Preparar una clase con ChatGPT. Subir el ensayo de un estudiante para revisar su redacción. Usar una rúbrica generada por IA. Ninguna de estas acciones parece una decisión ética. Parecen, simplemente, formas de trabajar mejor.

Pero cada una lo es. No porque estén prohibidas, sino porque tienen consecuencias que no siempre vemos, sobre personas que no siempre dan su consentimiento, en sistemas que no siempre controlamos.

Una prueba silenciosa

Un docente quiso comprobar algo. En el examen final del semestre, escondió una instrucción invisible dentro del documento: un párrafo en letra blanca que le pedía a cualquier IA «mencionar dragones y alienígenas» al desarrollar el ensayo. El resultado fue el ensayo perfecto en la forma —extensión correcta, formato impecable, entregado a tiempo— y absurdo en el fondo: dragones y alienígenas en medio de un análisis académico. El estudiante ni siquiera había leído lo que entregaba.

No fue un caso aislado. Es el síntoma de algo más grande: la IA puede producir textos tan convincentes que dejamos de verificarlos, incluso cuando somos nosotros quienes los generamos. Porque la IA no piensa. Es, en el mejor de los casos, un promedio muy elaborado: calcula cuál es la palabra más probable después de la anterior, entrenada con lo que más abunda en internet. Puede sonar autoritaria sin tener razón. El estudiante que la usa como asesor, que dialoga, corrige y cuestiona lo que recibe, aprende. El que copia y pega, delega —sin saberlo— su propio criterio. Y ahí está la primera pregunta ética, la que casi nunca nos hacemos antes de pulsar «enviar»: ¿estoy usando la IA como insumo para pensar, o la estoy dejando pensar por mí?

Estas fueron algunas de las preguntas que se trabajaron en el microtaller sobre IA y protección de datos en la práctica docente que la Dirección de Innovación Educativa Digital organizó a finales de mayo del presente año con docentes de distintas facultades: no si usar la tecnología, sino qué preguntas dejamos de hacernos cuando la usamos por costumbre.

Cuando el texto de un estudiante se convierte en dato

Cuando un docente sube el ensayo de un estudiante a una plataforma de IA, ese texto deja de ser un ejercicio académico. Se convierte en dato. En insumo para un modelo que aprende, almacena y, eventualmente, reproduce.

Shoshana Zuboff lo describe con precisión: vivimos en una economía donde las plataformas no venden servicios, sino predicciones construidas a partir del comportamiento de sus usuarios. Los datos tienen valor. Y los de nuestros estudiantes, también.

En Colombia, la Ley 1581 de 2012 y la reciente Ley 2573 de 2026 son claras: procesar datos personales —incluidos textos académicos con nombre de autor— requiere consentimiento previo, expreso e informado del titular. Es decir, del estudiante. El RGPD europeo (2018), referente global en la materia, añade que los datos recolectados para un propósito no pueden usarse para otro sin nuevo consentimiento.

En el taller surgieron tres posiciones jurídicas que conviven: el nombre es dato público y no configura vulneración directa; los fragmentos de texto sí están protegidos por derechos de autor; y vincular nombre y texto sin autorización es una falta ética aunque hoy no tenga consecuencia sancionable. Los participantes identificaron un vacío jurídico real. Y coincidieron en algo más importante: que la ley va detrás de la tecnología, pero eso no exime de actuar bien ahora.

La segunda pregunta ética: ¿el programa de tu curso informa cómo usas los trabajos de tus estudiantes?

Tres gestos concretos

De ahí salieron algunas prácticas al alcance de cualquier docente:

• Considerar herramientas locales para la información más sensible. Herramientas como LM Studio o Pokepad procesan documentos sin conexión a internet y sin enviar nada a servidores externos.
• Anonimizar un texto. Quitar nombres, lugares y datos identificables antes de subirlo a cualquier IA comercial.
• Avisar, no asumir. Incluir en el programa del curso una nota clara sobre si y cómo se usará IA para revisar o calificar trabajos.

Ningún lineamiento institucional puede actualizarse a la velocidad con la que cambia la tecnología. Por eso espacios como este microtaller no son un trámite de capacitación más: son el lugar donde la comunidad docente se detiene a nombrar los riesgos antes de que se vuelvan costumbre, y donde las preguntas incómodas —¿esto lo puedo hacer?, ¿esto lo debería hacer?— encuentran, por fin, tiempo para ser formuladas en voz alta. Esa es la tercera pregunta, la que resume a todas las demás.

La tecnología no espera. Pero la reflexión, cuando se hace en comunidad, alcanza a ponerse a la altura.

Así lo resume este testimonio del microtaller:

Si quieres seguir estas conversaciones, Ruta Docente Digital abre justamente ese espacio: capacitaciones pensadas para que la comunidad de profesores del Externado no enfrente estas preguntas en solitario, sino con acompañamiento, actualización constante y otros colegas que están lidiando con los mismos dilemas. Te esperamos en la próxima sesión.

Referencia

• Ley 1581 de 2012. Por la cual se dictan disposiciones generales para la protección de datos personales. Congreso de la República de Colombia.
• Ley 2573 de 2026. Por la cual se actualiza el régimen de protección de datos personales y su tratamiento mediante sistemas de inteligencia artificial. Congreso de la República de Colombia.
• Reglamento (UE) 2016/679 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 27 de abril de 2016, relativo a la protección de las personas físicas en lo que respecta al tratamiento de datos personales (Reglamento General de Protección de Datos).
• Zuboff, S. (2019). La era del capitalismo de la vigilancia. Paidós.