Nueva York pausa la IA orientada a estudiantes más jóvenes

Nueva York ha suspendido la IA generativa orientada a estudiantes para aproximadamente 600.000 alumnos más jóvenes, pese a la creciente presión para preparar a cada niño para una economía marcada por la IA. La política se aplica desde 2-K hasta octavo grado durante el curso 2026-27, según la Oficina del Alcalde de Nueva York. Su aparición en Google News refleja un debate mucho más amplio que el de un solo distrito escolar.

No se trata de un rechazo total a la IA en el aula. Los estudiantes de secundaria recibirán formación en alfabetización de IA, mientras que determinadas clases podrán probar cinco programas aprobados bajo la supervisión de docentes. Los educadores también podrán usar IA para planificación y tareas operativas.

La línea divisoria es la edad, la supervisión y el control. Los líderes municipales sostienen que los alumnos más jóvenes necesitan esfuerzo productivo, interacción humana y habilidades fundamentales antes de recibir asistencia automatizada. Los proveedores tecnológicos y algunos educadores responden que las herramientas cuidadosamente diseñadas pueden respaldar esos objetivos.

Esa tensión convierte la política en una prueba nacional. Nueva York opera el mayor sistema de escuelas públicas del país, lo que otorga a sus estándares de compra influencia más allá de los límites municipales. Los Angeles Unified ha adoptado otro enfoque cauteloso, al permitir herramientas autorizadas de IA generativa para estudiantes de 13 años o más bajo un detallado boletín de política distrital.

El resultado es una nueva etapa en la tecnología educativa. Los distritos ya no se preguntan únicamente si los estudiantes deberían usar IA. Exigen a los proveedores que demuestren qué hacen sus productos, qué datos recopilan y si los beneficios educativos justifican los riesgos.

Lo que el titular de Google News deja fuera

La política de Nueva York es una pausa controlada, no una prohibición permanente o generalizada de la inteligencia artificial.

La política oficial de la ciudad establece una moratoria de un año sobre la IA generativa orientada a estudiantes desde 2-K hasta octavo grado. La IA generativa crea texto, imágenes, audio u otro contenido nuevo a partir de indicaciones de los usuarios.

La restricción abarca el software que presenta funciones generativas directamente a los estudiantes. Los chatbots acompañantes están prohibidos en todos los grados, incluida la secundaria. La tecnología de asistencia requerida por un Programa Educativo Individualizado o un Plan 504 seguirá disponible.

Las herramientas de acceso lingüístico para estudiantes multilingües también reciben excepciones. Las evaluaciones, la enseñanza remota, la programación, la robótica, las simulaciones y los materiales digitales aprobados centralmente pueden seguir disponibles en determinadas circunstancias.

Estas distinciones importan porque el término "prohibición de IA" sugiere un simple bloqueo de red. La política de IA escolar de NYC, en cambio, separa la generación orientada a estudiantes de otros usos tecnológicos. También diferencia a los alumnos más jóvenes de los adolescentes que se acercan a la universidad y al empleo.

Para los estudiantes de secundaria, la ciudad prevé cinco programas piloto limitados que alcanzarán a no más de 50.000 alumnos en clases de educación general. Ese límite representa aproximadamente el 5% del alumnado de las escuelas públicas.

Cada escuela podrá ofrecer los pilotos en no más de cinco clases. Los estudiantes deberán utilizar los programas aprobados bajo la supervisión directa de un educador capacitado. El uso piloto se limita a 45 minutos semanales, según el anuncio de política de la ciudad.

Los programas no son chatbots acompañantes de propósito general. Funcionarios municipales afirman que seleccionaron las herramientas mediante estándares de privacidad, diseño pedagógico, seguridad y aprendizaje guiado por docentes.

Cada estudiante de secundaria también recibirá dos módulos de alfabetización de IA de 45 minutos durante el año. Los alumnos que participen en pilotos o programas profesionales recibirán una formación más amplia.

Las normas sobre tiempo de pantalla van más allá de la inteligencia artificial. Los estudiantes hasta segundo grado no recibirán tiempo rutinario de pantalla individual. Se recomienda a las escuelas limitar el uso diario de dispositivos individuales a 30 minutos en los grados tercero a quinto.

