Esta Política de Inteligencia Artificial ("Política de IA") define cómo Mindlab AI LLC ("MindLab", "nosotros", "nos" o "nuestro/a") diseña, implementa y gobierna los sistemas de inteligencia artificial dentro de su plataforma. El propósito de esta política es garantizar el uso responsable y seguro de la IA, definir roles y responsabilidades entre MindLab y los clientes, mitigar riesgos operativos, legales y éticos, y establecer estándares de gobernanza alineados con los requisitos empresariales.
1. Propósito
Esta Política de Inteligencia Artificial ("Política de IA") define cómo Mindlab AI LLC ("MindLab", "nosotros", "nos" o "nuestro/a") diseña, implementa y gobierna los sistemas de inteligencia artificial dentro de su plataforma. El propósito de esta política es:
- Garantizar el uso responsable y seguro de la IA
- Definir roles y responsabilidades entre MindLab y los clientes
- Mitigar riesgos operativos, legales y éticos
- Establecer estándares de gobernanza alineados con los requisitos empresariales
2. Alcance
Esta política se aplica a todos los componentes impulsados por IA de la plataforma MindLab, incluyendo:
- Agentes conversacionales (texto, voz, avatares)
- Sistemas de orquestación multi-agente
- Sistemas de automatización de flujos de trabajo y toma de decisiones
- Resultados y recomendaciones generados por IA
- Integraciones con sistemas de terceros (por ejemplo, CRM, centros de contacto)
3. Definiciones
- Sistema de IA: Cualquier sistema que genera resultados (texto, voz, acciones) utilizando aprendizaje automático o modelos probabilísticos
- Resultado: Cualquier respuesta, recomendación o acción generada por el sistema
- Configuración del Cliente: Prompts, flujos de trabajo, integraciones y bases de conocimiento definidos por el cliente
- Caso de Uso de Alto Riesgo: Cualquier uso que involucre decisiones legales, financieras, médicas o críticas para la seguridad
4. Características de los Sistemas de IA
Los sistemas de IA de MindLab:
- Operan de manera probabilística (no determinista)
- Generan resultados basados en patrones en los datos
- Pueden variar en sus respuestas ante entradas similares
- Pueden activar acciones a través de integraciones
Importante: No se garantiza que los resultados de la IA sean precisos o completos.
5. Marco de Clasificación de Riesgos de IA
Los clientes son responsables de clasificar sus casos de uso.
Riesgo Bajo:
- Automatización de preguntas frecuentes
- Soporte básico al cliente
- Información de productos
Riesgo Medio:
- Asistencia en ventas
- Calificación de prospectos
- Orientación al cliente
Riesgo Alto:
- Decisiones financieras
- Recomendaciones médicas
- Orientación legal
- Verificación de identidad
Los casos de uso de alto riesgo requieren supervisión humana.
6. Requisitos de Supervisión Humana
Los clientes deben implementar controles de supervisión humana (human-in-the-loop) cuando:
- Los resultados impacten resultados financieros, legales o de salud
- Las decisiones afecten los derechos o la elegibilidad de los clientes
- Los errores puedan causar daños materiales
MindLab no proporciona sistemas de toma de decisiones completamente autónomos para escenarios de alto riesgo.
7. Responsabilidades del Cliente
Los clientes son responsables de:
- Diseñar y validar flujos de trabajo de IA
- Definir prompts y salvaguardas
- Garantizar la precisión y completitud de los datos
- Monitorear los resultados y el comportamiento del sistema
- Cumplir con las leyes y regulaciones aplicables
- Implementar la escalación a agentes humanos
8. Responsabilidades de MindLab
MindLab es responsable de:
- Proporcionar infraestructura y orquestación de IA
- Mantener la disponibilidad y el rendimiento del sistema
- Implementar salvaguardas básicas
- Habilitar herramientas de configuración para los clientes
- Monitorear el rendimiento a nivel de plataforma
9. Gobernanza de Datos
Propiedad de los Datos: Los clientes conservan la propiedad de sus datos.
