1.4 Uso Conforme de la IA

Mensaje clave

• No existe un vacío legal. El derecho de protección de datos siempre ha sido aplicable.

• El calendario se movió. Las obligaciones de alto riesgo para la IA educativa empiezan el 2 de diciembre de 2027, no en agosto de 2026. Comprobad los materiales de vuestra escuela.
• Ya vinculante desde febrero de 2025. El reconocimiento de emociones en las escuelas está prohibido, y las escuelas que despliegan IA deben garantizar la competencia de su personal. El etiquetado de contenido generado por IA empieza en agosto de 2026.
• La capa más difícil es la protección de datos. Ningún dato personal del alumnado sin un contrato que excluya el entrenamiento con vuestros datos; el consentimiento normalmente no es válido; eliminar los nombres no anonimiza.
• En derechos de autor, el problema es lo que subís. La excepción docente no cubre introducir obras protegidas en una IA.
• Los detectores no sirven como prueba. Sí sirve una inferencia razonada a partir de indicios concretos. Las reglas deben ser claras de antemano, y etiquetar vence a prohibir.
• Las calificaciones siguen siendo humanas — y aprobar automáticamente la sugerencia de una IA no es una decisión humana.
• La responsabilidad recae en la contratación, no en vosotros — y el cumplimiento normativo habilita. Las escuelas con reglas claras son aquellas cuyo profesorado declara ahorrar más tiempo.

Si solo recordáis una frase de esta página: el cumplimiento normativo es una casa, no un muro.

El diario de lectura, una tercera mirada

Nuestro estudiante de 3.º de la ESO, su diario de lectura, la sospecha de su profesor. En el Capítulo 1.3, era una cuestión de aprendizaje; en el Capítulo 1.3, de criterio profesional. Aquí es un expediente judicial.

En diciembre de 2025, el Tribunal Administrativo de Hamburgo, Alemania, resolvió sobre una solicitud urgente en este caso. El profesor había notado que el diario no coincidía con el estilo de escritura del chico en un examen de clase. Como consecuencia, la escuela lo trató como un engaño. A esto siguió una solicitud urgente para detenerlo, pero el tribunal la rechazó. El uso no declarado de IA en el trabajo escolar cuenta como engaño incluso cuando la escuela no tiene una norma explícita contra la IA. Todo el alumnado debe asumir que tiene que trabajar de forma independiente, salvo que se le haya dicho qué ayudas están permitidas. Una salvedad que conviene tener presente desde el principio: se trata de un único tribunal, y la decisión aún no es firme.

Este es un buen momento para abordar el malentendido más común en este campo. No existe un vacío legal. Nunca lo ha habido.

La casa tiene tres plantas

La mayoría del profesorado imagina el derecho sobre la IA como un único muro en construcción en algún lugar de Bruselas. Sin embargo, es más útil imaginar una casa en la que ya vivís. Los cimientos son la protección de datos. Son estructurales. Se colocaron hace años. Rigen vuestra mañana de martes. La planta superior es la Ley de IA de la UE, la ley europea sobre IA, que clasifica los sistemas según su potencial de daño e impone obligaciones más estrictas cuanto mayor es el riesgo. Está parcialmente ocupada y todavía en construcción, con la fecha de finalización recién retrasada. Las puertas y ventanas son el derecho de autor y la normativa de exámenes: pequeños y específicos, y en contacto diario sin que os deis cuenta.

Planta baja: la protección de datos, más clara de lo que muchos piensan

Tratar los datos personales de alguien siempre requiere una base legal. Como organismo público, el permiso de una escuela procede esencialmente de sus obligaciones legales conforme a la normativa escolar. No existe una licencia general que venga incluida con ser docente.

De ahí se derivan tres consecuencias, que forman el núcleo práctico de este capítulo.

El consentimiento no es una solución. Una solución obvia sería simplemente pedírselo a las familias. Sin embargo, este enfoque tiene dos inconvenientes. Primero, el consentimiento debe darse libremente. En un contexto escolar donde las calificaciones son un factor, la petición de un docente no constituye una elección libre. Segundo, el consentimiento debe ser informado, algo difícil de lograr cuando nadie sabe dónde acabarán los datos. El permiso debe proceder de la normativa escolar, no de una firma, ya que esto traslada la responsabilidad hacia arriba, lejos de vosotros.