El límite recomendado aumenta a 45 minutos para los grados sexto a octavo. Estos límites se dirigen al entorno digital más amplio que permitió que las funciones de IA entraran en las aulas a través del software existente.

Los funcionarios municipales también planean revisar cada producto de tecnología educativa utilizado en todo el sistema escolar. Las herramientas consideradas no esenciales para el aprendizaje pueden eliminarse. Las revisiones considerarán la seguridad, la transparencia, la ética, el impacto pedagógico, la investigación y los comentarios de los usuarios.

El alcalde Zohran Mamdani afirmó que la ciudad descontinuaría o desactivaría los componentes de IA en más de 38 programas previamente permitidos. Ese detalle convierte la moratoria en una decisión de contratación, no simplemente en una guía para el aula.

La pausa de un año crea, por tanto, dos experimentos simultáneos. Los estudiantes más jóvenes aprenderán sin IA generativa directa, mientras que los pilotos supervisados en secundaria pondrán a prueba usos seleccionados.

Los lectores de Google News que se encuentren con un titular sencillo sobre una prohibición pueden pasar por alto esta división. Nueva York está construyendo reglas distintas para diferentes etapas del desarrollo, en lugar de declarar una única respuesta para todos los estudiantes.

La prohibición de IA de NYC pone presión sobre los proveedores

La presión inmediata recae sobre los proveedores de tecnología educativa, porque el acceso ahora depende de pruebas, transparencia y un valor en el aula definido de forma limitada.

Durante años, las escuelas solían adquirir productos digitales antes de que docentes y familias comprendieran plenamente sus prácticas de datos. Después, las funciones generativas aparecieron dentro de plataformas de escritura, tutoría, búsqueda y aprendizaje que los estudiantes ya utilizaban.

La revisión de Nueva York cambia esa secuencia. Un proveedor debe hacer más que presentar la IA como atractiva o eficiente. Debe demostrar cómo una función apoya el aprendizaje sin sustituir el proceso de razonamiento del estudiante.

La carga también incluye la privacidad. Los sistemas generativos pueden recopilar indicaciones, muestras de escritura, señales de comportamiento y otra información. Las escuelas necesitan saber adónde van esos registros y si los proveedores los usan para entrenamiento o mejora de productos.

Ese escrutinio se suma a la Ley de Educación de Nueva York § 2-d, que exige protecciones para la información estudiantil personalmente identificable e impone obligaciones de privacidad y seguridad a contratistas externos. La propia política de la ciudad indica que los proveedores deben explicar qué datos recopilan, cómo los protegen y cómo cumplen con estándares de seguridad reconocidos.

La ciudad no ha publicado una tarjeta de evaluación universal final que cubra todas las herramientas posibles. Sin embargo, ha señalado las áreas que examinarán las revisiones. Entre ellas están la seguridad, la transparencia, la ética, la investigación, el impacto pedagógico y los comentarios continuos.

Esto genera riesgo comercial para las empresas que venden tutores de IA, apoyo automatizado para la escritura o herramientas de aprendizaje conversacional. Un producto puede funcionar como fue diseñado y aun así no superar la prueba educativa de la ciudad.

La distinción es importante. La precisión del software no demuestra que un niño haya aprendido. Un chatbot puede ofrecer una explicación correcta y, al mismo tiempo, reducir el esfuerzo que ayuda a un estudiante a desarrollar una comprensión duradera.

La prohibición de IA de NYC también presiona a los administradores. Las escuelas deben identificar qué herramientas contienen generación orientada a estudiantes, incluidas las funciones añadidas mediante actualizaciones de productos. Deben distinguir las funciones prohibidas de las evaluaciones aprobadas, los servicios de accesibilidad o el software pedagógico.

Los docentes enfrentan un desafío diferente. Pueden usar IA para la planificación de clases y tareas administrativas, pero los estudiantes más jóvenes no pueden interactuar directamente con funciones generativas. Ese límite exige procedimientos claros para revisar los materiales didácticos generados por IA.

Un docente podría utilizar un modelo para elaborar un borrador de actividad, verificarlo y luego impartirlo sin exponer a los estudiantes al sistema. La responsabilidad educativa sigue recayendo en el docente, incluso cuando el software ayuda entre bastidores.

La United Federation of Teachers acogió favorablemente los límites de tiempo de pantalla, pero planteó dudas sobre su implementación. El presidente del sindicato, Michael Mulgrew, preguntó cómo el Departamento de Educación exigiría protecciones más sólidas a los productos que compra.

