La educación está nombrada directamente en el Reglamento de IA. El anexo III, punto 3 cubre la IA que se usa para decidir el acceso a la educación, para evaluar los resultados del aprendizaje, para valorar el nivel educativo que corresponde a una persona y para vigilar comportamientos prohibidos durante los exámenes. Si tu producto hace alguna de esas cosas, se presume de alto riesgo - y, a diferencia de casi todos los sectores, hay una segunda trampa justo al lado, en el artículo 5.
La vigilancia de exámenes es el caso que hay que mirar primero. Vigilar el comportamiento durante una prueba es de alto riesgo de forma explícita según el anexo III 3(d). Si esa vigilancia incluye inferencia de emociones, no es de alto riesgo: está prohibida sin más por el artículo 5, en contextos educativos, y no hay salida documental.
Dónde aterriza la edtech
| Sistema | Nivel probable | Por qué |
|---|---|---|
| Puntuación de admisiones u ordenación de solicitantes | Alto riesgo | Anexo III 3(a) - determina el acceso a la educación y elabora perfiles de personas |
| Calificación automática o puntuación de redacciones | Alto riesgo | Anexo III 3(b) - evalúa los resultados del aprendizaje |
| Nivelación o asignación a itinerarios | Alto riesgo | Anexo III 3(c) - valora el nivel educativo que corresponde |
| Vigilancia de exámenes | Alto riesgo | Anexo III 3(d) - vigilancia de comportamientos prohibidos durante las pruebas |
| Vigilancia de exámenes con inferencia de emociones o de estrés | Prohibido | Artículo 5 - inferencia de emociones en educación, sin más |
| Práctica adaptativa que sugiere el siguiente ejercicio | Probablemente mínimo | Secuenciar contenido no es evaluar al alumno - documenta la posición |
| Tutor con IA o chatbot de estudio | Limitado | Divulgación del artículo 50 - vigente ya |
| Generación de contenidos para docentes | Mínimo | Alfabetización del artículo 4; marcado del artículo 50(2) de los medios generados |
| Horarios, administración, recuento de asistencia | Mínimo | Logística, no evaluación |
La línea que lo decide: secuenciar frente a juzgar
Un sistema adaptativo que elige el siguiente ejercicio porque el anterior se falló está secuenciando contenido. Un sistema que produce una nota, un nivel, un juicio de preparación o una recomendación sobre el alumno está evaluando a la persona - y eso es a la vez anexo III y elaboración de perfiles, lo que cierra la exención del artículo 6(3) de forma absoluta.
Los proveedores suelen estar más cerca de esa línea de lo que creen, porque el mismo motor que secuencia contenido produce además, casi siempre, una estimación de dominio. Si esa estimación se le muestra a un docente, a un responsable de admisiones o a un empleador, está haciendo trabajo de evaluación.
Centro educativo o proveedor: quién debe qué
Un colegio o una universidad que compra una herramienta de calificación con IA es responsable del despliegue según el artículo 26: supervisión humana, seguimiento, pertinencia de los datos de entrada, registro de eventos e informar a los estudiantes afectados. No hereda los deberes del capítulo III del proveedor - gestión de riesgos, documentación técnica, evaluación de la conformidad, marcado CE -, que se quedan con el proveedor. La prueba completa.
Dos trampas propias de la compra educativa. Primera: un centro que modifica sustancialmente una herramienta - reentrenándola con su propia promoción, reconvirtiendo un modelo de nivelación en un filtro de admisiones - puede convertirse en proveedor. Segunda: los responsables del despliegue del sector público de sistemas del anexo III tienen deberes adicionales, incluida una evaluación de impacto relativa a los derechos fundamentales. Las universidades y los centros públicos deberían dar por hecho que les aplica el conjunto pesado.
Lo que está vigente hoy, sea cual sea tu nivel
- Artículo 50 - un bot de estudio le dice a los estudiantes que es una IA, en el primer contacto.
- Artículo 4 - el profesorado y el personal administrativo que opera estos sistemas necesita alfabetización en materia de IA registrada. En educación es más fácil argumentar que la has hecho y más difícil argumentar que no te hace falta.
- Artículo 5 - nada de inferencia de emociones sobre estudiantes. Revisa ahora cualquier función de vigilancia de exámenes o de seguimiento de la implicación, no en 2027.
Las obligaciones de alto riesgo corren hasta el 2 de diciembre de 2027. Eso no queda lejos para un producto de calificación o de admisiones: la evaluación de la conformidad lleva de forma realista entre 12 y 18 meses, y los ciclos de compra académicos son anuales. Mapa completo de plazos.
El RGPD ya hace buena parte del trabajo. Los datos del alumnado son a menudo datos de menores, así que si tienes una EIPD, una posición de diseño adecuado a la edad y una base jurídica que aguantan el escrutinio, buena parte de la gobernanza de datos del artículo 10 queda acreditada con trabajo que ya has hecho. Los informes de Reglynn señalan esos solapamientos en lugar de cobrarte dos veces.
¿Secuenciar contenido o juzgar al alumno?
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Autoevaluación, no asesoramiento jurídico. Esta página y el informe de Reglynn son una autoevaluación estructurada basada en el Reglamento de IA (Reglamento 2024/1689, en su versión modificada por el ómnibus de junio de 2026). Indican dónde te sitúas probablemente y qué conviene verificar con un asesor cualificado. Reglynn no es un organismo notificado y no emite certificaciones.
Cómo se ha hecho. Los informes de Reglynn los genera un sistema de IA construido sobre Claude de Anthropic y se entregan automáticamente. Reglynn es un sistema de IA de riesgo limitado conforme al artículo 50; divulgamos la intervención de la IA allí donde se produce, incluido nuestro asistente de chat. Nuestra propia autoevaluación.