Eliminar los nombres no anonimiza los datos. En 2024, las autoridades alemanas de protección de datos declararon conjuntamente que, si alguien todavía puede ser identificado a partir del contexto, el dato sigue siendo personal. Esto es especialmente problemático en las escuelas porque los tipos de texto con los que el profesorado más quiere ayuda —como redacciones, escritura libre y diarios de aprendizaje— identifican a su autor por el estilo.

La línea divisoria es el contrato: un proveedor puede tratar vuestros datos si lo hace estrictamente según vuestras instrucciones y existe un acuerdo por escrito a tal efecto. Sin embargo, en el momento en que usa lo que escribís para sus propios fines, el arreglo se derrumba, porque ya no trabaja en vuestro nombre. Así que la prueba práctica es esta: ¿existe tal acuerdo, y excluye el entrenamiento con vuestros datos? Si no, no debería introducirse ningún dato personal.

Dos notas al margen que merece la pena señalar: los datos relativos a salud, discapacidad y necesidades educativas especiales están sujetos a una protección aún más estricta según el derecho de la UE, y al menos un estado alemán (Baden-Württemberg) ha prohibido explícitamente su uso en sistemas de IA mediante decreto ministerial. Cuando están implicados dispositivos privados, la responsabilidad legal recae en la escuela, no en vosotros personalmente, lo cual os exonera a vosotros y obliga a la dirección de vuestro centro.

Planta superior: lo que la Ley de IA exige ya y lo que todavía no

He aquí la corrección que deja obsoletas la mayoría de las guías existentes. En julio de 2026, la UE aplazó el conjunto más pesado de obligaciones de la Ley de IA para la educación, las correspondientes a los sistemas clasificados como de alto riesgo, es decir, los sistemas usados para decidir admisiones, evaluar lo que ha aprendido el alumnado o vigilarlo durante los exámenes, de agosto de 2026 al 2 de diciembre de 2027. Muchos materiales escritos en 2025 y principios de 2026 todavía imprimen la fecha antigua. Si un documento de vuestra escuela lo hace, necesita una nota a pie de página.

La corrección más útil va en el sentido contrario: lo que ya se aplica se subestima, y lo que se discute sin parar todavía no se aplica.

Dos cosas son vinculantes desde el 2 de febrero de 2025.

• El reconocimiento de emociones en las escuelas está prohibido sin excepción. Los sistemas que afirman leer los sentimientos del alumnado —detección de atención, análisis del estado de ánimo, puntuación del «compromiso» a partir de una cámara web— no son una zona gris. Están en la breve lista de prácticas que la Ley simplemente prohíbe.
• Las escuelas que despliegan IA deben asegurarse de que su personal sabe lo que está haciendo con ella. No lleva aparejada ninguna multa, por lo que se pasa por alto ampliamente. Aun así, es vinculante.

Leed esa segunda obligación junto al Capítulo 1.3 y algo encaja. La brecha entre saber sobre la IA y ser capaz de enseñar con ella ya no es solo un problema profesional. Desde febrero de 2025 es una obligación legal.

Desde el 2 de agosto de 2026, el contenido generado por IA debe etiquetarse como tal. A partir del 2 de diciembre de 2027, los sistemas usados para decidir quién es admitido, evaluar lo que ha aprendido el alumnado o vigilarlo durante los exámenes cuentan como de alto riesgo. Quien use un sistema así asume entonces las obligaciones correspondientes. Esto incorpora un requisito de que quienes lo supervisan sean, en palabras de la Ley, «competentes, formados y autorizados». Fijaos en la formulación. La ley ha llegado a la misma conclusión que la pedagogía: la supervisión sin pericia no es supervisión.

Puertas y ventanas: derechos de autor y exámenes

Contraintuitivamente, lo que sale es la parte fácil. Un texto o una imagen generados por una IA generalmente no tienen autor humano en el sentido que exige el derecho de autor, así que suelen estar libres de derechos de autor. Sin embargo, eso no garantiza que estén «limpios»: en la primera gran sentencia europea de este tipo, un tribunal de Múnich determinó que un chatbot había memorizado letras de canciones y las había reproducido casi palabra por palabra. El tribunal situó la responsabilidad en el proveedor, no en la persona que escribió la petición. Si un docente que transmite tal material podría ser responsable es, tal como están las cosas, una cuestión abierta. Lo que entra es el problema más claro, pero fijaos en que esto es una cuestión de derechos de autor, no de la Ley de IA. La Ley de IA no dice nada sobre lo que el profesorado puede introducir en un sistema; eso es un cuerpo normativo distinto y más antiguo.