Esa preocupación revela una brecha entre anunciar estándares y hacerlos cumplir. Los grandes sistemas escolares dependen de inventarios complejos de software, contratos, extensiones de navegador, plataformas de aprendizaje y sistemas de gestión de dispositivos.

La IA también puede aparecer mediante funciones corrientes de búsqueda, documentos o productividad. Bloquear una lista de chatbots reconocibles no abarcará todas las funciones generativas disponibles para los estudiantes.

La política también presiona a las familias. Las reglas escolares rigen la enseñanza oficial y los dispositivos gestionados por el distrito, pero no pueden eliminar el acceso a través de teléfonos o computadoras personales en casa.

Un estudiante aún puede usar un chatbot externo para completar tareas escolares. Por ello, los docentes deben preservar la integridad académica mediante el diseño de tareas, la conversación, la observación y el conocimiento del trabajo de cada estudiante.

La ciudad está haciendo, en efecto, que los proveedores compitan en moderación. Los productos diseñados en torno a conversaciones ilimitadas, respuestas automáticas o participación prolongada enfrentan una vía más difícil para entrar en las aulas.

Las herramientas con objetivos de aprendizaje acotados y controles docentes visibles tienen un camino más claro. Las protecciones de privacidad, los registros de uso, la retención de datos desactivada y los resultados medibles se convierten en características de compra, en lugar de notas al pie sobre cumplimiento.

Por eso la política de IA escolar de NYC importa fuera de Nueva York. Un distrito que atiende a una población estudiantil tan grande puede influir en cómo los proveedores diseñan sus productos para otros sistemas públicos.

Si las empresas adaptan sus productos a los estándares de Nueva York, otros distritos pueden adoptar esos controles. Si los proveedores se retiran en cambio, los líderes escolares verán hasta qué punto la IA educativa depende de un acceso sin restricciones o de prácticas de datos opacas.

La disyuntiva central es la protección del aprendizaje frente a la preparación para la IA

Nueva York apuesta a que retrasar el acceso puede proteger el aprendizaje fundamental sin dejar a los estudiantes mayores sin preparación para un mundo saturado de IA.

El argumento más sólido a favor de la pausa parte de las necesidades de desarrollo. Los estudiantes más jóvenes aprenden mediante la conversación, el juego, los materiales físicos, los errores, la revisión y la retroalimentación directa de adultos y compañeros.

La IA generativa puede acortar ese proceso. Puede sugerir una respuesta antes de que un niño haya formulado una pregunta, o reescribir una oración antes de que el estudiante entienda sus debilidades.

El canciller Kamar Samuels describió esa dificultad como parte del aprendizaje mismo. En la transcripción de la política del alcalde, sostuvo que la tecnología no debería pensar por los estudiantes.

Esa afirmación no significa que toda pista automatizada perjudique el aprendizaje. Significa que las escuelas necesitan pruebas sobre cuándo la asistencia respalda el pensamiento y cuándo lo sustituye.

La ciudad ha elegido la cautela basada en la edad mientras se desarrolla esa evidencia. Los estudiantes hasta octavo grado reciben protección frente a sistemas generativos directos, mientras que los estudiantes de secundaria participan en pilotos supervisados y lecciones de alfabetización.

Este enfoque trata la preparación para la IA como algo más que saber redactar indicaciones. La formación prevista abarca la desinformación, los sesgos, la dependencia excesiva y el pensamiento crítico. Estos temas abordan el juicio, no solo el uso de herramientas.

Quienes apoyan esa distinción la consideran esencial. Un estudiante que puede generar un texto pulido no ha aprendido necesariamente a evaluar fuentes, detectar afirmaciones sin respaldo ni explicar el razonamiento detrás de una respuesta.

Los críticos de las restricciones amplias señalan otro riesgo. Los estudiantes ya se encuentran con la IA en motores de búsqueda, plataformas sociales, entretenimiento y software de consumo. Evitar la tecnología en la escuela no hace que esos encuentros desaparezcan.

Las escuelas pueden ofrecer un entorno estructurado para examinar errores, sesgos y resultados persuasivos. Eliminar el acceso en las aulas podría desplazar la experimentación a los hogares, donde la supervisión adulta y la alfabetización digital varían considerablemente.

