Declaración de Transparencia de AI

DECLARACIÓN DE TRANSPARENCIA DE AI
Versión 1.0
Syntari International, Inc.
Fecha de Entrenamiento: 23 de febrero de 2026
855 Boylston Street, Suite 1000 | Boston, MA 02116

Introducción y Compromiso
Syntari International, Inc. ("Syntari" o "nosotros") se compromete a avanzar en la transparencia, la rendición de cuentas y las prácticas de IA responsables en los sectores de seguros, gestión de activos y servicios financieros. Esta Declaración de Transparencia de IA articula nuestro compromiso con las partes interesadas, incluidos clientes, reguladores, participantes de la industria y el público, en cuanto a cómo desarrollamos, implementamos y gobernamos sistemas de inteligencia artificial.
Reconocemos que los sistemas de inteligencia artificial tienen tanto un tremendo potencial como una responsabilidad significativa. Como una plataforma nativa de IA, Syntari integra proveedores de IA de terceros para potenciar capacidades de consultoría transformadoras. Esta declaración refleja nuestra dedicación a la divulgación abierta sobre nuestros sistemas de IA, sus capacidades, limitaciones y salvaguardias.
Público: Esta declaración está preparada para clientes, reguladores (particularmente bajo el Artículo 13 de la Ley de IA de la UE), participantes de la industria y el público en general que buscan entender las prácticas de gobernanza de IA de Syntari.
Descripción General de los Sistemas de IA
2.1 Capacidades de IA de la Plataforma
La plataforma nativa de IA de Syntari ofrece las siguientes capacidades centrales:
● Recomendaciones Inteligentes: Análisis y recomendaciones impulsadas por IA para la optimización de carteras, evaluación de riesgos y toma de decisiones estratégicas
● Generación de Documentos: Creación automatizada de informes de cumplimiento, resúmenes ejecutivos y análisis de políticas
● Análisis Predictivo: Modelos de pronóstico para tendencias del mercado, indicadores de riesgo y métricas empresariales
● Búsqueda Avanzada: Búsqueda en lenguaje natural a través de documentos y repositorios de datos con clasificación de relevancia contextual
● Automatización de Procesos: Automatización inteligente del flujo de trabajo para procesamiento de documentos, clasificación de datos y tareas rutinarias
2.2 Clasificación de Riesgo de la Ley de IA de la UE
De acuerdo con los requisitos de la Ley de IA de la UE, Syntari clasifica sus sistemas de IA por categoría de riesgo:
Categoría de Funcionalidad Clasificación de la Ley de IA de la UE Nivel de Riesgo
Recomendaciones Inteligentes (no asesoras) Riesgo Limitado Bajo
Generación de Documentos Riesgo Limitado Bajo
Análisis Predictivo (general) Riesgo Limitado Bajo
Búsqueda Avanzada Riesgo Limitado Bajo
Automatización de Procesos Riesgo Limitado Bajo
IA de Asesoría Financiera/De Seguros Riesgo Alto Alto
Asistencia de Suscripción Riesgo Alto Alto
Soporte de Evaluación de Reclamaciones Riesgo Alto Alto
Las características de alto riesgo están sujetas a una gobernanza mejorada, supervisión humana y requisitos de explicabilidad detallados en secciones posteriores.
Proveedores de IA de Terceros
Syntari aprovecha proveedores de IA de terceros cuidadosamente seleccionados para ofrecer capacidades en la plataforma. Este enfoque nos permite beneficiarnos de modelos de IA fundamentales de vanguardia mientras mantenemos el enfoque en la experiencia de consultoría específica del dominio.
