Prácticas responsables y éticas en el uso de generative AI
Fecha: 2025/11/06
Versión: 1.1
Alcance: Todos los proyectos de consultoría, arquitectura e implementación de Generative AI desarrollados por Clouxter sobre servicios de AWS y modelos fundacionales.
Propósito
Clouxter reafirma su compromiso con el uso responsable y ético de la Inteligencia Artificial Generativa, priorizando la precisión, seguridad, transparencia, empoderamiento del usuario y sostenibilidad en todas sus soluciones.
El objetivo es garantizar que cada iniciativa basada en Generative AI esté alineada con valores humanos, respete la privacidad y promueva resultados verificables, confiables y sostenibles.
1. Gobernanza de IA y Principios Éticos Fundamentales
Clouxter integra principios de IA responsable a lo largo de todo el ciclo de vida de desarrollo y operación de soluciones Generative AI —desde la preparación de datos hasta el monitoreo en producción— garantizando control, trazabilidad y ética en su uso.
1.1 Precisión y Confiabilidad
Nos enfocamos en generar resultados precisos, verificables y relevantes en contexto:
- Uso de técnicas como Retrieval-Augmented Generation (RAG) y búsqueda semántica para fundamentar las respuestas en fuentes confiables.
- Validación sistemática mediante métricas cuantitativas: precisión, nivel de confianza, y reducción de alucinaciones.
- Las soluciones publicadas en los Casos de Éxito de Clouxter demuestran incrementos medibles en exactitud y calidad de respuesta en entornos reales (por ejemplo, proyectos en sectores FinTech, HealthTech, ISV y Educación).
- Los modelos se evalúan con datasets curados para asegurar consistencia y estabilidad en las recomendaciones.
Evidencia esperada: Documentación escrita de políticas éticas de IA y reportes de validación.
1.2 Seguridad y Cumplimiento (Confidencialidad e Integridad)
Clouxter adopta prácticas robustas de seguridad y privacidad en el diseño y operación de sus soluciones Generative AI:
- Aplicación de los principios de Confidencialidad, Integridad y Disponibilidad bajo el marco de AWS Well-Architected Framework.
- Cifrado de datos en tránsito (TLS 1.2+) y en reposo (AWS KMS).
- Aislamiento de redes mediante VPCs, Security Groups y roles IAM de privilegio mínimo.
- Cumplimiento con regulaciones y buenas prácticas aplicables (HIPAA, PCI-DSS, GDPR, entre otras).
- Supervisión continua mediante AWS Config, Security Hub y controles definidos en el SOP de Cifrado de Datos de Clouxter.
Evidencia esperada: Diagramas de arquitectura segura, políticas de cifrado, configuración de IAM.
2. Estrategias de Mitigación de Sesgos y Equidad
La identificación y reducción de sesgos es parte esencial de nuestra práctica de IA responsable. Clouxter emplea mecanismos estructurados para evaluar, medir y mitigar posibles sesgos en modelos y salidas generadas.
| Componente | Descripción de la práctica |
| Evaluación de Equidad y Consistencia | Se aplican marcos estandarizados para evaluar la equidad y desempeño de distintos modelos fundacionales y LLMs utilizando conjuntos de datos curados. Los resultados de evaluación son revisados periódicamente y documentados. |
| Gestión de Prompts y Control de Calidad | Clouxter mantiene un proceso documentado de gestión del ciclo de vida de prompts. Las versiones y ajustes se registran para garantizar la consistencia y calidad de las respuestas. |
| Mejora Continua | La metodología interna de GenAI incluye métricas de desempeño, evaluaciones post-implementación y repositorios de lecciones aprendidas derivados de los proyectos publicados en Casos de Éxito. |
3. Transparencia, Auditabilidad y Trazabilidad
La transparencia es un principio esencial para asegurar confianza y responsabilidad en el uso de IA Generativa.
| Componente | Práctica implementada |
| Auditabilidad y Trazabilidad | Cada inferencia generada es trazable: se registran la versión del modelo, las fuentes de datos y los parámetros de ejecución. Los metadatos se almacenan en Amazon DynamoDB o CloudTrail. |
| Monitoreo y Registro Operacional | Se habilita monitoreo continuo con Amazon CloudWatch, generando alertas y dashboards para supervisar el comportamiento del modelo y los prompts. |
| Documentación de Componentes y Prompts | Se documentan los prompts utilizados, su función dentro de la arquitectura y las cadenas de razonamiento (Chain-of-Thought) cuando aplica. |
| Apertura y Replicabilidad | Las prácticas reflejadas en los Casos de Éxito muestran cómo se promueve la replicabilidad tecnológica y la transparencia en los componentes de IA implementados. |
4. Empoderamiento del Usuario, Seguridad y Protocolos de Consentimiento
Clouxter prioriza el control del usuario sobre sus datos y garantiza la seguridad de acceso y operación en todo el ciclo del proyecto.