Las diferencias de acceso pueden ampliar la desigualdad. Las familias con más recursos pueden ofrecer a sus hijos una exposición guiada a herramientas avanzadas. Otros estudiantes podrían no recibir ni práctica supervisada ni explicaciones fiables sobre la tecnología.

El plan de secundaria de Nueva York intenta responder a ese problema. Reserva la experiencia directa en el aula para estudiantes de mayor edad, al tiempo que ofrece módulos universales de alfabetización. Los programas de educación profesional y técnica pueden permitir el uso supervisado vinculado a la preparación para el mundo laboral.

Sin embargo, dos módulos breves no pueden cubrir todas las dimensiones de la alfabetización en IA. Los estudiantes necesitan practicar la verificación de afirmaciones, la protección de la información personal, la comprensión de la automatización y el reconocimiento de cuándo el juicio humano sigue siendo necesario.

La senadora estatal Kristen Gonzalez y la miembro del Concejo Carmen De La Rosa calificaron la orientación general como un paso adelante. Su crítica de política sostuvo que dos módulos de 45 minutos eran insuficientes para un tema tan complejo.

También cuestionaron los programas piloto de secundaria porque la ciudad no había presentado criterios públicos claros de evaluación antes de su implementación. Su postura cuestiona ambos lados del compromiso.

Desde esa perspectiva, la ciudad actúa con mucha cautela respecto a los estudiantes más jóvenes, pero todavía no con suficiente rigor respecto a los participantes mayores. Un piloto creíble necesita métricas definidas de seguridad, sesgo, aprendizaje y desarrollo social.

La comparación con Los Ángeles refuerza la relevancia nacional. La política de LAUSD permite a los estudiantes de 13 años o más utilizar sistemas aprobados de IA generativa bajo salvaguardas del distrito, mientras que los alumnos más jóvenes siguen excluidos de esas herramientas.

Al menos 37 estados han emitido orientaciones oficiales sobre IA en las escuelas, informó la Associated Press. Sin embargo, los estados aún carecen de una definición compartida de alfabetización en IA o de un modelo consolidado para su uso en el aula.

Esa fragmentación coloca a los distritos escolares en una posición difícil. Deben tomar decisiones antes de que los investigadores puedan ofrecer hallazgos a largo plazo sobre herramientas que cambian con frecuencia.

La prohibición de IA de NYC apuesta por la reversibilidad. Dura un año escolar y la ciudad afirma que sus hallazgos darán forma a futuras normas. La pausa puede terminar, limitarse o ampliarse después de que las autoridades examinen los resultados.

Ese diseño es más defendible que tratar la adopción o la prohibición como permanentes. Aun así, una política temporal solo produce evidencia útil cuando la ciudad define cómo es el éxito.

La Aplicación y la Evidencia Siguen Siendo los Puntos Débiles

La credibilidad de la política depende de si Nueva York puede detectar la IA oculta, evaluar el aprendizaje y publicar evidencia lo suficientemente sólida como para orientar su próxima decisión.

La primera incertidumbre es la aplicación técnica. La IA generativa ya no se limita a chatbots independientes. Aparece dentro de herramientas de búsqueda, software de oficina, sistemas de tutoría, funciones de accesibilidad y plataformas de gestión del aprendizaje.

Los administradores de distrito deben revisar continuamente los cambios en los productos. Una herramienta aprobada en septiembre puede incorporar después una función generativa mediante una actualización, a menudo sin una nueva decisión de compra escolar.

La ciudad puede desactivar funciones en dispositivos administrados, restringir sitios web o modificar contratos. No puede controlar por completo los dispositivos personales, las redes domésticas ni el texto copiado de un sistema a otro.

Por lo tanto, la aplicación debe ir más allá del bloqueo de software. Los docentes necesitan tareas que revelen el razonamiento del estudiante mediante borradores, conversaciones, explicaciones orales y trabajo en clase.

En la práctica, un docente podría pedir a un estudiante que explique por qué simplificó una fracción de una forma determinada, compare un borrador inicial de un párrafo con la versión final o defienda una fuente durante un debate en clase. Un estudiante que entregue una respuesta pulida generada por IA, pero no pueda reconstruir su razonamiento, perdería esas oportunidades de demostrar comprensión.

