Tema 19: Uso responsable y accesible de herramientas de IA en la tramitación y gestión administrativa

Este apartado identifica los principales patrones de uso de la inteligencia artificial aplicables a la gestión administrativa universitaria. Se describen usos típicos en redacción asistida, búsqueda y consulta de normativa, clasificación y extractado de información, así como síntesis y traducción, siempre como apoyo al trabajo humano y nunca como sustitución del juicio profesional o de la decisión administrativa. El objetivo es que el personal sepa reconocer en qué tipo de tareas resulta razonable utilizar IA, con qué cautelas generales, y cómo integrar estas herramientas en el trabajo diario de manera responsable, segura y respetuosa con la normativa aplicable.

a) Redacción asistida de documentos administrativos La redacción asistida consiste en utilizar sistemas de IA para generar borradores de textos administrativos (oficios, informes, comunicaciones, FAQs, etc.) a partir de instrucciones dadas por el personal. La herramienta propone formulaciones, estructuras o mejoras de estilo, pero el contenido final sigue siendo responsabilidad exclusiva de la persona que revisa y firma. Se trata de un uso especialmente adecuado para tareas repetitivas o de formato estándar, siempre que se respeten las instrucciones internas, la normativa aplicable y las exigencias de lenguaje claro y accesible.

En la práctica, este uso suele concretarse en aspectos como los siguientes:

• Se utiliza para elaborar borradores de oficios, informes, resoluciones, comunicaciones internas y textos informativos.

• La persona define el encargo: finalidad del documento, destinatario, extensión aproximada y tono.

• Solo se aporta a la herramienta la información necesaria para el borrador, evitando datos personales o sensibles.

• El texto generado por la IA se considera siempre un borrador, que debe revisarse, corregirse y adaptarse antes de su firma o envío.

• En documentos con efectos jurídicos se comprueban con especial cuidado datos, plazos, referencias normativas y anexos.

• El resultado final debe cumplir las pautas de lenguaje claro y accesible exigidas a los contenidos públicos de la UA.

b) Búsqueda y recuperación aumentada (RAG) sobre normativa o expedientes La búsqueda y recuperación aumentada (RAG) combina la consulta en un corpus de documentos (normativa, manuales, procedimientos, expedientes) con la generación de respuestas en lenguaje natural. El sistema localiza fragmentos relevantes y propone una síntesis, normalmente con referencia a las fuentes de origen. En el ámbito universitario, este patrón de uso sirve como apoyo para orientarse en conjuntos amplios de normas o documentos, pero no sustituye la lectura crítica ni la interpretación responsable por parte del personal.

En la práctica, este uso suele concretarse en aspectos como los siguientes:

• Permite formular preguntas en lenguaje natural sobre normativa, procedimientos internos o expedientes voluminosos.

• Se apoya en corpus cerrados y autorizados (manuales, instrucciones de servicio, normativa consolidada, documentación corporativa).

• Las respuestas deben remitir o permitir acceder a las fuentes originales (artículos, apartados, documentos concretos).

• La persona contrasta siempre las citas y verifica que la información esté actualizada antes de aplicarla.

• No se delega en la herramienta la interpretación última de la norma ni la adopción de decisiones administrativas.

• La actualización y calidad del corpus utilizado se consideran un límite esencial para confiar en las respuestas obtenidas.

c) Clasificación y extractado de información La clasificación y el extractado consisten en utilizar IA para proponer categorías, etiquetas o campos estructurados a partir de documentos, correos u otros soportes, con el fin de ordenar expedientes y facilitar su tratamiento. Se trata de un uso orientado a agilizar tareas mecánicas, como identificar tipos de solicitudes, extraer fechas o importes, o agrupar documentación similar. La decisión sobre cómo se organiza finalmente la información y qué efectos se derivan de esa clasificación corresponde siempre al personal responsable de la tramitación.

En la práctica, este uso suele implicar actuaciones como las siguientes:

• Se aplica a la organización de documentos (solicitudes, escritos, formularios).