3.1 Anthropic (Claude)
● Versiones del Modelo: Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus, Claude 3 Haiku (ventana de contexto: hasta 200K tokens)
● Capacidades: Razonamiento avanzado, análisis matizado, generación de documentos extensos, análisis financiero complejo
● Casos de Uso Principales: Análisis de políticas, interpretación regulatoria, soporte de asesoría financiera, resumen ejecutivo
● Razonamiento de Selección: Enfoque de IA constitucional, razonamiento superior en documentos financieros complejos, buen rendimiento en escenarios de seguros ambiguos
3.2 OpenAI (GPT)
● Versiones del Modelo: GPT-4, GPT-4o (Omni), GPT-4 Turbo con Visión
● Capacidades: Comprensión multimodal (texto e imágenes), inferencia rápida, base de conocimiento amplia, generación de salida estructurada
● Casos de Uso Principales: Procesamiento de documentos con elementos visuales, tareas de clasificación rápidas, generación de código para scripts de automatización, análisis de imágenes de materiales de suscripción presentados
● Razonamiento de Selección: Capacidades multimodales para el análisis de documentos de seguros, soporte empresarial establecido, alta confiabilidad de la API
3.3 Google (Gemini)
● Versiones del Modelo: Gemini 2.0 Flash, Gemini 1.5 Pro (ventana de contexto: hasta 2M tokens para Pro)
● Capacidades: Procesamiento de contexto extendido, recuperación de información en tiempo real, procesamiento multimodal nativo, escalado eficiente de costos
● Casos de Uso Principales: Procesamiento de documentos a gran escala, análisis de tendencias históricas a través de conjuntos de datos extensos, síntesis de investigación de mercado
● Razonamiento de Selección: Ventana de contexto excepcional para procesar conjuntos de datos completos de clientes, eficiencia de costos a gran escala, integración de datos en tiempo real
3.4 Criterios de Selección y Evaluación de Proveedores
Syntari evalúa a los proveedores de IA de terceros utilizando los siguientes criterios:
● Seguridad y Alineación: Enfoque de IA constitucional, resultados del red teaming, alineación con los valores humanos
● Rendimiento en Tareas Financieras/De Seguros: Pruebas de referencia en escenarios específicos del dominio, tasas de precisión, análisis de modos de falla
● Privacidad y Seguridad de Datos: Políticas de retención de datos, estándares de cifrado, certificaciones de cumplimiento, disponibilidad de auditoría
● Confiabilidad y Tiempo de Actividad: Compromisos de SLA, historial de incidents, redundancia geográfica, recuperación ante desastres
● Transparencia y Responsabilidad: Informes de transparencia del proveedor, prácticas de divulgación de incidentes, documentación del modelo
● Alineación Regulatoria: Estado de cumplimiento con la Ley de IA de la UE, salvaguardias contractuales, acuerdos de procesamiento de datos
Transparencia en el Manejo de Datos
4.1 Datos Enviados a Proveedores de IA
Syntari envía las siguientes categorías de datos a proveedores de IA de terceros para potenciar las características de la plataforma:
● Prompts y Consultas: Prompts generados por los usuarios, solicitudes y preguntas formateadas con el contexto del dominio
● Contenido del Documento: Documentos subidos (informes financieros, documentos de políticas, materiales de cumplimiento) para análisis y procesamiento
● Contexto de Datos Estructurados: Métricas anonimizadas, cifras financieras y datos categóricos relevantes para las consultas de los usuarios
● Metadatos de Sesión: Solicitudes de características, patrones de uso, mensajes de error (para depuración y mejora)
4.2 Datos NO Enviados a Proveedores de IA
Los siguientes elementos de datos sensibles NUNCA se transmiten a proveedores de IA de terceros:
● Bases de Datos de Clientes Crudas: Listas de clientes no procesadas, directorios de contactos o datos de gestión de relaciones con clientes
● Credenciales y Secretos: Claves API, contraseñas, tokens de autenticación, certificados
● Información Personalmente Identificable (PII): Nombres de clientes individuales, direcciones, números de Seguridad Social, sin anonimización explícita
● Estrategias de Comercio Propietarias: Metodologías de inversión no publicadas, marcos de asignación de activos confidenciales
● Datos Regulados: Información sanitaria cruda, datos genéticos u otros datos sujetos a protección especial
4.3 Retención de Datos por Proveedores de IA
Todos los principales proveedores de IA de terceros (Anthropic, OpenAI, Google) mantienen políticas de retención de datos para proteger la privacidad del usuario:
Detalles Clave de la Política de Retención del Proveedor
Anthropic (Claude) Cuenta Empresarial: Monitoreo de abuso de 30 días Retenido únicamente para detectar violaciones; luego eliminado
OpenAI (GPT) Empresarial: Monitoreo de abuso de 30 días Se puede configurar para una retención más corta; eliminación confirmada
Google (Gemini) Predeterminado: 9 meses; Niveles Pagados: Configurable ISO 27001 en progreso; se puede solicitar la eliminación
Para los clientes de nivel pago, seleccionamos proveedores con políticas de retención configurables y solicitamos máximos de 30 días de retención alineados con necesidades de detección de abuso.
4.4 Entrenamiento del Modelo
Los clientes de Syntari que utilizan suscripciones de nivel pago se benefician de compromisos explícitos de no entrenamiento de datos:
● Anthropic: Los datos de la Cuenta Empresarial NO se utilizan para entrenar modelos Claude (documentado en los Términos de Servicio de la API)
● OpenAI: El Acuerdo Empresarial excluye explícitamente los datos de los clientes del entrenamiento del modelo
● Google: Los niveles pagos de Gemini no entrenan con datos enviados (según Términos de Google Cloud)
Syntari NO emplea los datos de los clientes para mejorar nuestros modelos internos, sistemas de análisis o capacidades competitivas.