Estos métodos pueden desalentar el uso no declarado de IA sin depender de software de detección. Los detectores de IA siguen siendo vulnerables a falsos positivos y pueden generar sospechas injustas sobre textos originales de estudiantes.

La segunda incertidumbre se refiere al alcance del término "orientado al estudiante". Los docentes pueden usar IA para generar hojas de trabajo, sugerencias de retroalimentación, ejemplos o planes de lección. Los estudiantes experimentan entonces material moldeado por IA sin operar directamente un modelo.

Ese uso indirecto puede ser razonable, pero complica la distinción central de la política. Un resultado revisado de forma deficiente puede introducir errores factuales, estereotipos o explicaciones inadecuadas en un aula.

Los educadores necesitan tiempo y capacitación para verificar los materiales generados. De lo contrario, la IA pasa de la pantalla del estudiante al flujo de trabajo del docente sin resolver las preocupaciones sobre fiabilidad.

La tercera incertidumbre es el estándar de evidencia. La ciudad afirma que evaluará el impacto pedagógico y la investigación previa, pero las distintas herramientas cumplen diferentes propósitos.

Un asistente de escritura, un tutor de matemáticas, una herramienta de acceso lingüístico y un simulador profesional no pueden compartir una única medida simple de rendimiento. Cada uno necesita resultados vinculados a su función educativa declarada.

La evaluación debe comparar el aprendizaje de los estudiantes, no solo el uso o la satisfacción. Una alta participación podría mostrar que los estudiantes disfrutan de una herramienta, pero revelar poco sobre retención, razonamiento, independencia o transferencia de conocimientos.

Los cinco pilotos de secundaria ofrecen una oportunidad para establecer mejores métricas. Los docentes pueden comparar el trabajo realizado con y sin IA, observar las explicaciones de los estudiantes y seguir si el apoyo se convierte en dependencia.

La privacidad también requiere controles medibles. La ciudad debería documentar qué datos recopila cada piloto, cuánto tiempo se conservan los registros, quién puede acceder a ellos y si los proveedores los utilizan más allá de la instrucción.

Las revisiones de sesgo requieren métodos igualmente concretos. Los evaluadores deberían comprobar si los sistemas ofrecen un trato, supuestos u oportunidades diferentes según el idioma, la discapacidad, la raza, el género o el contexto socioeconómico.

El calendario de un año genera presión. Josh Golin, director ejecutivo de Fairplay, sostuvo que un año era demasiado poco para determinar si los productos enseñan eficazmente y preservan la interacción cara a cara.

Esa crítica merece consideración. Los calendarios escolares dejan poco tiempo para la configuración, la capacitación, la implementación, la recopilación de datos, el análisis y la deliberación pública antes de que deba decidirse la siguiente política.

Una revisión apresurada podría favorecer productos fáciles de implementar en lugar de aquellos con valor educativo duradero. También podría interpretar erróneamente problemas de implementación como evidencia de que toda una categoría fracasa.

El riesgo opuesto es un retraso interminable. Las escuelas no pueden esperar evidencia perfecta mientras los estudiantes usan IA de forma independiente y los empleadores la incorporan al trabajo cotidiano.

Por lo tanto, una moratoria útil debe generar conocimiento institucional. La ciudad está creando una Coalición de Tecnología en las Escuelas que reúne a estudiantes, educadores, padres, defensores, representantes sindicales, funcionarios electos y expertos.

Se espera que esa coalición publique recomendaciones para futuros años escolares. Su informe necesita más que impresiones generales. Debe explicar qué herramientas se probaron, qué resultados se midieron y en qué aspectos la evidencia siguió siendo inconclusa.

Los informes públicos determinarán si la política de IA escolar de NYC se convierte en un modelo reutilizable. Otros distritos necesitan métodos y hallazgos, no solo una decisión final.

Para los lectores que siguen la historia a través de Google News, la cuestión de la aplicación es más relevante que el titular inicial. La prohibición es fácil de anunciar, mientras que una evaluación fiable exige meses de trabajo disciplinado.

Tres Señales Decidirán Qué Ocurre Después

La próxima política de Nueva York debe juzgarse a través de la evidencia de los pilotos, el cumplimiento de los proveedores y las recomendaciones públicas de la coalición.