• La herramienta puede proponer tipologías de expedientes, etiquetas temáticas o estados preliminares de tramitación.

• Facilita la extracción de datos clave (fechas, importes, códigos, números de expediente).

• Los resultados se revisan antes de consolidar la clasificación o los datos extraídos.

• Cuando la clasificación tiene impacto en plazos, derechos o prioridades, la validación final corresponde al personal competente.

• La herramienta no debe modificar automáticamente el contenido original de los documentos, que se conserva íntegro en el expediente.

d) Síntesis y traducción con revisión humana La síntesis y la traducción mediante IA permiten generar resúmenes de documentos extensos y borradores de traducciones, facilitando la comprensión y la atención multilingüe. En la gestión universitaria, este patrón de uso resulta especialmente útil para preparar notas internas, materiales informativos o comunicaciones preliminares en distintos idiomas. Sin embargo, el contenido sintetizado o traducido ha de ser revisado por personal competente, que comprobará su fidelidad al original, su adecuación al contexto y el cumplimiento de las exigencias de accesibilidad.

En la práctica, este uso suele implicar actuaciones como las siguientes:

• Se utiliza para resumir expedientes voluminosos, informes técnicos o documentación compleja, destacando los elementos esenciales.

• Ayuda a elaborar notas, presentaciones o textos informativos a partir de documentos jurídicos o técnicos de mayor extensión.

• Puede generar borradores de traducción de comunicaciones, instrucciones o contenidos web en otros idiomas de uso en la UA.

• La persona verifica que el resumen o la traducción sean fieles al contenido original y adecuados al destinatario previsto.

• En documentos con efectos jurídicos o especial sensibilidad se recurre, cuando proceda, a servicios de traducción o revisión especializados.

• Los resúmenes y traducciones finales deben mantener la claridad, la corrección terminológica y las condiciones de accesibilidad exigidas al sector público.

Este apartado explica buenas prácticas para manejar los datos que se utilizan al trabajar con herramientas de IA en tareas ordinarias. Se centra en aplicar, en la práctica diaria, los principios de minimización y confidencialidad derivados del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), la Ley Orgánica de Protección de Datos Personales y Garantía de los Derechos Digitales (LOPDGDD), la Política de Privacidad de la UA, del Esquema Nacional de Seguridad (ENS), de la Política de Seguridad de la Información de la UA (PSI-UA) y de la Normativa de Calificación y Tratamiento de la información de la UA, distinguiendo entre datos personales y categorías especialmente sensibles. El objetivo es que el personal sepa qué datos puede introducir en sistemas de IA, en qué condiciones y por qué canales, evitando fugas de información o usos inadecuados de documentos con datos protegidos.

Las leyes, normativas y procedimientos que afectan a las tecnologías de la información (TI) están publicadas en la página del Servicio de Informática de la UA.

a) Minimización y seudonimización Este subapartado describe cómo reducir al mínimo los datos que se facilitan a una herramienta de IA y cómo se pueden seudonimizar o anonimizar los contenidos cuando sea posible. La idea central es que al usar IA solo se introduzcan los datos estrictamente necesarios, evitando identificadores personales y detalles excesivos que no aporten valor a la tarea.

Como referencia, pueden considerarse las siguientes buenas prácticas:

• Aplicar el principio de minimización: no introducir más datos de los imprescindibles para que la IA realice la tarea solicitada.

• Formular las consultas de forma genérica siempre que sea posible (por ejemplo, pedir un esquema o modelo sin aportar datos concretos de personas).

• Evitar incluir nombres, DNI, direcciones, correos personales o corporativos u otros identificadores directos en las instrucciones (prompts) o documentos.

• Sustituir datos identificativos por códigos o seudónimos cuando sea compatible con la finalidad de la tarea (seudonimización).

• Reducir el nivel de detalle de la información (fechas exactas, importes muy precisos, localizaciones concretas, etc.) cuando esa precisión no sea necesaria para el resultado que se busca.

