Un tutor con IA que sabe en qué materia estás

El servidor construye un paquete con tu material real y le indica al modelo que responda a partir de él. Entran cuatro cosas.

Tus clases, incluidos laboratorios y sesiones de discusión, porque se guardan como tipos de sesión propios. Tu escala de calificación, como texto plano —A a partir del 93 %, B a partir del 83, o lo que use tu institución— si la has personalizado.

Los elementos estructurados de tu escaneo más reciente del programa: con un tope de 8.000 caracteres y hasta 60 elementos. Y tus fechas de entrega actuales: también 8.000 caracteres y hasta 60 tareas.

Los apuntes se leen del más nuevo al más antiguo: los 10 archivos más recientes de ese curso, compartiendo un presupuesto de 24.000 caracteres de texto extraído. Un bloque de programa o de fechas que haya tenido que recortarse se marca explícitamente como truncado, para que el modelo sepa que trabaja con una fuente abreviada y no trate una lista parcial como completa.

• Clases, incluidos laboratorios y sesiones de discusión
• Tu escala de calificación, con los cortes personalizados
• Programa: 8.000 caracteres, hasta 60 elementos
• Fechas: 8.000 caracteres, hasta 60 tareas
• Apuntes: los 10 archivos más nuevos, 24.000 caracteres compartidos

Esta es la restricción que más importa, porque es donde una respuesta equivocada y segura de sí misma hace daño de verdad.

Para las preguntas sobre qué vence y cuándo, el tutor responde estrictamente desde tu lista real de tareas registradas. No razona hasta llegar a una fecha, ni rellena un hueco con algo verosímil. Si la información no está en lo que le has dado, lo dice con claridad y ofrece ayuda general en lugar de inventarse un dato concreto.

Cita lo que usó en lenguaje corriente y no con notas al pie —«tu programa indica…», «según tus apuntes de la semana 3…»— que es suficiente para saber si una respuesta salió de tu material o del conocimiento general. Esa distinción es justamente el objetivo.

El bloque de fechas lleva títulos, tipos, fechas, horas, ponderaciones y si has marcado algo como hecho. No lleva tus notas.

Así que el tutor sabe que el examen final vale el 30 % de la nota y que aún no lo has hecho. No sabe qué sacaste en el parcial, y no puede decirte qué necesitas en el final: para eso están las calculadoras de hipótesis del seguimiento de calificaciones.

Es una decisión de diseño y no un descuido, y conviene saberlo para no hacerle una pregunta que responderá mal. Un tutor con tus notas podría ser más útil y estaría además guardando más de tu expediente del que necesita una función de chat.

Los apuntes se asocian a un curso, así que abre el tutor desde un curso y no por su cuenta: si no lo has hecho, la app te lo dice en lugar de aceptar un archivo huérfano. Funcionan tanto PDF como fotos.

La extracción ocurre en el servidor, no en tu teléfono. El archivo va a un almacenamiento privado archivado bajo tu propio identificador de usuario, y la primera vez que una petición lo necesita el servidor lo lee, extrae el texto legible conservando la estructura y guarda el resultado en caché para que la siguiente pregunta no vuelva a pagar ese coste.

Un límite que conviene indicar: un archivo de más de unos 6 MB se omite en la extracción en lugar de enviarse al modelo. Si un conjunto de apuntes escaneados no aparece en las respuestas, el tamaño es lo primero que hay que comprobar.

Las conversaciones están acotadas a un curso, que es lo que mantiene coherente el anclaje: un hilo de química orgánica no arrastra contexto de tu seminario de literatura.

En cada turno se reproducen los últimos 12 mensajes de la conversación, unos seis intercambios de memoria de trabajo. Es suficiente para repreguntar sobre una explicación sin que el hilo acabe arrastrando una hora de contexto irrelevante en cada petición.

También hay un hilo general para preguntas que no van de una materia concreta, donde se comporta como un asistente general competente y sin nada del anclaje del curso.

Cincuenta mensajes al tutor por cada 24 horas móviles y por cuenta —móviles, no un reinicio a medianoche— y 4.000 caracteres por mensaje, aplicados en el campo de escritura y comprobados otra vez en el servidor.

La llamada al modelo va a OpenAI GPT-5.6 Luna con razonamiento bajo y un techo de salida de 2.048 tokens: suficiente para una explicación desarrollada sin invitar a un ensayo. Si el proveedor devuelve un error reintentable, la función espera y reintenta hasta tres veces, así que ves un solo indicador de carga en lugar de un fallo.

Las respuestas son texto plano por instrucción —párrafos cortos y viñetas, sin encabezados de markdown— que es un intercambio deliberado. Si lo que quieres es un documento largo con formato, esta no es la herramienta.

El Tutor forma parte de Pro, a 4,99 USD al mes o 29,99 USD al año, comprado con tarjeta en la web o en la app de iOS y aplicado a toda la cuenta, incluida la web.

• 50 mensajes por cada 24 horas móviles, por cuenta
• 4.000 caracteres por mensaje
• 12 mensajes anteriores reproducidos por turno
• Respuestas limitadas a 2.048 tokens, en texto plano

Sirve para las preguntas que necesitan tu contexto para responderse: qué dice mi programa que entra en el examen, cómo llamaban mis apuntes de la semana 3 a esto, qué vence de verdad antes del viernes, cómo trata mi escala un 88.

Encaja mal si lo que quieres es un tutor general de una materia que estudias fuera de un curso registrado, porque el anclaje no tiene con qué trabajar. También encaja mal si buscas respuestas largas y con formato.

Y aquí vale la misma regla que en el resto de la app: vale exactamente lo que tengas metido del semestre. Un curso con el programa escaneado, fechas reales y algunos apuntes subidos da respuestas útiles. Un curso vacío da un chatbot general.