4.5 Arquitectura del Flujo de Datos
Lo siguiente describe el flujo de datos de Syntari desde la entrada del usuario hasta la salida del proveedor de IA:
● Entrada del Usuario: El cliente presenta una consulta o documento a través de la interfaz web/API de Syntari
● Procesamiento Local: Los sistemas de Syntari aplican filtros de preprocesamiento, identifican datos sensibles y aplican enmascaramiento donde sea aplicable
● Solicitud del Proveedor: Prompt formateado + contexto enviado al proveedor de IA seleccionado a través de llamadas API HTTPS encriptadas
● Procesamiento del Proveedor: El modelo de terceros procesa la solicitud y genera la respuesta
● Filtrado de Salida: Syntari aplica filtros de posprocesamiento para verificar la posible filtración inadvertida de PII
● Entrega de Resultados: La respuesta se devuelve al cliente en la interfaz de Syntari; no se retiene en los sistemas del proveedor más allá de la política de retención
Toma de Decisiones de IA
5.1 Proceso de Generación de Recomendaciones
Las recomendaciones de IA de Syntari se generan a través del siguiente proceso:
● Construcción del Prompt: Los sistemas de Syntari construyen un prompt detallado que incluye el contexto del cliente, especificaciones de consulta y restricciones de dominio relevantes
● Procesamiento del Modelo: El proveedor de IA seleccionado procesa el prompt utilizando modelos fundamentales para generar recomendaciones
● Evaluación de Confianza: Syntari aplica puntuación heurística para evaluar la confianza de la recomendación basada en señales de certeza del modelo
● Revisión Humana: Para características de alto riesgo, los expertos de Syntari revisan las recomendaciones antes de la presentación (ver Sección 6)
● Presentación al Usuario: Recomendaciones presentadas con etiquetas de transparencia que indican niveles de confianza y limitaciones
5.2 Puntuación de Confianza y Divulgación de Incertidumbre
Syntari implementa puntuación de confianza en todas las recomendaciones de IA:
● Alta Confianza (>85%): Recomendación basada en evidencia clara, señales convergentes, patrones de dominio bien entendidos
● Confianza Media (60-85%): Recomendación basada en un análisis razonable pero sujeta a incertidumbre material
● Baja Confianza (<60%): Recomendación preliminar; riesgo material de conclusiones alternativas
Todas las recomendaciones se presentan con etiquetas de confianza explícitas y lenguaje de descargo que explica limitaciones e incertidumbre.
5.3 Limitaciones y Modos de Fallo Conocidos
Syntari divulga las siguientes limitaciones conocidas que afectan la calidad de las recomendaciones de IA:
● Sensibilidad al Contexto: Las recomendaciones pueden cambiar según la formulación del prompt, énfasis o contexto disponible
● Dependencia de la Calidad de los Datos: Las recomendaciones reflejan la calidad de los datos; se aplican los principios de basura-entra-basura-sale
● Vacíos de Especialización de Dominio: Los modelos de IA entrenados en conocimientos generales pueden tener un bajo rendimiento en escenarios de seguros/gestión de activos altamente especializados
● Limitaciones Temporales: Los datos de entrenamiento tienen fechas de corte; los datos en tiempo real pueden no estar reflejados
● Bajo Rendimiento en Eventos Raros: Los modelos de IA pueden tener dificultades con eventos de baja frecuencia y alto impacto (escenarios de cisne negro)
● Interpretación Regulatoria: La interpretación legal y regulatoria por parte de los sistemas de IA debe ser verificada independientemente por profesionales de cumplimiento
5.4 Riesgo de Alucinación y Mitigación
Los modelos de lenguaje de IA corren el riesgo de generar información plausible pero inexacta ("alucinaciones"). Syntari implementa las siguientes mitigaciones:
● Requisitos de Fundamentación: Para declaraciones fácticas, las salidas de IA deben citar o hacer referencia a documentos/datos de apoyo suministrados por el usuario
● Salida Estructurada: Las recomendaciones de alto riesgo imponen formatos de salida estructurada que reducen la alucinación libre
● Verificación de Consistencia: Enfoques de múltiple pase verifican la consistencia del razonamiento y las conclusiones
● Verificación Humana: Revisión humana obligatoria para asesoría financiera y evaluación de reclamaciones (características de alto riesgo)
● Etiquetas de Advertencia para el Usuario: Todas las salidas de IA incluyen advertencias de que los usuarios deben verificar independientemente las recomendaciones