| Elemento | Descripción de práctica |
| Privacidad y Seguridad de Datos | Todos los datos se cifran en tránsito y en reposo mediante AWS KMS. Se aplican mecanismos de preservación de privacidad (anonimización, tokenización). |
| Acceso y Consentimiento | Se obtiene consentimiento explícito antes del uso de datos. En auditorías o accesos a entornos del cliente, Clouxter utiliza credenciales temporales IAM y federación de identidad. |
| Aceptación y Entrega al Cliente | Cada entrega incluye criterios de aceptación definidos en el SOW, además de runbooks y playbooks para la operación continua. |
| Soporte y Mantenimiento | Se proporcionan planes de soporte con SLAs, procedimientos de escalamiento y monitoreo post-lanzamiento integrados con CI/CD. |
5. Sostenibilidad y Optimización de Costos
Clouxter se compromete con la sostenibilidad ambiental y económica mediante arquitecturas eficientes y escalables, alineadas con las prácticas de sostenibilidad de AWS.
| Iniciativa | Descripción de práctica |
| Arquitecturas Serverless y Escalables | Se prioriza el uso de arquitecturas 100% serverless (AWS Lambda, Step Functions, DynamoDB) para minimizar consumo y costos. |
| Eficiencia de Recursos | Los recursos de cómputo y almacenamiento escalan dinámicamente según demanda, reduciendo el tiempo ocioso y la huella de carbono. |
| Monitoreo de Sostenibilidad | Se utilizan herramientas como AWS Cost Explorer y Sustainability Dashboard para registrar métricas ambientales y económicas. |
| Automatización y Excelencia Operacional | Infraestructura gestionada como código (IaC) mediante Terraform o CloudFormation, garantizando consistencia y eficiencia operacional. |
6. Roles y Responsabilidades
| Rol | Responsabilidad |
| Junta Directiva de Clouxter | Aprobar y supervisar la estrategia ética de IA. |
| CTO / Líder de la Práctica de Generative AI | Garantizar la implementación de esta política y su alineación con los estándares de AWS. |
| Gerente de Proyecto / Delivery Manager | Asegurar que la práctica responsable se aplique en cada compromiso con el cliente. |
| Propietario del Modelo / Revisor Ético | Gestionar la documentación del modelo, revisión de sesgos y resultados de auditoría. |
| Líder de Seguridad | Supervisar los controles de IAM, cifrado y cumplimiento normativo. |
| Equipo de Éxito del Cliente | Gestionar comunicación, consentimiento y retroalimentación del cliente. |
7. Capacitación y Concienciación
Todos los colaboradores y socios involucrados en proyectos de IA deben completar:
- Capacitación anual en IA Responsable, con módulos sobre prácticas éticas y seguridad en AWS.
- Talleres prácticos de prompt engineering, pruebas de sesgo y respuesta ante incidentes éticos.
- Ejercicios de simulación sobre revisión humana (“Human-in-the-Loop”) en escenarios de alto riesgo.
8. Gobernanza y Revisión
- Revisión anual de la política por el Comité de Gobernanza de IA Ética.
- Auditorías internas periódicas para verificar cumplimiento y evidencia documental.
- Actualización obligatoria ante cambios regulatorios, tecnológicos o de modelo.
- Posibilidad de auditorías externas o lideradas por AWS para validar la práctica responsable.
9. Alineación con Estándares AWS e Internacionales
Esta política se encuentra alineada con:
- Principios de IA de la OCDE (2019)
- ISO/IEC 42001:2023 – Sistemas de Gestión de IA
- SOP de Cifrado de Datos de Clouxter y Estándar de CI/CD y Operaciones
10. Matriz de Evidencias y Documentación
| Requisito | Evidencia Esperada |
| Políticas Éticas de IA | Este documento |
| Estrategias de Mitigación de Sesgo | Reportes de evaluación y gestión de prompts |
| Protocolos de Consentimiento | Formularios y cláusulas en SOW |
| Reportes de Transparencia | Registros de auditoría y metadatos de modelos |
| Medidas de Seguridad | Configuración IAM, cifrado, monitoreo y todos los demas relacionados a SOPs de Gobernanza y seguridad |
| Iniciativas de Sostenibilidad | Métricas y reportes de eficiencia y costos |
11. Aprobación y Control de Cambios
| Versión | Fecha | Descripción |
| 1.0 | 2025/11/05 | Versión inicial pública |
| 1.1 | 2025/11/06 | Versión ampliada con referencias a Casos de Éxito y controles AWS |