La excepción que permite al profesorado copiar material para sus clases cubre exactamente eso: copiar una parte limitada de una obra, para esa clase. Subir una obra protegida a un sistema de IA comercial es un acto diferente, y la excepción no lo contempla. El material destinado a la enseñanza escolar, que es principalmente libros de texto, queda excluido de la excepción en cualquier caso. Así que escanear un capítulo para que se resuma es un acto cotidiano que la excepción docente no cubre claramente.

¿Cuánto debería preocuparos esto? Menos de lo que sugiere la brecha, y más que nada. La cuestión es genuinamente incierta: ningún tribunal superior se ha pronunciado sobre ella, y la literatura especializada considera que las excepciones existentes encajan mal con la situación. Cuando un titular de derechos presenta objeciones, la reclamación sería civil y, en la práctica, es un asunto de política escolar y contratación pública más que algo que un docente individual pueda resolver. Lo que no es incierto es el caso concreto, y es la línea que merece la pena recordar: el material de libros de texto escolares y de editoriales no debería introducirse en herramientas de IA en absoluto, ni escaneado ni retecleado, ni siquiera para generar una ficha de trabajo.

La jurisprudencia en este campo parece actualmente inconsistente en toda Europa. En febrero de 2026, el Tribunal Administrativo de Kassel, Alemania, resolvió dos casos universitarios de la misma manera, y con contundencia: cuando un estudiante ha firmado una declaración de que el trabajo es propio, la línea se cruza «ya con un único uso no declarado de IA generativa». Un tribunal administrativo de París, en febrero de 2026, prohibió a una universidad sancionar a un estudiante en absoluto: no había establecido ninguna norma sobre el uso de IA, y sin una norma fijada de antemano no había ninguna infracción disciplinaria que declarar. Un tribunal de apelación sueco había llegado antes al mismo resultado, con hechos casi idénticos a un caso neerlandés que resolvió al contrario. En este caso, un estudiante presentó fuentes inventadas, pero las normas del curso permitían «todas las ayudas» en el trabajo para casa, así que no había nada que hubiera infringido. Donde la falsificación quedó claramente probada, y existía una norma, los tribunales han confirmado las sanciones. El Tribunal Supremo Administrativo neerlandés lo hizo en 2025.

Así que el patrón entre jurisdicciones no depende de los países. Depende de si existía una norma de antemano, y de si el engaño quedó realmente demostrado.

De la práctica se derivan tres reglas.

1. Los detectores no cargan con la prueba. Lo que la ley sí permite es una inferencia a partir de indicios típicos. Esto incluye una redacción repetidamente pulida de forma extraña, un desajuste entre lo que pueden escribir y lo que pueden decir, y fuentes que resultan no existir. El estudiante puede entonces explicarse. Esa es una vía legítima, y no requiere software. La salida de un detector, en el mejor de los casos, es un indicio más entre otros. La tasa de fallos recogida en el Capítulo 1.3 deja el instrumento inutilizable como prueba.
2. Las reglas deben ser claras antes de la evaluación, no después. Ni una prohibición total ni un permiso total se sostienen. Lo que funciona es una declaración de trabajo independiente con una cláusula general sobre la IA, más el deber de declarar qué se usó. En Alemania, Baviera fue la más lejos en 2026: sus universidades no pueden prohibir la IA en evaluaciones no supervisadas en absoluto, pero deben exigir al alumnado que la declare. Etiquetar en lugar de prohibir.
3. Las calificaciones siguen siendo humanas. Ninguna decisión con consecuencias legales para una persona puede tomarla una máquina sola, y una calificación es tal decisión. La Conferencia Permanente de Ministros de Educación de Alemania lo formula con más fuerza todavía: la evaluación es una tarea que solo el profesorado puede realizar. Fundamentalmente, dar el visto bueno formalmente a la sugerencia de una IA no cuenta como una decisión humana. Así que el hallazgo del Capítulo 1.4: una retroalimentación de IA incorrecta es también un problema pedagógico y legal.