El procedimiento de ofuscación de datos y eliminación de metadatos de la UA está publicado en la página web del Servicio de Informática de la UA.

b) Tratamiento de documentos con datos personales y sensibles Este subapartado se centra en los documentos que contienen datos personales (por ejemplo, expedientes de estudiantes o de personal) o categorías especiales de datos según el RGPD. El uso de IA sobre estos documentos exige extremar las cautelas, pues un volcado inadecuado en servicios externos puede vulnerar la confidencialidad, el principio de minimización y las obligaciones de seguridad impuestas por el ENS, el PSI-UA y por la normativa de protección de datos. El personal debe saber identificar estos documentos y limitar estrictamente su tratamiento mediante IA, ajustándolo a la base jurídica existente y a las garantías disponibles.

En este contexto, resultan especialmente relevantes cautelas como las siguientes:

• Considerar “datos personales” toda información que permita identificar directa o indirectamente a una persona física (identificadores, expedientes, historiales, etc.).

• Reconocer como “datos sensibles” o especialmente protegidos, entre otros, los relativos a salud, discapacidad, orientación sexual, ideología, religión o sanciones.

• No subir a herramientas de IA documentos completos que contengan datos personales o sensibles, salvo que estén debidamente anonimizados.

• Valorar siempre, antes de usar IA, si los datos personales o sensibles del documento pueden anonimizarse o seudonimizarse sin perder la finalidad del trámite.

• Cuando exista base jurídica y necesidad de tratamiento con IA, limitar la información introducida a la estrictamente necesaria para esa finalidad concreta. En caso de duda sobre la licitud del tratamiento o sobre las garantías aplicables, deberá consultarse al Delegado de Protección de Datos o a las unidades que este indique.

• Limitar el tratamiento por IA a la finalidad concreta del expediente, evitando reutilizar esos datos para otros fines distintos de los previstos.

• Comprobar que las condiciones de uso del servicio de IA no permiten emplear los datos para entrenamiento generalizado del modelo ni para finalidades ajenas a la gestión de la UA.

• Si, tras valorar las cautelas anteriores, persisten dudas sobre el uso de IA con este tipo de datos, se consultará al Delegado de Protección de Datos o a las unidades designadas en la RAT antes de utilizar cualquier herramienta de IA.

c) Uso en IA de la información según la Normativa de calificación y tratamiento de la información de la UA La Normativa de calificación y tratamiento de la información de la UA clasifica la información en tres niveles (Uso No Oficial, Uso Oficial Interno y Uso Oficial Restringido) que condicionan directamente qué datos se pueden introducir en herramientas de IA y a través de qué canales.

En el uso práctico de herramientas de IA se deben seguir las siguientes directrices:

• Información pública (Uso No Oficial): Al tratarse de información destinada a difusión general (normativa publicada, información en la web), su uso con IA es en principio admisible, siempre que se respeten la propiedad intelectual y la accesibilidad.

• Información interna (Uso Oficial Interno): Al ser información limitada al ámbito organizativo, si se trabaja con IA debe hacerse únicamente mediante canales y herramientas corporativas autorizadas, evitando servicios externos que no ofrezcan garantías contractuales a la UA.

• Información restringida (Uso Oficial Restringido): Al tener el acceso especialmente limitado, su tratamiento con IA solo debe plantearse de forma excepcional y conforme a instrucciones internas específicas, evitando por defecto su uso en servicios de IA en la nube.

Este apartado define qué significa, en la práctica, mantener un control humano efectivo sobre los resultados generados con IA en la gestión universitaria, siguiendo el enfoque de supervisión previsto en el AI Act (Reglamento (UE) 2024/1689) que exige una supervisión humana efectiva especialmente en los sistemas de alto riesgo.

El objetivo es que el personal no delegue su juicio profesional en la herramienta, sino que detecte errores, interpretaciones sesgadas o fabricaciones de contenido (técnicamente conocidas como “alucinaciones” de la IA), entendidas como textos o datos generados que son gramaticalmente correctos y aparentemente plausibles, pero factualmente falsos o inventados, que utilice cuando proceda la regla de “cuatro ojos” como buena práctica de revisión, y que verifique las fuentes utilizadas.