La primera señal es el diseño y la presentación de informes de los pilotos de secundaria. La ciudad ya ha establecido límites en torno a la participación, el acceso a las clases, la supervisión y el uso semanal.

El elemento que falta es un marco público detallado de evaluación. Los funcionarios deberían identificar objetivos de aprendizaje, métodos de comparación, pruebas de privacidad, revisiones de sesgo y criterios para detener un piloto.

Los criterios claros reforzarían el argumento de la ciudad de que está probando la IA con cautela. Las medidas vagas o retrospectivas debilitarían la confianza en cualquier decisión de ampliar el acceso.

La segunda señal es el comportamiento de los proveedores durante la revisión tecnológica de todo el sistema. Las empresas pueden responder ofreciendo políticas de datos más claras, controles para docentes, restricciones de edad y evidencia vinculada a resultados de aprendizaje.

La eliminación o desactivación de más de 38 programas habilitados para IA ofrece un punto de referencia inicial. Más eliminaciones sugerirían que las funciones generativas ocultas estaban más extendidas de lo que las escuelas entendían.

Por el contrario, cambios exitosos en los productos demostrarían que la presión de las adquisiciones puede mejorar la tecnología en el aula. Otros distritos podrían entonces solicitar las mismas salvaguardas sin desarrollar estándares desde cero.

La tercera señal es el informe de la Coalición de Tecnología en las Escuelas. Sus recomendaciones revelarán si la moratoria de un año produjo un modelo de gobernanza duradero o si solo retrasó la siguiente disputa.

El informe debería separar los hallazgos por edad, materia, herramienta y objetivo de aprendizaje. También debería documentar desacuerdos no resueltos entre docentes, estudiantes, familias e investigadores.

Una recomendación de ampliar usos selectos en secundaria reforzaría el enfoque de la ciudad basado en la edad si la evidencia de los pilotos lo respalda. Una extensión de la pausa para estudiantes más jóvenes mostraría que los proveedores aún carecen de evidencia suficiente.

La presión a favor de una prohibición más amplia indicaría que los pilotos supervisados no lograron abordar las preocupaciones de seguridad o educación. La presión a favor de un acceso más temprano sugeriría que los educadores encontraron usos cuidadosamente delimitados que respaldaron el aprendizaje.

La respuesta nacional más amplia también importa. Nueva York y Los Ángeles ofrecen ahora a otros grandes distritos dos modelos visibles para limitar el acceso a la IA por edad mientras se desarrolla la política.

Si más sistemas adoptan normas similares, los proveedores se enfrentarán a un mercado de escuelas públicas fragmentado, pero cada vez más exigente. Las salvaguardas comunes podrían surgir finalmente de los requisitos de compra de los distritos.

Google News seguirá presentando estos desarrollos como una competencia entre prohibiciones y adopción. La distinción más útil es entre acceso sin control y uso evaluado.

Las escuelas no necesitan aceptar todas las funciones de IA para preparar a los estudiantes para el futuro. Tampoco pueden construir una alfabetización duradera fingiendo que la tecnología existe solo fuera del aula.

La apuesta de la ciudad de Nueva York es que los límites de edad, los pilotos supervisados y los estándares de adquisición pueden preservar ambos objetivos. Esa apuesta merece escrutinio porque afecta de inmediato a casi 600.000 estudiantes más jóvenes.

Los padres y educadores deberían preguntar a sus escuelas qué herramientas siguen aprobadas, cómo abordarán las tareas el uso externo de IA y cómo funcionarán las excepciones. Las familias de secundaria deberían preguntar en qué consiste la participación en los pilotos y qué datos conservan los proveedores.

Los compradores de tecnología deberían observar si Nueva York publica métodos de evaluación que otras instituciones puedan adaptar. Los trabajadores del conocimiento pueden aplicar el mismo principio a la IA en el trabajo: probar usos definidos antes de normalizar el acceso sin restricciones.

Quienes sigan esta política a través de Google News deberían mirar más allá del próximo titular sobre prohibiciones. Conviene observar las pruebas que publique Nueva York, los controles que incorporen los proveedores y las prácticas de aula que mantengan los docentes.

Estas señales mostrarán si la pausa protege el aprendizaje al tiempo que prepara responsablemente a los estudiantes. También revelarán si las instituciones públicas pueden gobernar la IA antes de que sus configuraciones predeterminadas se vuelvan permanentes.