Educación
Ciento veinte trabajos para corregir el fin de semana, el mismo tema preparado tres veces por nivel y una secretaría que en septiembre teclea expedientes y contesta los mismos plazos. Inferana lo lleva a una herramienta aprobada, con el dato del alumno dentro del centro.
Qué exige cada reglamento del sector y qué parte de eso resuelve el despliegue.
Admisión, evaluación y detección de fraude en exámenes son alto riesgo; el reconocimiento de emociones está prohibido.
Modelos abiertos con model cards y licencias publicadas, control de accesos y registro auditable de cada consulta para documentar la supervisión docente.
Consentimiento y tratamiento de datos personales de menores con garantías reforzadas y minimización.
Prompts y respuestas no se almacenan ni entrenan modelos, y el trabajo del alumno se queda dentro del perímetro del centro.
Derechos digitales en el ámbito educativo y protección de los datos de menores de catorce años.
Control de accesos por usuario y equipo, con registro de quién consultó qué y cuándo, exportable para el DPD.
Centros y universidades públicas categorizan sus sistemas y aplican las medidas de seguridad correspondientes.
On-premise dentro de tu propia infraestructura, que hereda la categorización y los controles que el centro ya tiene acreditados.
Los mismos que ya usas, específicos para tu sector.
Nadie lo aprobó, pero hay ciento veinte trabajos que devolver el lunes y las herramientas gratuitas están a un clic. Lo que llega después es siempre lo mismo:
Corrijo ciento veinte trabajos el fin de semana y las notas van el lunes.
ProfesoradoPreparo el mismo tema tres veces, uno por nivel del grupo.
Jefatura de departamentoCada adaptación curricular se pide por escrito y me lleva media tarde.
Departamento de orientaciónEn matrícula tecleo expedientes y contesto los mismos plazos cuarenta veces.
Secretaría académicaEl papeleo de la convocatoria se come la mañana que era para investigar.
Personal docente investigadorSon datos de menores y no sé en qué servidor acaban.
Delegado de protección de datosSi una nota sale de una máquina, la familia me la reclama.
Jefatura de estudiosLa calificación con efecto sobre el alumno entra en el Anexo III del AI Act como sistema de alto riesgo, y la decisión la firma un docente. Lo que aportamos es apoyo a la corrección y el registro auditable de cada consulta, para que el centro pueda documentar quién revisó qué y sostener la reclamación de una familia.
No se almacenan ni se usan para entrenar modelos. El texto se procesa para generar la respuesta y ahí termina. La inferencia ocurre en infraestructura europea o en el CPD del centro, así que el trabajo de un menor se queda dentro del perímetro que el centro controla.
Sirve para el borrador. El informe del alumno se procesa dentro del perímetro del centro, sin almacenar prompts ni respuestas, y sale un texto con la estructura que ya usáis. La decisión pedagógica y la firma son del departamento de orientación, que conoce al alumno y responde del documento.
Tarifa plana. El coste se conoce al firmar y no se mueve con el número de consultas, así que cabe en una partida anual y en un expediente de contratación. Un precio por token obliga a estimar el consumo de un claustro entero durante un curso, que es justo lo que nadie puede prever en septiembre.
No ofrecemos detector de texto generado. La detección de fraude en exámenes es alto riesgo bajo el Anexo III, los detectores actuales fallan y el falso positivo recae sobre un alumno concreto. Esa decisión necesita procedimiento del centro y criterio docente.
Sí, con la misma clave. Ahí la consulta sale hacia el proveedor del modelo, así que los trabajos de alumnos y los datos de investigación se trabajan con los modelos abiertos dentro del perímetro. El acceso se configura por equipo.
Control de accesos por usuario y equipo, con registro de cada consulta. Dirección y el delegado de protección de datos pueden revisar el uso y exportarlo. El registro existe para responder a una reclamación y para documentar el uso ante una auditoría.
Reciben el mismo trato: inferencia en infraestructura europea o en la del propio campus, sin almacenar prompts ni respuestas. Los modelos son abiertos y la API es compatible con OpenAI, así que un grupo puede montar su pipeline y llevárselo si cambia de proveedor.
En la demo repasamos tu caso: qué modelos necesitas, dónde se despliegan y qué hace falta para cumplir con la normativa que te aplica.
Te respondemos en un día laborable.
