En un centro que imparte grado medio y grado superior, antes o después alguien hace la pregunta: ¿enseñamos lo mismo de IA a unos y a otros? La respuesta corta es que no, pero tampoco se trata de dar «más» a los de superior y «menos» a los de medio. Lo que cambia es la profundidad con la que se piensa, la autonomía con la que se decide y la responsabilidad que se asume cuando se entrega un trabajo hecho con ayuda de una herramienta.
Esta comparativa propone criterios para graduar la enseñanza. Parte de una convicción: preparar al alumnado para el futuro es la razón de ser de un centro educativo, y la IA ya forma parte del entorno profesional al que llegarán. Hay que educarles en ella con el docente delante, con ética, pensamiento crítico y cuidando los datos de las personas. El currículo oficial de cada ciclo y la normativa de tu comunidad autónoma son lo que manda; lo que sigue es un criterio de trabajo, no una norma.
Qué dicen los datos, y qué no dicen
Dos estimaciones de la OCDE ayudan a situar el debate. Según la OCDE (2024), entre 2022 y 2024 alrededor de una cuarta parte de los trabajadores de sus países miembros estaba expuesta a la IA generativa, entendiendo por ello que al menos el 20 % de sus tareas podía asistirse con IA, y se prevé que esa proporción crezca de forma sustancial. La propia OCDE aclara que exposición no es sustitución: las ocupaciones más expuestas, como directivos, profesionales o ingenieros, son las menos propensas a automatizarse.
Por otro lado, según la OCDE (2026), menos del 1 % de los trabajadores necesitará competencias avanzadas específicas de IA, como programación o desarrollo de modelos; la mayoría necesita competencias digitales y capacidad para usar, analizar e interpretar datos. Es una estimación sobre necesidades de competencias, no un recuento actual de trabajadores.
Lo que no dicen estos datos es qué necesita un ciclo concreto. No distinguen entre técnicos de grado medio y de grado superior, ni dan datos de España en concreto. Lo que sí sugieren es una pista útil para el centro: para la mayoría de perfiles profesionales, la prioridad no es construir modelos, sino usar las herramientas con criterio, interpretar lo que producen y saber cuándo no fiarse. Es el terreno en el que se puede graduar la enseñanza.
Tres ejes para comparar los dos niveles
Una forma práctica de graduar es mirar tres ejes: profundidad, autonomía y responsabilidad. No son compartimentos estancos; marcan la dirección en la que crece la exigencia.
| Eje | Grado medio | Grado superior |
|---|---|---|
| Profundidad | Entender qué hace la herramienta a grandes rasgos, sus límites y sus errores típicos; usarla en tareas concretas con pasos claros | Comparar alternativas, valorar si el resultado es fiable, entender de dónde vienen los sesgos y los riesgos de datos, documentar el método |
| Autonomía | Trabaja con un procedimiento dado y con revisión de su tutor | Propone cómo usarla, decide cuándo conviene y cuándo no, y justifica la decisión |
| Responsabilidad | Responde de revisar lo que entrega y de no introducir datos personales | Además, ayuda a fijar normas de uso para un equipo y detecta riesgos legales y de privacidad |
| Evaluación del resultado | Contrasta con una lista de comprobación | Diseña su propio método de verificación y lo explica |
Esto implica que el grado superior no «da más herramientas», sino que pide más juicio sobre las herramientas. Y que el grado medio no es una versión reducida, sino un trabajo igual de serio en un terreno más acotado.
Ejemplos de tareas por tipo de técnico
Los siguientes ejemplos son ilustrativos y se adaptan a cada ciclo y a su currículo. En todos se usan documentos inventados por el profesorado, nunca datos reales de personas ni de empresas, y el docente está presente en la sesión.
Grado medio
- Gestión administrativa. Resumir un correo largo, preparar el borrador de una carta tipo y ordenar un listado ficticio. El alumno revisa fechas, importes y nombres, y explica qué cambió respecto al borrador.
- Sistemas microinformáticos y redes. Pedir una explicación sencilla de un mensaje de error o una guía para un usuario. El alumno comprueba cada paso antes de aplicarlo en un equipo de prácticas y nunca ejecuta algo que no entiende.
