Proveedores externos y procesamiento de datos
Nuestras funciones de IA se basan en varios subprocesadores empresariales, a los que se accede a través de API seguras con un tratamiento de datos de nivel empresarial. El proveedor que se utiliza para cada función se puede configurar según cada cliente y puede incluir Microsoft Azure OpenAI (GPT-5.4 y otros modelos GPT), AWS Bedrock con Anthropic Claude y las representaciones de Cohere, y Google Vertex AI (Gemini). Para la transcripción de audio y vídeo también se utiliza AssemblyAI. En todos los casos, los datos se tratan en la región que el cliente haya indicado.
Prácticas clave de manejo de datos:
Uso limitado a propósitos: los datos se procesan sólo para proporcionar y apoyar los servicios de IA
Sin acceso a productos para consumidores: cada servicio se ejecuta dentro del entorno empresarial del proveedor de la nube (Microsoft Azure, AWS Bedrock o Google Vertex AI) y no interactúa con productos públicos para consumidores como ChatGPT o la API pública de OpenAI
Alojamiento regional: Los datos se procesan en la región que elijas (consulta la lista de regiones más abajo en este artículo)
Control de acceso: el proveedor de servicios en la nube solo accede a los datos con el fin de detectar posibles abusos
¿Qué datos se envían a estos subprocesadores e incluye PII?
De forma predeterminada, sólo las contribuciones de los usuarios textuales (por ejemplo, respuestas a encuestas o ideas) se envían a los subprocesadores de IA. Estas son enviadas para soportar características de análisis de IA como resumen y etiquetado
¿Cuándo se envían los datos?
Encuestas: Se envía un texto cuando un administrador visita la página de resultados de la encuesta.
Ideación: El texto se envía cuando un administrador inicia activamente un análisis de IA.
¿Qué tipo de datos se incluyen?
Sólo los usuarios de texto libre escribieron en sus contribuciones
No se comparte información estructural de usuario (por ejemplo, correo electrónico, nombre de usuario, imagen de perfil, datos demográficos)
⚠️ Si un usuario incluye información personal (PII) en su propio texto de contribución, que PII puede ser enviado a subprocesadores como parte del contenido del mensaje. Esto no se filtra automáticamente.
¿Estos subprocesadores utilizan los datos para entrenar y mejorar sus modelos?
No. Todos nuestros subencargados del tratamiento de datos de IA afirman explícitamente que no utilizan los datos para entrenar ni mejorar sus modelos.
¿Dónde está procesando Microsoft los datos?
Microsoft nos permite especificar la región de procesamiento. Actualmente hacemos uso de 7 regiones, donde nuestros clientes utilizan la región más local para ellos. Las regiones son:
Frankfurt
Reino Unido
SUS
Canadá
Brasil
París
Stockholm
¿Por qué las respuestas de la IA no están en mi idioma?
Nuestra función de IA intenta responder tanto como sea posible en el idioma de la entrada que recibe. Excepcionalmente, en los casos en que hay lenguas mixtas, hay muy pocas entradas, o cuando la IA se equivoca, podría generar respuestas en el idioma equivocado. En tales casos, la mayoría de ellos sufre para volver a intentarlo.
⚠️ Todos los idiomas principales son compatibles con la excepción del greenlandic
¿Cuán exactos son los resúmenes generados?
Resumir siempre implica descartar algunos detalles y quedarse con lo que parece más importante. Los modelos de IA son muy buenos identificando elementos comunes, pero para decidir qué es lo más relevante se necesita contexto, conocimientos del ámbito y un juicio subjetivo. Por eso, los resúmenes pueden ser muy útiles, pero no son 100 % precisos. La supervisión humana sigue siendo esencial.
Para garantizar que las conclusiones sean correctas, nuestro enfoque hace hincapié en el uso responsable de la IA:
El revisor humano permanece siempre en el control.
La transparencia se maximiza para que puedas verificar cómo se crean los resúmenes.
La IA proporciona eficiencia, mientras que los seres humanos garantizan calidad y precisión.
Nuestra plataforma incluye varias funciones que te ayudarán a evaluar y mejorar la calidad de los resúmenes:
Indicación de precisión esperada: Antes y después de generar un resumen, el sistema muestra una estimación de precisión (porcentaje)
referencias en línea: Cada resumen enlaza de vuelta a las entradas residentes originales en las que se basa
Acceso completo a los datos: Todas las entradas del proyecto permanecen navegables, por lo que siempre puedes comparar resúmenes con contribuciones crudas.
Etiquetado: segmente manual o automáticamente las entradas en grupos más pequeños para obtener resúmenes más precisos y centrados
Opciones de autoetiquetado: Hay múltiples métodos disponibles; las etiquetas siempre pueden ser sobrescritas para un control máximo
Software disponible de fuente: El código está disponible en GitHub, asegurando la transparencia en cómo funciona la herramienta
Te recomendamos que uses los resúmenes generados por IA como punto de partida para entender conjuntos de datos grandes, pero no como la última palabra. ¡Comprueba siempre los resultados!
Alucinaciones: Aunque es poco frecuente, la IA podría generar de vez en cuando información que no estuviera explícitamente presente en el conjunto de datos original.
Exageración: Es posible que la IA dé más importancia a ciertos temas o ideas que a otros, lo que podría sesgar la interpretación general.
Volumen y precisión de los datos: Nuestro sistema está optimizado para procesar entre 20 y 200 entradas bien definidas, con el fin de obtener los resultados más precisos. A medida que el volumen de datos supera este rango, el resumen puede volverse más general y a alto nivel. Esto no significa que la IA sea «menos precisa», sino que se centrará en tendencias y patrones más generales. Para obtener información más detallada, te recomendamos que utilices la función de etiquetado (automático) para dividir los conjuntos de datos más grandes en subconjuntos más pequeños y fáciles de gestionar.
Sesgos: Los resultados pueden presentar diversos sesgos. Esto puede deberse, por ejemplo, a un desequilibrio en los datos utilizados para entrenar el modelo, a diferencias de lenguaje y expresión, y a una falta de comprensión del contexto. En concreto, la ironía, el sarcasmo, el dialecto, la jerga juvenil o las expresiones que dependen del contexto pueden malinterpretarse.
Nuestra plataforma te permite explorar los temas principales, resumir los datos y analizar diferentes perspectivas. Si buscas respuestas o información concreta, te recomendamos que utilices la función «Hacer una pregunta» para profundizar más allá del resumen.
Resumen: si bien los resúmenes generados por AIs son altamente efectivos, nunca son 100% exactos. Nuestra filosofía de diseño es centrada en el ser humano: la IA ayuda con eficiencia, mientras que usted conserva la total transparencia y el control sobre la interpretación.