Supervisión Humana
6.1 Requisitos de Revisión Humana por Nivel de Característica
Syntari implementa supervisión humana por niveles basada en la clasificación del riesgo de características:
Nivel de Riesgo de Característica Requisito de Revisión Humana Cualificaciones del Revisor
Riesgo Limitado (Búsqueda, Automatización) Bajo Revisión opcional del usuario; auditorías aleatorias de Syntari Personal de soporte estándar
Riesgo Limitado (Generación de Documentos) Bajo Revisión recomendada del usuario; controles de calidad automatizados Especialistas en dominio para auditorías
Alto Riesgo (Asesoría Financiera) Alto REVISIÓN OBLIGATORIA previa al lanzamiento por parte de un analista Se requiere credencial CFA/CFP
Alto Riesgo (Asesoría de Seguros) Alto REVISIÓN OBLIGATORIA previa al lanzamiento por parte de un especialista Antecedentes de ajustador de reclamos o suscriptor
Alto Riesgo (Soporte de Suscripción) Alto OBLIGATORIO pre-lanzamiento + revisión experta secundaria Aprobación de gestión de suscripción
6.2 Sobreescritura y Mecanismos Alternativos
Syntari garantiza que los usuarios mantengan un control significativo sobre las salidas de IA:
● Sobreescritura Directa: Los usuarios pueden rechazar, modificar o sobreescribir explícitamente las recomendaciones de IA
● Alternativa Humana: Para cualquier salida generada por IA, los usuarios pueden solicitar una alternativa preparada por humanos (puede incurrir en tiempo/costo)
● Desactivación de Funciones: Los usuarios pueden desactivar funciones específicas de IA mientras mantienen acceso a otras
● Capacidad de Exclusión: Los usuarios pueden optar por no participar en todas las funciones de IA y utilizar Syntari como una plataforma de consultoría tradicional
6.3 Rutas de Escalación para Preocupaciones de IA
Los usuarios que experimenten problemas con las salidas o recomendaciones de IA pueden escalar a través de los siguientes canales:
● Escalación de Soporte: Contactar support@syntari.ai con preocupación de IA; escalado a equipo especializado dentro de 24 horas
● Gobernanza de IA: Correo electrónico ai-governance@syntari.ai para preocupaciones sistémicas de IA, problemas de sesgo del modelo o preguntas de gobernanza
● Privacidad/Datos: Contactar privacy@syntari.ai para preocupaciones sobre el manejo de datos o transparencia
● Revisión Formal: Solicitar auditoría independiente de decisiones de IA a través de transparency@syntari.ai
6.4 No Decisiones Consecutivas Totalmente Automatizadas
Syntari prohíbe explícitamente la toma de decisiones totalmente automatizadas en asuntos consecutivos que afectan los derechos o finanzas de los clientes. Todas las decisiones de alto riesgo requieren revisión y autorización humana. Esto incluye:
● Negaciones o reducciones de reclamos de seguros
● Recomendaciones de desinversión de cartera que involucren capital material
● Decisiones de cumplimiento regulatorio que afecten obligaciones legales
● Determinaciones de elegibilidad del cliente para nuevos productos
Equidad y Sesgo
7.1 Metodología de Pruebas de Sesgo
Syntari realiza pruebas sistemáticas de sesgo antes de implementar funciones de IA:
● Análisis de Sensibilidad Demográfica: Pruebas de recomendaciones a través de proxies demográficos (región geográfica, tamaño de la firma, clase de activos) para identificar tratamientos desiguales
● Sesgo Específico del Dominio: Pruebas de sesgos que favorecen ciertos productos de seguros, clases de activos o estrategias de inversión
● Pruebas Adversariales: Manipulación de prompts para revelar sesgos latentes en la lógica de recomendaciones
● Revisión de Equidad Histórica: Analizar si las recomendaciones perpetúan inequidades históricas en servicios de seguros/financieros
● Auditoría de Terceros: Auditorías independientes trimestrales de sesgo por consultores externos
7.2 Limitaciones y Sesgos Conocidos
Los modelos de fundamentos de IA de terceros exhiben limitaciones documentadas que afectan las características de Syntari:
● Sesgos en Datos de Entrenamiento: Modelos entrenados en datos públicos de internet reflejando sesgos sociales, estereotipos de género, disparidades geográficas
● Representación de Servicios Financieros: Los datos financieros históricos subrepresentan ciertas demografías, potencialmente replicando discriminación pasada