Procesamiento de Datos: Los datos se procesan únicamente para proporcionar los Servicios.
Entrenamiento de Modelos:
- Los datos del cliente no se utilizan para entrenar modelos compartidos a menos que se acuerde explícitamente
- Los datos agregados y anonimizados pueden utilizarse para la mejora del sistema
10. Limitaciones de los Modelos y Sistemas
Los sistemas de IA pueden:
- Generar resultados incorrectos o engañosos
- Reflejar sesgos presentes en los datos de entrenamiento
- Malinterpretar entradas ambiguas
- Fallar en casos extremos
Los clientes no deben depender únicamente de los resultados de la IA para decisiones críticas.
11. Mecanismos de Seguridad y Control
MindLab implementa:
- Restricciones de prompts
- Controles a nivel de sistema
- Monitoreo y registro
- Limitación de velocidad y detección de abuso
- Controles de acceso
Los clientes son responsables de implementar:
- Restricciones de lógica de negocio
- Capas de validación
- Flujos de trabajo de escalación
12. Uso Prohibido
Los Servicios no pueden utilizarse para:
- Actividades ilegales
- Fraude, suplantación de identidad o engaño
- Generación de contenido dañino o abusivo
- Violación de leyes de privacidad o protección de datos
- Toma de decisiones de alto riesgo completamente autónoma sin supervisión
13. Dependencias de Terceros
MindLab puede depender de proveedores externos (por ejemplo, LLMs, infraestructura en la nube). No somos responsables de:
- Cambios en modelos de terceros
- Interrupciones de servicios externos
- Prácticas de manejo de datos de terceros
14. Transparencia y Divulgación
Los clientes deben:
- Divulgar claramente cuando los usuarios interactúan con IA
- Evitar engañar a los usuarios haciéndoles creer que interactúan con humanos
- Proporcionar rutas de escalación a agentes humanos
15. Sesgo y Equidad
Los sistemas de IA pueden reflejar sesgos. MindLab:
- Mejora continuamente el rendimiento de los modelos
- Monitorea el comportamiento a nivel de sistema
Los clientes son responsables de:
- Evaluar la equidad en sus casos de uso
- Evitar resultados discriminatorios
16. Seguridad
Implementamos:
- Cifrado (cuando corresponda)
- Controles de acceso
- Monitoreo y registro
Los clientes deben:
- Asegurar sus integraciones
- Proteger credenciales y accesos
17. Auditoría y Monitoreo
MindLab puede:
- Monitorear el rendimiento del sistema
- Analizar patrones de uso
- Detectar uso indebido o abuso
Los clientes deben:
- Revisar regularmente los resultados de la IA
- Monitorear KPIs y anomalías
18. Gestión de Incidentes
En caso de incidentes (por ejemplo, resultados dañinos, uso indebido del sistema):
- Los clientes deben notificar a MindLab
- MindLab puede investigar y mitigar
- El acceso puede ser restringido si es necesario
19. Cumplimiento
Los clientes son responsables de garantizar el cumplimiento de:
- Leyes de protección de datos (RGPD, CCPA, etc.)
- Regulaciones de la industria (si corresponde)
- Políticas de gobernanza interna
MindLab no garantiza el cumplimiento regulatorio para casos de uso específicos a menos que se acuerde explícitamente.
20. Responsabilidad y Descargo
Las funciones de IA se proporcionan "tal cual". MindLab no es responsable de:
- Decisiones tomadas basadas en resultados de IA
- Errores u omisiones en el contenido generado
- Resultados comerciales derivados del uso de IA
21. Mejora Continua
Continuamente:
- Mejoramos modelos e infraestructura
- Fortalecemos las salvaguardas
- Nos adaptamos a los desarrollos regulatorios
22. Actualizaciones de la Política
Podemos actualizar esta Política de IA periódicamente.
23. Contacto
Mindlab AI LLC, 306 1/2 35th St., Newport Beach, CA 92663. Correo electrónico: j@mind-lab.ai