Se presta especial atención a la documentación de la revisión (quién revisa, cuándo y con qué criterios) para poder acreditar el control humano en caso necesario.

a) Detección de errores, sesgos y “alucinaciones” La utilización de IA puede producir textos o resultados que contienen errores factuales, interpretaciones sesgadas o “alucinaciones”, entendidas como contenidos aparentemente plausibles pero inventados.

El personal debe asumir que cualquier salida de IA es un borrador sujeto a verificación, especialmente cuando se refiere a datos numéricos, fechas, citas normativas o conclusiones que pueden afectar a derechos de la ciudadanía. El objetivo es evitar que decisiones, comunicaciones o publicaciones descansen sobre información defectuosa o incompleta.

Para reducir el impacto de errores, sesgos y “alucinaciones”, pueden seguirse buenas prácticas como las siguientes:

• Adoptar una actitud sistemáticamente crítica ante las salidas de IA, incluso cuando parezcan bien redactadas o “seguras”.

• Comprobar hechos, cifras, fechas y nombres propios frente a fuentes oficiales (BOE, DOUE, BOUA, Sede Electrónica UA, expedientes internos).

• Revisar las referencias normativas y verificar que los artículos citados existen, son vigentes y se corresponden con el contenido señalado.

• Identificar posibles sesgos (por ejemplo, formulaciones discriminatorias o tratamientos asimétricos de colectivos) y corregirlos antes de firmar o publicar.

• Evitar adoptar decisiones o enviar comunicaciones basadas exclusivamente en la salida de IA cuando existan dudas razonables sobre su exactitud.

• Documentar los errores detectados de forma sintética (por ejemplo, en una nota de revisión), para facilitar el aprendizaje interno y, si procede, el reporte de incidencias.

b) Regla de “cuatro ojos” y circuitos de validación La regla de “cuatro ojos” consiste en que los contenidos relevantes generados con apoyo de IA sean revisados, al menos, por una segunda persona antes de su aprobación o publicación.

Esta doble verificación refuerza el control humano efectivo que la normativa exige en determinados contextos de mayor riesgo y se considera una buena práctica coherente con el deber general de diligencia del personal de la UA. Puede integrarse en los circuitos de validación ya existentes (informes, vistos buenos, firmas) sin crear trámites innecesarios, priorizando los documentos con impacto externo o jurídico relevante.

Resultan útiles pautas como las siguientes:

• Aplicar la regla de “cuatro ojos” en borradores asistidos por IA que vayan a incorporarse a expedientes administrativos, comunicarse a terceras personas, o publicarse en la web o sedes de la UA.

• Diferenciar claramente el rol de quien elabora el borrador (persona usuaria de la IA) y el de quien lo valida (persona responsable de la revisión o firma).

• Integrar la revisión en los circuitos habituales de tramitación (informes previos, vistos buenos, firmas electrónicas), sin duplicar pasos ya establecidos.

• En documentos de menor impacto, permitir que la revisión adicional la realice la misma persona usuaria con “distancia” (relectura pausada, checklist de verificación), dejando constancia mínima de la revisión.

• Registrar la revisión relevante mediante una nota sencilla (fecha, persona que revisa, aspectos comprobados y, en su caso, observaciones clave).

c) Citado de fuentes y comprobaciones cruzadas Cuando se utilizan herramientas de IA apoyadas en recuperación de información (RAG) o entrenadas sobre normativa y expedientes, es esencial poder identificar las fuentes concretas que sustentan el resultado. El citado de fuentes permite comprobar la corrección de los contenidos, evita atribuciones inexactas y facilita la reconstrucción posterior del trabajo.

El personal debe adquirir el hábito de pedir, conservar y revisar las referencias relevantes, cruzando la información con los documentos originales antes de adoptarla como propia.

