¿Es legal evaluar con IA? Lo que dice el AI Act
El AI Act clasifica como alto riesgo la IA que evalúa aprendizaje, con obligaciones plenas desde el 2 de agosto de 2026. Qué puede automatizar un profesor y qué exige supervisión humana real.
Evaluar con IA no es ilegal, pero desde el 2 de agosto de 2026 está sujeto a las obligaciones plenas del AI Act (Reglamento UE 2024/1689) para sistemas de alto riesgo: los que evalúan resultados de aprendizaje o condicionan el acceso a la formación. En la práctica, un profesor puede seguir usando IA para corregir y calificar, siempre que la supervisión humana sea real —entender el criterio, poder corregirlo— y no un trámite de firma sobre lo que decidió la máquina.
¿Qué dice exactamente el AI Act sobre evaluación educativa?
El Reglamento (UE) 2024/1689 incluye en su Anexo III los sistemas de IA usados para "evaluar los resultados del aprendizaje... y dirigir el proceso de aprendizaje" y para "evaluar el nivel de educación adecuado" entre los casos de alto riesgo. Esto no prohíbe la herramienta: impone obligaciones al proveedor (documentación técnica, gestión de riesgos) y al centro como usuario/desplegador (deployer): supervisión humana, uso conforme a las instrucciones del proveedor, y formación básica en IA de quien la maneja. El desarrollo completo, con fechas y categorías de riesgo, está en qué cambia en tu centro con el AI Act el 2 de agosto de 2026 y en alto riesgo y anexo III explicado.
Los dos tipos de "evaluar con IA" que la norma trata distinto
| Caso | Ejemplo | Riesgo | Qué exige |
|---|---|---|---|
| Corrección de respuesta cerrada | Test de opción múltiple con clave objetiva | Bajo | Verificación técnica ordinaria; sin supervisión caso a caso |
| Valoración de respuesta abierta | Ensayo, proyecto, respuesta de desarrollo, rúbrica competencial | Alto | Supervisión humana efectiva, criterio explicable, revisión antes de calificación firme |
La línea no es "usar IA sí/no": es si hay interpretación de por medio. Cuanto más se parezca la tarea de la IA a "juzgar calidad", más supervisión real necesita el resultado antes de convertirse en nota oficial.
Qué es (y qué no es) supervisión humana efectiva
Sí es supervisión efectiva:
- El docente conoce los criterios de evaluación que se aplicaron (no solo ve un número).
- Puede detectar un error de la herramienta y corregirlo sin depender de soporte técnico.
- La calificación final es una decisión pedagógica del docente, apoyada en la propuesta de la IA.
No es supervisión efectiva:
- Firmar en bloque las notas propuestas por la herramienta sin revisar una muestra representativa.
- No poder explicar a una familia por qué la nota es la que es, más allá de "lo dijo el sistema".
- Usar la IA para calificar sin que el docente conozca los criterios de evaluación reales de su currículo — algo que solo ocurre si la herramienta trabaja con criterios genéricos en vez de los del centro. Cómo evitarlo lo tratamos en corregir y dar feedback con IA por criterios LOMLOE.
Este mismo criterio de "vigilancia sin sustituir el juicio humano" es el que hace ilegales ciertas prácticas de vigilancia automatizada de exámenes: ver qué prohíbe el AI Act al proctoring con IA para el caso paralelo de supervisar al alumno, no de calificarlo.
Checklist rápida antes de calificar con ayuda de IA
- ¿La tarea es de respuesta cerrada y objetiva, o requiere criterio?
- Si requiere criterio: ¿conozco y puedo explicar los criterios que se aplicaron?
- ¿He revisado el resultado antes de que sea la nota firme, o solo lo he validado en bloque?
- ¿Podría explicarle a una familia, sin remitirme a la herramienta, por qué esa es la nota?
- ¿Está documentado en algún lugar (programación, cuaderno de evaluación) qué papel tuvo la IA?
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