GDPR (minors)
Reglamento (UE) 2016/679
ExigeEl dato de menores conlleva deberes reforzados de consentimiento y minimización.
HelmcodeCero logs e inferencia solo en la UE; on-premise para que el dato del alumno quede dentro de la institución.
sectores · EdTech
IA educativa donde el dato del alumno no es el producto
RGPD reforzado con menores, reglas de alto riesgo donde la IA evalúa el aprendizaje y soberanía para universidades públicas: IA educativa en infraestructura UE, on-premise si hace falta.
compliance
El compliance, dentro del stack.
Cada exigencia regulatoria, mapeada a una capacidad de la plataforma que viene puesta de fábrica y no se configura.
AI Act
Reglamento (UE) 2024/1689, Anexo III 3 · plazo en revisión
ExigeLa IA que determina el acceso a la educación o evalúa resultados de aprendizaje es de alto riesgo: trazabilidad y supervisión humana.
HelmcodeModelos abiertos y documentables que apoyan la decisión del docente en vez de sustituirla.
Sovereignty
infraestructura UE, universidades públicas
ExigeLas universidades públicas deberían mantener el dato educativo bajo control europeo.
HelmcodePesos abiertos en infraestructura UE u on-premise, sin hyperscaler extranjero en el bucle.
Esta página es una visión informativa, no asesoría legal. Para tus obligaciones y la clasificación de riesgo de cada sistema, consulta a un asesor legal cualificado. Guía del AI Act →
qué nombra la norma en educación
Qué dice el AI Act sobre un aula.
La educación tiene entrada propia en el AI Act y es inusualmente concreta: cuatro usos nombrados en el anexo de alto riesgo, una práctica prohibida de plano y un derecho que el alumno puede ejercer. Conviene leerlo antes de que alguien te venda una herramienta.
01
Admisión y evaluación están nombradas
El punto 3 del Anexo III cubre decidir el acceso o la admisión y asignar personas a centros, evaluar resultados de aprendizaje incluso cuando orientan el itinerario de alguien, y valorar el nivel educativo que una persona va a recibir o al que podrá acceder, en todos los niveles.
02
Y la vigilancia de exámenes
El punto 3(d) nombra la monitorización y detección de conductas prohibidas de estudiantes durante exámenes. La vigilancia remota no es una zona gris que se pueda discutir: está escrita en la lista de alto riesgo, con esas palabras.
03
Leer emociones está prohibido, no regulado
El artículo 5(1)(f) prohíbe los sistemas de IA que inferen emociones de una persona en el trabajo y en centros educativos, salvo por razones médicas o de seguridad. Esta es la lista de prohibiciones, no la de alto riesgo, y las prohibiciones aplican desde febrero de 2025.
04
El alumno puede preguntar por qué
El artículo 86 da derecho a una explicación clara y significativa del papel del sistema en una decisión, y solo excluye el punto 2 del Anexo III, así que la educación está dentro. Esa explicación solo se puede escribir sobre un sistema cuyo comportamiento puedes examinar.
EU AI Act · Regulation (EU) 2024/1689 Reglamento (UE) 2024/1689, de 13 de junio de 2024: Anexo III punto 3, artículo 5(1)(f) y artículo 86. Las prácticas prohibidas aplican desde el 2 de febrero de 2025. La fecha de inicio de las obligaciones de alto riesgo del Anexo III está en modificación, con un aplazamiento al 2 de diciembre de 2027 acordado entre los colegisladores en mayo de 2026 y pendiente de adopción formal a julio de 2026. leer el informe →
casos de uso
Tus casos de uso más habituales.
Los casos con más tracción en el sector, cada uno con su página en detalle.
RAG sobre conocimiento interno Tutores privados y RAG sobre temarios, fundamentados y citados. Búsqueda semántica y recomendación Búsqueda semántica sobre temarios y recursos educativos. Copilotos profesionales Asistentes para docentes y administración, bajo control de la institución. Voz y transcripción Transcripción de clases para accesibilidad, procesada en privado. Investigación Investigación guiada para alumnado y personal, con fuentes citadas para que el trabajo se pueda comprobar y no solo creer. Anonimización Dato del alumnado despojado antes de usar un dataset para análisis o investigación, algo no negociable con menores.
Modelos abiertos recomendados.
Un punto de partida por tipo de tarea. La guía completa cruza 80 casos con el modelo abierto de cada uno.
- DeepSeek V4 Flash en Helmcode
- Tutores y RAG sobre temarios a coste plano.
- qwen3-embedding + rerank en Helmcode
- Búsqueda semántica sobre materiales educativos.
- Whisper large-v3 en Helmcode
- Transcripción de clases para accesibilidad, en tu propia infraestructura.
Estamos destilando y cuantizando estos modelos abiertos en versiones pequeñas y muy especializadas, entrenadas para una tarea concreta en lugar de para todas. Un modelo así corre en menos hardware, responde antes y cabe en sitios donde el grande no entra, incluido tu propio datacenter. Si tienes un proceso con volumen y criterio estable, es la conversación que queremos tener contigo.
// faq
Preguntas, respondidas.
Lo que preguntan los equipos técnicos, de compliance y de negocio del sector.
¿Cómo se protege el dato de menores?
Los prompts no se almacenan (cero logs) y la inferencia corre solo en infraestructura UE; on-premise mantiene el dato del alumno dentro de la institución, algo que importa para los deberes reforzados del RGPD con menores.
¿La IA que evalúa alumnos es de alto riesgo?
La IA que determina el acceso a la educación o evalúa resultados de aprendizaje es de alto riesgo bajo el AI Act (Reglamento (UE) 2024/1689, Anexo III punto 3). La fecha de inicio se movió: un acuerdo de mayo de 2026 lleva las obligaciones del Anexo III a diciembre de 2027, pendiente de adopción formal a julio de 2026. La prohibición de inferir emociones en centros educativos, en cambio, aplica desde febrero de 2025. Un stack abierto y documentable que apoya en vez de sustituir al docente facilita el compliance; la clasificación de cada sistema corresponde a tu equipo legal.
¿Encaja en universidades públicas?
Sí. Pesos abiertos en infraestructura UE u on-premise mantienen el dato educativo bajo control europeo, sin hyperscaler extranjero en el bucle, el requisito habitual de las instituciones públicas.
¿Cuál es el caso de entrada?
Un tutor privado o un asistente RAG sobre temarios: mucho valor y el dato del alumno no sale de la institución.
// empezar
EMPIEZA A QUEMAR TOKENS
Olvídate de la infra de IA. Despliega hoy el primer endpoint de inferencia privada.
Tarifa plana. Datos en la UE. Compatible con la API de OpenAI.