Conviene incorporar hábitos como los siguientes:

• Exigir, cuando la herramienta lo permita, que las respuestas incluyan referencia a documentos, artículos o expedientes utilizados (por ejemplo, enlaces o identificadores).

• Verificar siempre el contenido de los documentos originales citados, sin limitarse a confiar en el resumen generado por la IA.

• Citar en los documentos finales las fuentes jurídicas y corporativas relevantes (BOE, DOUE, BOUA, normativa interna UA), conforme a los usos habituales de la UA.

• Evitar presentar como literal un texto que ha sido reformulado por la IA; en caso de necesidad de literalidad, acudir al texto oficial y copiarlo desde la fuente.

• Conservar, cuando proceda, la relación de fuentes consultadas y la nota de revisión dentro del expediente o carpeta de trabajo, de forma coherente con la política de archivo y trazabilidad de la UA.

Este apartado explica cómo se integran las obligaciones de seguridad de la información en el uso cotidiano de herramientas de IA dentro de la tramitación y gestión administrativa. Se centra en tres ideas prácticas: mantener conductas seguras, garantizar la trazabilidad de las actuaciones en los expedientes y utilizar exclusivamente los canales corporativos previstos.

a) Conductas seguras y uso de canales autorizados La seguridad en el uso de IA depende, en gran medida, de que el personal utilice exclusivamente los canales corporativos y mantenga las cautelas habituales de la Política de Seguridad de la Información de la UA.

Para garantizar un entorno seguro, el personal debe:

• Utilizar solo herramientas autorizadas: Emplear las aplicaciones corporativas y los servicios de IA validados por el Servicio de Informática, evitando el uso de cuentas personales o servicios no autorizados para tratar información profesional.

• Proteger las credenciales: No compartir usuarios ni contraseñas para acceder a servicios de IA, asegurando que toda acción quede vinculada a una persona identificada.

• No almacenar borradores en la IA: Evitar que la herramienta de IA se convierta en un repositorio. La información y los borradores deben guardarse únicamente en los sistemas institucionales (gestores de expedientes, unidades de red corporativas).

• Gestión de incidentes: Si la herramienta de IA muestra un comportamiento anómalo o si se produce una subida accidental de información sensible, se debe interrumpir el uso inmediatamente y notificar la situación siguiendo el Procedimiento de gestión de incidentes de seguridad de la información de la UA.

b) Trazabilidad de las actuaciones con IA La trazabilidad consiste en poder reconstruir quién hizo qué, cuándo y con qué información en un expediente o proceso administrativo. Dado que la IA difumina la autoría del texto, es necesario reforzar el rastro administrativo:

• Evidenciar el uso: Cuando las instrucciones internas lo indiquen, se dejará constancia en el expediente de que un borrador o informe ha sido elaborado con apoyo de IA, recordando que esto no exime de responsabilidad a la persona firmante.

• Consolidar la versión final: Asegurar que el documento que se firma y notifica es la versión revisada por un humano, y que es esta (y no el resultado de la IA) la que se incorpora al archivo administrativo.

Este apartado explica qué herramientas internas, distintas de los propios sistemas de IA, puede utilizar la UA para facilitar un uso responsable, accesible y seguro de la IA en la gestión administrativa, como instrumentos organizativos basados en buenas prácticas que ayudan a aplicar en la práctica los criterios de uso responsable, verificación, accesibilidad, seguridad y normativa aplicable, sin sustituir en ningún caso el juicio profesional ni las responsabilidades de quien firma o valida los documentos.

a) Checklists operativos Las listas de comprobación (checklists) operativas son listas breves que el personal puede revisar antes de utilizar IA o de dar por válido un resultado asistido por IA. Su finalidad es evitar omisiones en cuestiones clave.

Habitualmente se estructuran en cuatro bloques básicos:

• Uso responsable. Comprueban que la tarea es adecuada para la IA (por ejemplo, apoyo a borradores, resúmenes o clasificación, sin delegar decisiones que exigen juicio jurídico o discrecional), que los datos utilizados están minimizados o seudonimizados cuando procede y que se emplean únicamente servicios y canales autorizados por la UA.

