Seguridad y privacidad
Gradeo aplica IA a la educación desde un enfoque de apoyo, transparencia, privacidad y prudencia: ayuda a preparar propuestas útiles para el docente, sin sustituir la revisión humana ni automatizar la decisión académica final.
IA responsable y papel de Gradeo
En Gradeo entendemos que aplicar inteligencia artificial a contextos educativos exige algo más que buenos resultados: exige claridad sobre el papel de la IA, respeto por la privacidad y un diseño que mantenga el control en manos de las personas. Por eso, Gradeo está planteado como una herramienta de apoyo al profesorado. Su función es ayudar a preparar propuestas de corrección, feedback y tutorización con más consistencia y menos carga operativa, sin sustituir el juicio profesional del docente.
Nuestro enfoque de uso
Diseñamos Gradeo con una idea central: la IA asiste, el docente decide y la decisión final no se formaliza automáticamente dentro de la aplicación. Esto significa que Gradeo no está pensado como una herramienta de decisión autónoma, sino como un sistema de apoyo para preparar una propuesta útil, revisable y contextualizada.
Qué puede hacer Gradeo
Dependiendo del flujo de trabajo y de la configuración elegida, Gradeo puede analizar documentos académicos, aplicar rúbricas con mayor consistencia, proponer puntuaciones por criterio, redactar feedback estructurado, generar resultados o informes de apoyo y facilitar procesos de corrección y tutorización más homogéneos. Todo ello se apoya en el contexto que aporta el docente, como la rúbrica, las instrucciones, los materiales de referencia, el estilo deseado y la configuración del proceso.
Qué no hace Gradeo
Gradeo no pretende sustituir el criterio del profesor, emitir por sí solo una decisión académica final válida ni convertirse en la única base para una nota final. En el estado actual del producto, Gradeo termina en una propuesta asistida por IA. La revisión final y el uso definitivo del resultado deben resolverse fuera de la aplicación, según el criterio docente y el marco organizativo aplicable.
Principios de uso responsable
El uso responsable de IA en educación requiere reconocer que no todas las decisiones tienen el mismo impacto. Cuanto mayor sea la relevancia académica de una actividad, más importante es revisar los resultados con criterio humano, evitar automatismos indebidos, entender que una propuesta de IA puede contener errores o inconsistencias y adaptar el uso a la política del centro o de la organización cuando exista. Por eso, nuestro enfoque parte de varios principios: transparencia sobre la intervención de IA, claridad sobre los límites del sistema, prudencia en contextos sensibles y refuerzo del papel del docente como responsable de la decisión final.
Datos que pueden aparecer en el uso
En Gradeo, la privacidad no se trata como un añadido, sino como una parte central del diseño y del uso responsable del producto. Cuando se utiliza Gradeo, pueden aparecer datos como documentos del alumnado, nombres u otros identificadores, observaciones académicas, feedback y resultados de corrección o tutorización. Por eso, la práctica recomendada siempre es compartir solo los datos necesarios, evitar información personal innecesaria, limitar la exposición de resultados y trabajar conforme a la política de privacidad del centro o de la organización cuando exista.
Minimización, anonimización y prudencia
Nuestro enfoque de privacidad parte de un principio sencillo: menos datos es mejor, siempre que el objetivo docente siga pudiendo cumplirse. Esto implica introducir solo el contexto realmente útil, evitar documentos o datos personales irrelevantes, usar anonimización cuando el flujo lo permita y extremar la cautela cuando haya menores o información sensible.
Quién accede a la información y a los resultados
El acceso a los resultados debe limitarse al profesor o equipo docente responsable del proceso, y cualquier comunicación posterior debe respetar el contexto académico y organizativo aplicable. Recomendamos evitar la circulación amplia de propuestas o resultados generados por IA sin revisión previa, especialmente cuando puedan interpretarse erróneamente como decisiones cerradas o tener consecuencias relevantes para el alumnado.
