Turnitin congela hasta 2027 su cláusula para entrenar IA con trabajos de estudiantes tras la revuelta de universidades británicas

Por The University Times · 18 de octubre de 2026.

Turnitin, el software que usan la mayoría de las universidades irlandesas y británicas para gestionar las entregas digitales de los estudiantes, ha tenido que frenar un cambio en su contrato de licencia (EULA, el acuerdo de licencia de usuario final). Según The University Times, la enmienda proponía que la empresa pudiera usar las entregas, «en forma agregada, anonimizada y/o desidentificada», para «mejorar o desarrollar herramientas de IA y otros productos». En la práctica, un opt-in automático.

La reacción ha sido fuerte. Según el medio, las universidades de Southampton, Westminster y Newcastle han anunciado que no renovarán su contrato el próximo curso, y han citado expresamente el posible cambio de política de IA. Sam Dickinson, responsable de asuntos sindicales del sindicato de estudiantes de York, resume el problema: la propiedad intelectual de los alumnos debería pertenecerles a ellos.

Turnitin ha respondido que no cambiará el EULA antes de septiembre de 2027, «para darnos tiempo de discutir cualquier cambio con los clientes». Según las informaciones citadas, negocia con UCISA (Universities and Colleges Information Systems Association, la asociación de sistemas de información universitarios del Reino Unido) una solución aceptable para ambas partes. La empresa afirma, además, que ningún dato de estudiantes o personal se ha usado para desarrollar IA generativa o grandes modelos de lenguaje, y que no planea usar ensayos para ello.

Hay un matiz técnico importante. Según el medio, los modelos de Turnitin son de clasificación, no generativos: sirven para distinguir escritura humana de texto potencialmente generado por IA y marcar las entregas sospechosas. Hoy, según su web, solo consienten el uso de datos para entrenar quienes tienen activado el AI Originality Report. Trinity College Dublin no usa esa función y, según el profesor Alan Eustace, verifica la autoría con rastros de investigación, versiones de documentos y evaluaciones orales.

Nuestra lectura: el conflicto no es tanto técnico como de confianza y de diseño por defecto. Que la empresa diga que no planea entrenar modelos generativos no basta si la cláusula, tal como se redactó, lo permitiría. Un contrato debe reflejar lo que se promete, y los clientes lo han entendido así: han votado con la cancelación, que es la forma más clara de rendición de cuentas.

Hay además una ironía de fondo. Un detector de IA necesita ejemplos de escritura humana para mejorar, y esos ejemplos son los trabajos de los propios alumnos, a quienes luego evalúa. Sin consentimiento claro, el estudiante pone la materia prima y asume el riesgo de los falsos positivos. En general, los detectores de texto generado por IA son un terreno controvertido por su fiabilidad, y apoyar la integridad académica en ellos es frágil.

Por eso el enfoque de Trinity nos parece el más sensato a medio plazo: si la IA hace trivial producir texto, la evaluación debe pasar de vigilar el producto a observar el proceso, con versiones, defensas orales y trabajo trazable. Es más costoso a corto plazo, pero evita una carrera armamentista entre generadores y detectores que nadie gana.

El caso se enlaza con una tesis que defendemos: la gobernanza de la IA se decide cada vez más en contratos y compras concretas, no solo en leyes. Si universidades y sindicatos estudiantiles consiguen cláusulas de consentimiento explícito, sentarán un precedente útil para toda la IA educativa. A largo plazo, una educación aumentada por IA solo será deseable si los estudiantes confían en que su trabajo no se convierte en combustible ajeno sin su permiso.