• Verificación y trazabilidad. Recuerdan la necesidad de revisar los hechos, cifras y fechas relevantes, de aplicar la regla de “cuatro ojos” cuando el documento lo requiera y de dejar un rastro proporcionado de la revisión (fecha, responsable, principales cambios o comprobaciones realizadas).

• Accesibilidad. Incluyen recordatorios para que los documentos que vayan a publicarse o comunicarse a terceros cumplan los criterios básicos de accesibilidad (estructura con encabezados, listas correctas, lenguaje claro, enlaces descriptivos, texto alternativo en imágenes), de acuerdo con el RD 1112/2018.

• Seguridad. Ayudan a comprobar que no se han tratado datos personales o información clasificada como interna o restringida por canales inadecuados (cuentas personales, nubes no autorizadas, etc.), y que la persona sabe cómo notificar un posible incidente conforme a la normativa y procedimientos internos de la UA.

b) Plantillas de instrucciones (prompts) orientados a tareas Las plantillas de instrucciones (prompts) son modelos de texto que orientan la forma de pedir ayuda a un sistema de IA. Su función es reducir la improvisación, evitar omisiones relevantes y asegurar que, desde el propio prompt, se integran las cautelas de datos, verificación y accesibilidad.

De forma orientativa, este tipo de plantillas suele incluir elementos como los siguientes:

• Definir con claridad la tarea y el producto esperado. Por ejemplo, indicar si se necesita un borrador de oficio, un esquema de informe, una propuesta de respuesta a una consulta frecuente o un resumen interno, precisando destinatario, tono institucional y extensión aproximada.

• Integrar criterios de minimización y confidencialidad de los datos. El prompt puede incluir instrucciones del tipo “trabaja con información seudonimizada”, “no incluyas datos identificativos de personas” o “trata el contenido como información interna”, remitiendo, cuando sea necesario, a la clasificación UA de la información (Uso No Oficial, Uso Oficial Interno y Uso Oficial Restringido) y a los canales corporativos adecuados.

• Introducir recordatorios de control humano. Las plantillas pueden incorporar cláusulas que indiquen expresamente que el resultado será revisado por personal competente, que no se tomarán decisiones automatizadas sin intervención humana efectiva y que deberán contrastarse las referencias normativas o datos críticos.

• Tener en cuenta la accesibilidad y el lenguaje claro. En tareas que den lugar a contenidos públicos (web, sedes electrónicas, comunicaciones masivas), las plantillas pueden pedir al sistema de IA textos estructurados, comprensibles para la ciudadanía y compatibles con los requisitos de accesibilidad.

Las plantillas de prompts deben mantenerse alineadas con las políticas y guías corporativas de la UA sobre uso de recursos de TI, seguridad de la información, tratamiento de datos personales y accesibilidad.

En cualquier caso, el uso de plantillas no sustituye los procedimientos de revisión, validación y archivo.

La responsabilidad final sobre el contenido generado o asistido por IA recae siempre en la persona que firma o autoriza el documento.

Este apartado reúne algunos casos breves que ilustran cómo aplicar, en situaciones concretas, los criterios ya expuestos en los apartados anteriores sobre patrones de uso, protección de datos, control humano y seguridad. Sirve como referencia práctica para reconocer cuándo el uso de IA es adecuado y qué cautelas deben observarse en cada caso.

a) Borrador de respuesta a una consulta de estudiantado Un/a gestor/a utiliza una herramienta de IA para elaborar el borrador de una respuesta a la consulta genérica de un/a estudiante sobre plazos y requisitos de una convocatoria ya publicada en la web de la UA.

En este caso, el uso responsable de la IA implica:

• Limitar los datos introducidos a la información pública necesaria para formular la respuesta, sin incorporar datos personales del/de la estudiante ni del expediente (minimización).

• Pedir a la IA un borrador de texto orientativo, que la persona revisará, adaptará al tono institucional y contrastará con la normativa vigente antes de enviar (patrones de uso y control humano).

