Uso responsable de la IA

Qué automatizamos y qué no

Antes de automatizar, medimos impacto y riesgo. Si un proceso no compensa automatizarlo —por volumen, por excepciones o por el coste de un error— lo decimos antes de empezar. Ningún proyecto arranca sin acordar qué se mide y qué queda fuera.

Supervisión humana

Cada flujo entregado define qué decide la máquina y qué decide una persona. Los borradores que redacta una IA los revisa alguien antes de enviarse cuando el destinatario es un cliente final; las decisiones con impacto económico o contractual son siempre humanas. El responsable último de cada flujo es una persona con nombre, no un sistema.

Transparencia con el usuario final

Cuando entregamos un asistente o chatbot, se identifica como tal ante quien lo usa. El Reglamento europeo de IA (Reglamento (UE) 2024/1689, artículo 50) exige informar de que se interactúa con una inteligencia artificial, y los sistemas que entregamos lo cumplen desde el diseño.

Límites conocidos

Un modelo de lenguaje puede equivocarse con seguridad aparente. Por eso los agentes que construimos responden solo a partir de fuentes controladas, pueden decir «no lo sé» y escalan a una persona cuando no alcanzan un umbral de confianza. Aun así, ningún sistema es infalible: los flujos registran lo que hacen para poder auditarlo.

Datos de cliente en los proyectos

Los flujos, credenciales y datos viven en las cuentas del cliente, no en las nuestras. Elegimos proveedores y regiones de procesamiento de acuerdo con el cliente, minimizamos los datos que tocan modelos de terceros y no usamos datos de clientes para entrenar modelos.

Medición y reversibilidad

Las métricas se acuerdan antes de construir y se revisan después. El cliente puede apagar cualquier automatización y llevarse sus flujos y documentación en cualquier momento: sin dependencias ocultas.

Última actualización: 15 de agosto de 2026.