--- title: "Política de IA — MindLab" description: "Cómo MindLab diseña, despliega y gobierna sus sistemas de IA: uso de datos, supervisión humana, seguridad, transparencia y controles." url: "https://mind-lab.ai/es/ai-policy" language: "es" --- # Política de Inteligencia Artificial *28 de marzo de 2026* 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