Grado superior
- Administración y finanzas. Estructurar un informe, localizar incoherencias en una hoja con datos ficticios, y redactar una nota sobre qué parte puede preparar una herramienta y cuál requiere a un profesional. Las decisiones fiscales o financieras reales corresponden a quien tenga la cualificación para tomarlas.
- Desarrollo de aplicaciones multiplataforma. Usar un asistente para proponer, explicar y documentar código; revisar lo que sugiere, probarlo y valorar riesgos de seguridad y de licencias antes de aceptarlo.
- Marketing y publicidad. Generar ideas y borradores, contrastar las afirmaciones, comprobar derechos de autor y decidir qué se publica y con qué criterio ético.
Criterios para graduar la enseñanza
Si tu centro quiere una escalera clara, estos criterios pueden servir:
- De guiado a propuesto. Primero el alumnado sigue un procedimiento que le dan; después propone el suyo y lo defiende.
- De comprobar a diseñar la comprobación. Primero revisa con una lista; después construye su propia forma de verificar.
- De individual a colectivo. En medio, el trabajo es personal; en superior, empieza a pensar en normas de uso para un equipo.
- De ejemplos ficticios a casos reales, con permiso. Solo en prácticas y con autorización de la empresa y del centro, y sin introducir en la herramienta datos de clientes ni de personas.
- De usar a explicar. Un buen indicador de nivel es que el alumno sepa contar por qué ha confiado, o no, en una respuesta.
Lo que no cambia en ningún nivel
Hay principios que valen igual para los dos ciclos:
- El docente acompaña y decide. La IA no califica ni sustituye la valoración del profesorado. Según la Comisión Europea (2026), el anexo III del Reglamento de IA incluye entre los usos de alto riesgo en educación y formación profesional los sistemas destinados a evaluar resultados de aprendizaje, y tras el Digital Omnibus esas obligaciones se aplican desde el 2 de diciembre de 2027. Es una clasificación de alto riesgo, no una prohibición, pero invita a la prudencia: la nota la ponen personas.
- Privacidad del alumnado y de terceros. No se introducen datos personales de nadie, ni de compañeros, ni de clientes de la empresa de prácticas. Ante la duda, se consulta al delegado de protección de datos del centro.
- Verificar siempre. Lo que dice una herramienta se contrasta con una fuente fiable.
- Honestidad de autoría. El alumnado indica cuándo ha usado IA y qué parte es suya. En FP, además, la empresa de prácticas puede tener normas propias que prevalecen sobre las del centro.
- No sustituir lo esencial del oficio. La IA no puede ocupar el lugar de aprender a redactar, calcular, diagnosticar o programar. Quien no domina lo básico no puede revisar lo que la herramienta produce.
Cómo decidir en tu centro
Estas preguntas ayudan a concretar el nivel para cada ciclo:
- ¿Qué tareas hace un técnico de este título en su primer año de trabajo, y en cuáles puede ayudar la IA?
- ¿Qué errores serían más caros en este perfil si nadie los detecta?
- ¿Qué parte de la responsabilidad tiene el titulado y cuál recae en su responsable?
- ¿Qué esperan las empresas de la zona que reciben nuestro alumnado en prácticas?
- ¿Hay una persona del equipo docente que coordine y pueda pedir ayuda al delegado de protección de datos?
Si quieres seguir explorando, tienes ideas en qué esperan las empresas de quien termina un ciclo de FP, en el caso hipotético de un ciclo de FP que mide si la IA mejora las prácticas y en prácticas y FP dual: del convenio a la evaluación del alumno.
Fuentes
- OCDE (2024): Skills in the AI age (OECD Artificial Intelligence Papers, No. 60)
- OCDE (2026): AI and skills: What we know so far (síntesis de la OCDE, 5 de junio de 2026)
- Comisión Europea, AI Act Service Desk (2026): ANNEX III
Conclusión
Entre grado medio y grado superior no cambia el qué, sino el cómo y el cuánto: del uso guiado a la propuesta propia, de comprobar con una lista a diseñar la comprobación, de responder por el propio trabajo a ayudar a ordenar el de un equipo. Ni la IA califica ni decide por el docente, y los datos de las personas se protegen en los dos niveles.
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