• Verificar fechas, referencias normativas y enlaces a la Sede Electrónica o a la web institucional, evitando respuestas desactualizadas o imprecisas.

• Enviar la comunicación únicamente a través de los canales corporativos previstos (correo institucional, sede, gestor de expedientes) y archivar la versión final en el expediente o sistema correspondiente (seguridad y trazabilidad).

b) Tratamiento de un documento con datos personales y sensibles Una unidad administrativa considera usar IA para resumir un informe que contiene datos de salud y discapacidad de varios estudiantes, con el fin de preparar una nota interna para la comisión correspondiente.

El uso responsable de la IA, en este contexto, exige:

• Identificar que se trata de datos personales y, además, de categorías especiales especialmente protegidas.

• Valorar si es posible elaborar la nota sin introducir el informe completo en la herramienta, trabajando con una versión anonimizada o con datos agregados que no permitan identificar a las personas afectadas.

• En caso de no poder anonimizar adecuadamente el documento, abstenerse de utilizar servicios de IA externos y, si procediera el uso de una solución corporativa autorizada, limitar la información introducida a la estrictamente necesaria, con las garantías que establezca la UA.

• Documentar la decisión adoptada y, si se produjera un uso inadecuado (por ejemplo, subida accidental del documento completo a un servicio no autorizado), tratarlo como incidente de seguridad y notificarlo por los cauces previstos.

c) Elaboración de materiales informativos para la web institucional Una unidad recurre a una herramienta de IA para generar un primer borrador de preguntas frecuentes (FAQs) sobre un nuevo procedimiento, que luego se publicarán en la web de la UA dirigidas a futuro estudiantado o a personal de la UA.

En este escenario, el uso responsable de la IA conlleva:

• Facilitar a la herramienta únicamente la información necesaria para describir el procedimiento (normativa ya publicada, instrucciones internas que vayan a hacerse públicas), sin aportar datos de expedientes ni información interna o restringida.

• Utilizar la IA para proponer la estructura de las FAQs y un lenguaje preliminar claro y comprensible, revisando después el contenido para asegurar su corrección jurídica, su adecuación al público destinatario y la ausencia de sesgos o formulaciones discriminatorias.

• Verificar que las referencias a plazos, requisitos y canales de presentación coinciden con los que figuran en la Sede Electrónica, en la normativa y en las instrucciones aprobadas, citando estas fuentes en los documentos internos de trabajo cuando sea preciso.

• Publicar finalmente las FAQs a través de los canales oficiales de la UA conservando las versiones aprobadas en los sistemas corporativos de gestión y archivo, y no en la propia herramienta de IA.

d) Resumen de expediente voluminoso para informe interno Un/a gestor/a debe preparar una nota informativa para su superior jerárquico sobre un expediente de contratación complejo con 50 documentos. Utiliza una herramienta de IA con capacidad RAG sobre el expediente para obtener un resumen preliminar de los hitos principales.

El uso responsable de la IA en este caso implica:

• Verificar que la herramienta RAG opera sobre un corpus corporativo cerrado y autorizado, sin subida de documentos a servicios externos en la nube no controlados (seguridad y confidencialidad).

• Comprobar que el expediente no contiene información de Uso Oficial Restringido ni datos personales de categorías especiales que no puedan tratarse con esa herramienta concreta.

• Revisar el resumen generado contrastando los hitos principales con los documentos originales del expediente, verificando fechas, importes y referencias normativas (control humano y verificación).

• Complementar el resumen con valoración jurídica propia, sin delegar en la IA la interpretación de cláusulas contractuales o el análisis de conformidad a derecho (no delegación del juicio profesional).

• Citar en la nota final las fuentes originales del expediente (documentos, informes, resoluciones), no limitarse a reproducir el resumen de la IA (citado de fuentes).

• Dejar constancia interna de que se ha utilizado asistencia de IA para elaborar el borrador, indicando fecha y persona responsable de la revisión (trazabilidad).