El 6 de julio de 2026, el Campus de Fuenlabrada de la Universidad Rey Juan Carlos acogió la I Jornada sobre Software Libre e Inteligencia Artificial Abierta (seLIA), un encuentro organizado por un grupo de voluntarios, con el apoyo de OfiLibre URJC, ETSII URJC, EIF URJC y la Asociación de Inteligencia Artificial, y nacido para poner en común conocimientos, herramientas y experiencias en la intersección entre el software libre y la IA abierta.

Con 38 actividades repartidas en una sala plenaria, dos salas de ponencias, dos espacios de taller y la Sala Desjornada, la jornada reunió a desarrolladores, investigadores, docentes y comunidad del software libre en torno a un mismo interés: entender cómo construir una inteligencia artificial más transparente, abierta y colaborativa.

Cedec estuvo presente con dos ponencias que, desde ángulos distintos, abordan la misma pregunta de fondo: ¿qué significa seguir siendo abierto —y honesto— cuando la IA entra en el proceso de creación? Ambas ponencias apuntan a la misma idea: la IA es una herramienta muy potente, pero si no dejamos constancia del proceso que seguimos y de las razones detrás de cada decisión, tarde o temprano puede acabar jugándonos una mala pasada.

¿Sigue siendo abierto un REA creado con IA?

Se presentó, en primer lugar; la ponencia, creada con eXeLearning, y disponible en abierto (CC BY-SA 4.0) “Crear REA con eXeLearning en tiempos de IA”, una reflexión sobre cómo la IA generativa interpela la naturaleza abierta de los Recursos Educativos Abiertos (REA) en tres frentes:

• La fiabilidad del contenido: alucinaciones, errores, sesgos y homogeneización de materiales generados por IA.
• Las dudas sobre autoría y licencia: zonas grises jurídicas sobre quién es autor de un contenido generado con IA y si las imágenes resultantes son realmente reutilizables.
• El código generado por IA: código JavaScript que funciona pero que nadie termina de entender del todo, con posibilidad de dependencias ocultas o potencialmente problemáticas.

La ponencia no se queda en el diagnóstico: propone avanzar del producto al proceso, y plantea un marco de “Transparencia IA” como respuesta. La idea es sencilla pero exigente: cuando alguien comparte un REA, puede compartir también qué herramientas usó, qué revisó manualmente, qué generó de forma automática, qué dependencias tiene el código y qué prompts guiaron la creación. Como resume la propia presentación, esa documentación no es una capa de burocracia, es una capa de honestidad hacia la comunidad que va a reutilizar el recurso.

Inteligencia artificial: programar, documentar y no acabar en un berenjenal

Ernesto Serrano, DevOps Engineer en eXeLearning y coordinador de la Dirección General de Ordenación de las Enseñanzas, Inclusión e Innovación. en la Consejería de Educación, Formación Profesional, Actividad Física y Deportes del Gobierno de Canaria, ofreció una charla complementaria desde el terreno del desarrollo de software: la IA ya programa, y programa rápido. El problema no es llegar rápido a producción, sino acordarse de por qué se tomó cada decisión por el camino. El código queda; el “por qué” se evapora — ahí empieza, en sus palabras, el berenjenal.

Su propuesta se apoya en un caso real: mod_exelearning, el plugin de Moodle de eXeLearning (GPLv3), donde cada decisión técnica relevante se documenta como un ADR (Architecture Decision Record) —un DEC-NNNN con contexto, problema, opciones, evidencia, decisión, consecuencias, riesgos y validación—. Cada ADR deja constancia de quién decidió (persona o agente), con qué herramienta de IA y qué modelo, y cita sus fuentes: “sin fuente no hay afirmación”. El proyecto acumula ya 60 ADRs. La clave, resume Ernesto: la IA propone, el humano dispone, y todo el proceso se mantiene agnóstico respecto a la herramienta de IA usada y libre, coherente con los principios del software libre de transparencia y contexto compartido.

La ponencia, también publicada en abierto: erseco.github.io/talks/…/selia-ia-programar-documentar

Dos charlas, una misma conversación

Aunque una mira hacia los recursos educativos y otra hacia el código, ambas ponencias comparten diagnóstico y receta: la IA no elimina la necesidad de criterio humano, la desplaza hacia un nuevo lugar: documentar el proceso, no solo el resultado. Ya sea un REA o una línea de código, lo que sostiene la apertura no es únicamente la licencia, sino la trazabilidad de las decisiones que hay detrás.

Con esta doble participación, Cedec reafirma su compromiso con una IA aplicada a la educación que sea transparente, verificable y coherente con los principios del software libre y los recursos educativos abiertos.