Seguridad, privacidad y gobernanza de IA
Esta página distingue controles presentes, protecciones entregadas por la infraestructura y tareas operacionales pendientes. No presenta marcos técnicos voluntarios como obligaciones legales.
Implementado en el producto
- Acceso por licencia activa o identidad propietaria, con sesión firmada, cookie segura, HttpOnly, SameSite y vencimiento.
- Autoguardado local y persistente, control de versión, detección de conflicto, historial recuperable y respaldo exportable.
- Separación visible entre OA/fuente oficial, texto docente y orientación generada por IA.
- Supervisión humana obligatoria: aceptar, editar o rechazar. Rechazar no modifica el trabajo y la decisión queda registrada.
- Validación del estado; detección preventiva de posibles RUT, diagnósticos y promesas de puntaje antes de exportar.
- Analítica agregada del flujo sin perfiles ni decisiones automatizadas sobre estudiantes.
Protecciones de infraestructura que se verifican por despliegue
- Cifrado en tránsito mediante HTTPS y cifrado en reposo provisto por los servicios de base de datos y archivos.
- Backups, recuperación, disponibilidad, registros de plataforma y controles de acceso del proveedor de alojamiento.
- Gestión de secretos fuera del código fuente y separación de entornos de integración y producción.
Pendientes antes de afirmar cumplimiento institucional completo
- Política aprobada de retención por categoría, procedimiento probado de eliminación y portabilidad, y evidencia de restauración de backups.
- Plan formal de respuesta a incidentes, responsables, canal de reporte, simulacro y registro de acciones correctivas.
- Revisión de proveedores, contratos, transferencias, subencargados y evaluación jurídica aplicable al modelo comercial.
- Pruebas externas de seguridad, monitoreo de abuso, límites de intentos y revisión periódica de accesos privilegiados.
Gobernanza de IA: gobernar, mapear, medir y gestionar
- Gobernar: límites de uso, autoría docente, fuentes versionadas y responsables de revisión.
- Mapear: propósito, contexto, usuarios, datos, riesgos pedagógicos y daños posibles.
- Medir: respuestas inválidas, brechas, aceptación/rechazo, recurrencia, calidad y errores seguros.
- Gestionar: bloqueo de promesas, protección de datos, recuperación, revisión humana y mejoras localizadas.
Esta organización se inspira en NIST AI RMF 1.0 y el perfil GenAI, ambos de uso voluntario.
Referencias y condición jurídica
- Ley 21.663, Ley Marco de Ciberseguridad ↗.
- Ley 21.719, protección de datos personales ↗, con entrada en vigencia el 1 de diciembre de 2026.
- NIST AI RMF ↗ y perfil GenAI ↗: referencias técnicas voluntarias.
- UNESCO, Marco de Competencias para Docentes en IA ↗: orientación educativa internacional.
- EDUCAUSE, analítica con autonomía, privacidad y equidad ↗: buena práctica, no norma chilena.
Regla operacional: nunca ingreses datos identificables o sensibles de estudiantes. La plataforma orienta el trabajo profesional del docente; no evalúa ni perfila estudiantes.