antes de agosto de 2026: termina el 2 de diciembre de 2026.
Los errores que vemos en la práctica
El primero es de sujeto: se lee «hay que avisar de que es una IA» y acaba en un banner en la web de la facultad, cuando el precepto obliga a quien provee el sistema y exige que la información llegue con ocasión de la primera interacción.
El segundo es creer que quedar fuera del alto riesgo ahorra trabajo. No lo ahorra: lo cambia de sitio. El proveedor que concluye que la excepción del artículo 6.3 resulta aplicable debe documentar esa evaluación antes de introducir el sistema en el mercado o ponerlo en servicio.
El tercero no es jurídico y es el que más importa: confundir prohibir con enseñar. Los alumnos del principio usaban IA sin poder definirla. No hay resistencia a la herramienta: hay ausencia de criterio. Y el criterio no se instala, se entrena. Sobre eso, el pensamiento crítico no se destruye y el arte de no volverse idiota usando la IA.
La decisión que hemos tomado nosotros
En nuestro laboratorio de docencia universitaria, Simplicity Lab©, conviven dos sistemas construidos sobre la misma tecnología.
Uno, SOKRATES©, conversa con el alumno y no le da la respuesta: le devuelve la pregunta. Está en servicio, con supervisión docente, y declara que es una IA cuando empieza la conversación. Hasta el 30 de septiembre de 2026 el acceso es libre y gratuito: se puede probar sin registro previo y comprobar en treinta segundos qué se siente cuando una máquina se niega a hacerte el trabajo.
El otro, SOLÓN©, corrige exámenes. Funciona. Y sigue en prototipo, sin ponerse en servicio, porque un sistema que califica evalúa resultados de aprendizaje de una persona. No es prudencia decorativa ni una posición contra la tecnología: podemos construirlo, y hemos decidido no usarlo hasta estar en condiciones de sostenerlo el día que los requisitos rijan.
Qué sabemos, y qué no, sobre aprendizaje activo e IA
Que el alumno trabaje en clase en lugar de escuchar no es una intuición reciente. El metaanálisis de Freeman y otros, publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences en 2014, reunió 225 estudios: las puntuaciones en exámenes mejoraban alrededor de un 6 % con metodologías activas y la tasa media de suspensos pasaba del 33,8 % al 21,8 %. Conviene decir qué demuestra y qué no: compara aprendizaje activo con clase magistral en asignaturas de ciencias, tecnología, ingeniería y matemáticas de grado, y no mide el efecto de la IA en el aula. Respalda la premisa de la que partimos, no la conclusión que nos gustaría.
Qué queremos hacer este curso
El curso pasado alfabetizamos dentro de nuestras posibilidades: explicar qué es esto, cómo funciona y por qué no siempre acierta. Era lo urgente y sigue siendo la base. Pero alfabetizar no basta, porque saber qué es una IA no dice nada sobre qué hacer con ella.
Este curso vamos a por tres cosas, que son las mismas tres sobre las que trabajamos fuera del aula:
- Alfabetización. Entender qué es un modelo, qué hace cuando responde y por qué se equivoca con aplomo.
- Reskilling. Trabajar lo que no se automatiza: análisis, criterio, decisión y responsabilidad sobre el resultado.
- Gobernanza. Decidir por escrito qué sistema entra, qué hace, quién lo supervisa y qué no le dejamos hacer.
Las tres juntas, y en ese orden. Alfabetizar sin gobernar produce gente que usa bien una herramienta dentro de una organización que no sabe qué está pasando. Gobernar sin alfabetizar produce políticas que nadie entiende y por eso nadie cumple. Es lo mismo que vemos en las empresas y lo mismo que trabajamos en la metodología de IA para docencia universitaria.
Empieza un curso y vuelve la pregunta de si estamos preparando a nuestros alumnos para el mundo en el que van a trabajar. La respuesta pasa menos por incorporar herramientas y más por decidir, una a una, cuáles entran en el aula y cuáles no. Aprender primero, utilizar después, y dejar escrita la razón de cada decisión: dentro de dos años alguien preguntará por qué aquel sistema calificaba y quién lo autorizó. Estamos empezando y no tenemos una solución cerrada: tenemos un método, un registro y la costumbre de anotar los errores.
Preguntas frecuentes
¿Es de alto riesgo un chatbot que ayuda a estudiar?
No por serlo. Un asistente que acompaña el estudio, no califica y no deja constancia académica queda bajo las obligaciones de transparencia del artículo 50, desde el 2 de agosto de 2026. Lo que activa el anexo III es que el sistema decida sobre la persona: evaluando, admitiendo, asignando o puntuando.
¿Desde cuándo se aplican los requisitos de alto riesgo en educación?
Desde el 2 de diciembre de 2027 para los sistemas del anexo III. La transparencia del artículo 50 es otro calendario y empezó el 2 de agosto de 2026. Confundirlos lleva a dos errores simétricos: creerse obligado a algo que aún no rige, o a salvo de algo que ya rige.
Si mi universidad usa un sistema de un proveedor externo, ¿qué obligaciones tiene?
Las del responsable del despliegue, que no son las del proveedor: el aviso de interacción del artículo 50, apartado 1, obliga a quien provee el sistema. Ahora bien, construir sobre tecnología ajena y publicarla bajo marca propia puede convertir a la institución en proveedora del sistema resultante.
¿Puede una IA corregir exámenes?
Técnicamente sí, y es la decisión más delicada del aula. Un sistema que califica evalúa resultados de aprendizaje de una persona, y eso lo sitúa en el ámbito de educación del anexo III, con requisitos aplicables desde el 2 de diciembre de 2027. La excepción del artículo 6.3 no opera si hay elaboración de perfiles.
¿Hay que decirle al alumno que está hablando con una IA?
Sí, con dos precisiones. La obligación es de diseño y recae sobre el proveedor. Y la información se facilita de forma clara y distinguible a más tardar con ocasión de la primera interacción, ajustándose a los requisitos de accesibilidad. La excepción de que resulte evidente exige una persona razonablemente informada, atenta y perspicaz.
¿Alfabetizar en IA es suficiente?
No. Saber qué es un modelo no dice nada sobre qué hacer con él. Hacen falta tres capas: alfabetización para entender la herramienta, reskilling para desarrollar lo que la herramienta no hace —análisis, criterio, decisión— y gobernanza para dejar escrito qué sistema entra, qué hace y quién responde. Alfabetizar sin gobernar deja a la organización sin saber qué está pasando dentro.
¿Qué pasa si prohibimos la IA en clase?
Que se usa igual, fuera del aula y sin criterio. En nuestras clases de primero de 2025, más de 300 alumnos usaban IA y ninguno supo definir qué es la IA generativa: es observación docente propia, no una encuesta, y no la extrapolamos. Prohibirla traslada el problema a donde nadie enseña a usarla.
Aplicamos este criterio a nuestros propios sistemas antes que a los de nadie. Nuestro registro interno, consultado el 28 de agosto de 2026, tiene 19 sistemas de IA: 18 en servicio y 1 en prototipo, cada uno con su modelo, su nivel de riesgo, los artículos del Reglamento que le aplican y su supervisión humana declarada. El que está en prototipo es el corrector de exámenes, y sigue ahí por decisión. El que sí está en servicio se puede probar hasta el 30 de septiembre de 2026 sin coste.