Derecho, ética y didáctica convergen, por tanto, en la misma respuesta: evaluar el proceso, no solo el producto.

La verdadera dirección de la responsabilidad

En respuesta, Alemania ha introducido entornos escolares de IA provistos por el Estado. Son plataformas evaluadas con contratos negociados, en lugar de dejar que el profesorado se registre en lo que sea gratuito. Aunque esto resuelve problemas que el profesorado individual no puede resolver por sí solo, siguen siendo criticadas por cómo se gobiernan, si el profesorado realmente las acepta y si las evaluaciones que sustentan son sólidas. Dado que el despliegue está actualmente limitado a un grupo selecto de escuelas y materias específicas, habrá que observar en los próximos meses cómo le va al profesorado con las plataformas.

Lo distintivo es más limitado de lo que podría parecer al principio, y merece la pena precisarlo: en lugar de sacarlo a concurso o comprar acceso a la de otro, Alemania es el único sistema europeo donde un organismo estatal construye y gestiona la plataforma él mismo. Francia también proporciona una plataforma para toda una promoción, pero la encargó, y dos empresas privadas la ofrecen: una escribió el software y la otra aloja los datos. La mayor parte del resto del continente simplemente ha comprado una. Eslovaquia ha llegado más lejos, con 20 000 licencias para facultades de formación docente que se ampliarán a unos 80 000 docentes escolares para 2026. El Estado solo pagará por las licencias realmente usadas, y el proveedor tiene contractualmente prohibido entrenar con datos escolares eslovacos. Estonia negoció un acuerdo similar para su educación secundaria superior, e Irlanda del Norte invirtió 10,7 millones de libras en licencias para todo el profesorado de todas las escuelas. La garantía contractual de que vuestros datos no se usan para entrenamiento —la característica que la plataforma alemana fue diseñada para ofrecer— se puede comprar.

Construirla vosotros mismos no os da automáticamente más control. La plataforma alemana funciona con los mismos modelos de lenguaje comerciales que todas las demás, en servidores europeos, como ha señalado una asociación del sector. En cambio, el sistema francés está alojado en Francia bajo la certificación de seguridad más alta emitida por el Estado francés. Un país construyó la superficie y alquila el motor, mientras que el otro compró el software y conserva las llaves del edificio. Ninguna de las dos opciones es claramente la más soberana, algo que conviene tener presente antes de usar ese término.

Los Países Bajos adoptaron un enfoque diferente, y merece la pena conocerlo porque ofrece una respuesta más honesta a la misma pregunta. En lugar de construir o comprar, las escuelas y universidades neerlandesas unieron fuerzas e hicieron evaluar formalmente a los principales proveedores. Cuando examinaron el asistente de IA de Microsoft, encontraron dos problemas que no pudieron resolverse: los criterios de un filtro de contenido automático que el proveedor no quiso revelar, y la retención de dieciocho meses de datos de diagnóstico que no podía justificarse. Negociaron. En marzo de 2026, sin embargo, el proveedor se negó a cambiar. La evaluación sigue por tanto en ámbar, y se aconseja a las escuelas neerlandesas actuar con cautela y usar su propio criterio caso por caso, en lugar de dar el visto bueno. Un país eliminó el riesgo construyendo a su alrededor, mientras que otro lo examinó de cerca y decidió que aún no estaba listo. Ambos enfoques ofrecen soluciones al problema planteado al principio de este capítulo.

La comparación también zanja una cosa más. La queja de que el profesorado prefiere el chatbot gratuito al oficial no se debe a un fallo de implementación en Alemania. En Estonia, donde el Estado negoció el acceso para todo el alumnado de secundaria superior, apenas algo más de un tercio usaba el chatbot oficial semanalmente al cabo de un año. Resultó que la mayoría ya usaba herramientas gratuitas antes de que empezara el programa. En todas partes, el entorno evaluado compite con el más cómodo. Proporcionar la herramienta oficial es necesario. Pero no es suficiente.

Sin embargo, el argumento estructural se mantiene: el cumplimiento normativo es una condición habilitadora, no un obstáculo. ¿Recordáis lo que se dijo en el Capítulo 1.3? Las escuelas con reglas claras eran aquellas cuyo profesorado decía ahorrar más tiempo. No hay nada en las fuentes que sustentan estos capítulos que sugiera lo contrario.