Uso institucional en entornos B2B
Cuando Gradeo se usa a través de una universidad, escuela, academia u otra organización, el marco de uso viene condicionado por la política interna del cliente, sus reglas sobre privacidad, sus criterios sobre conservación y comunicación de resultados y sus procesos docentes y organizativos. En este contexto, Gradeo debe integrarse dentro del marco de gobernanza y cumplimiento definido por la institución.
Uso individual en entornos B2C
Cuando Gradeo se usa de forma individual, el usuario tiene una responsabilidad más directa sobre qué información introduce, si el uso es adecuado para su actividad profesional y cómo revisa después la propuesta generada por la IA. En estos casos, la prudencia debe ser aún mayor cuando intervienen menores, los resultados tienen consecuencias relevantes o la información tratada es especialmente sensible.
Menores y contextos de mayor sensibilidad
Hay situaciones que exigen un nivel de cuidado reforzado, por ejemplo el uso con menores, la presencia de información personal especialmente sensible, actividades con alto impacto académico o resultados que puedan compartirse con alcance amplio. En estos contextos, la recomendación es clara: minimizar los datos, revisar con más cuidado, evitar que la propuesta de IA circule como si fuera una decisión cerrada y aplicar siempre el marco organizativo y legal correspondiente.
Transparencia y revisión humana
La confianza en una herramienta educativa con IA depende de que el usuario entienda cuándo interviene la IA, qué tipo de resultado está recibiendo y qué parte del proceso sigue dependiendo de una revisión humana fuera del producto. Por eso, Gradeo se orienta a comunicar con claridad que los resultados generados por el sistema deben interpretarse como propuestas asistidas, no como decisiones finales autónomas.
Relación práctica con GDPR
Desde la perspectiva de GDPR, nuestro principio es claro: reducir al máximo los datos innecesarios, favorecer un uso proporcional a la finalidad docente y ayudar a que el producto pueda usarse dentro de marcos organizativos responsables. Esto no elimina la necesidad de que cada institución, profesional o cliente revise su propio encaje legal, pero sí define una dirección clara de producto y de uso centrada en privacidad, proporcionalidad y minimización.
Relación práctica con el EU AI Act
El EU AI Act ha elevado el nivel de exigencia sobre los sistemas de IA que se utilizan en contextos sensibles, incluida la educación. La respuesta práctica de Gradeo a ese contexto regulatorio parte de tres ideas: la IA debe usarse como apoyo y no como sustitución automática del docente, la transparencia sobre el papel del sistema es esencial y los escenarios con mayor impacto o sensibilidad requieren un uso más prudente y controlado. Más que presentar la IA como una automatización ciega, Gradeo se posiciona como una herramienta diseñada para ayudar al profesorado a trabajar con más consistencia, mejor trazabilidad y una mejor base para revisar después.
Buenas prácticas recomendadas
Con independencia del contexto, recomendamos configurar bien la rúbrica, el contexto y las instrucciones, introducir solo la información necesaria, interpretar la salida como una propuesta asistida por IA, revisar con más cuidado los casos importantes o sensibles y resolver la decisión final fuera de Gradeo según el criterio docente y el marco aplicable.
Qué recomendamos evitar
Para un uso responsable, recomendamos no tratar la salida como única base para cerrar una nota final, no subir más datos personales de los necesarios, no compartir resultados sin revisar su contexto y no usar la herramienta al margen de la política de tu organización si trabajas dentro de una institución.
Proveedores y tratamiento de datos
Podemos apoyarnos en proveedores tecnológicos y de IA para prestar el servicio, siempre dentro del marco contractual y operativo que corresponda en cada caso. Aun así, nuestro enfoque de producto sigue siendo el mismo: limitar los datos innecesarios, favorecer usos proporcionados a la finalidad docente y encajar el uso de la herramienta dentro de procesos responsables de revisión, gobernanza y cumplimiento.