● Sesgo de Recencia: Eventos recientes influyen desproporcionadamente en las recomendaciones; patrones históricos más largos pueden estar subestimados
● Sesgo Institucional: Los modelos pueden favorecer a grandes instituciones financieras establecidas sobre firmas más pequeñas o no tradicionales
● Sesgo Lingüístico: Los modelos funcionan mejor con documentos en inglés; el análisis en otros idiomas puede ser menos confiable
7.3 Estrategias de Mitigación
Syntari implementa las siguientes estrategias de mitigación de sesgos:
● Aumento de Datos de Entrenamiento Diversos: Suplementar el entrenamiento del proveedor de IA con datos curados por Syntari que representen segmentos subrepresentados
● Restricciones de Equidad: Implementar restricciones de equidad algorítmica durante la generación de recomendaciones cuando sea aplicable
● Revisión Humana de Recomendaciones de Alto Impacto: Revisión humana obligatoria por equipos diversos para detectar sesgos sistemáticos
● Etiquetas de Transparencia: Marcar recomendaciones que involucren segmentos subrepresentados o sensibles con advertencias explícitas de sesgo
● Educación del Usuario: Proporcionar orientación sobre cómo reconocer y mitigar el sesgo de IA en la toma de decisiones financieras
7.4 Monitoreo y Mejora Continua
Syntari realiza un monitoreo y mejora continua de sesgos:
● Auditorías Trimestrales de Sesgo: Revisión independiente de métricas de equidad de recomendaciones a través de grupos demográficos
● Bucle de Retroalimentación del Cliente: Integrar las preocupaciones sobre sesgo reportadas por los clientes en el proceso de mejora
● Actualizaciones de Versiones del Modelo: Cuando los proveedores de IA lanzan nuevas versiones del modelo, realizar pruebas de sesgo diferencial antes de la adopción
● Informe Público de Sesgo: Publicar un informe público anual sobre los resultados de las pruebas de sesgo, sesgos conocidos y mejoras de mitigación
Rendimiento y Fiabilidad
8.1 Métricas de Precisión de Características de IA
Donde sea medible, Syntari rastrea las siguientes métricas de precisión:
Métrica de Característica Objetivo Rendimiento Frecuencia de Medición
Clasificación de Documentos Precisión Top-1 >92% Mensual
Análisis de Políticas Consistencia Factual vs. Fuente >95% Trimestral
Puntuación de Riesgo Correlación con Evaluación de Expertos >0.85 Trimestral
Relevancia de Recomendaciones Calificación del Usuario: 4+ de 5 >80% de los usuarios Continuo
Categorización de Reclamaciones Acuerdo con Revisión por Ajustador >88% Mensual
Las métricas se calculan en conjuntos de datos de prueba reservados y datos de uso del cliente. El rendimiento frente a los objetivos se revisa mensualmente con remediación por bajo rendimiento.
8.2 Tiempo de Actividad y Disponibilidad
Syntari mantiene los siguientes compromisos de disponibilidad:
● Tiempo de Actividad de Plataforma: 99.9% SLA de tiempo de actividad mensual (excluye mantenimiento programado)
● Disponibilidad de Características de IA: 99.5% de disponibilidad para características de IA durante horas hábiles (09:00-17:00 EST)
● Redundancia del Proveedor: Características críticas de IA respaldadas por múltiples proveedores para capacidad de failover
● Respuesta a Incidencias: <15 minutos de tiempo de respuesta para cortes críticos; actualizaciones de estado por hora
8.3 Historial de Incidencias y Tiempos de Respuesta
El historial público de incidentes y las métricas de tiempo de recuperación aún no están disponibles. Para preguntas sobre la disponibilidad del servicio o un problema relacionado con IA, contacta a support@syntari.ai.

8.4 Metodología de Mejora Continua
Syntari implementa procesos de mejora continua para características de IA:
● Revisiones de Rendimiento Mensuales: Comparar métricas de precisión reales con objetivos; identificar modelos con bajo rendimiento
● Pruebas A/B: Desplegar variantes de modelo a cohortes de clientes para medir mejoras en el rendimiento del mundo real
● Optimización de Prompts: Refinar los prompts enviados a los proveedores de IA basados en el análisis de calidad de salida
● Ajuste Fino: Cuando sea aplicable, realizar ajuste fino específico de dominio de los modelos de proveedores de IA
● Integración de Retroalimentación del Cliente: Priorizar mejoras basadas en problemas de calidad reportados por los clientes
Derechos del Usuario
9.1 Derecho a Saber al Interactuar con IA
Syntari revela claramente cuando los usuarios están interactuando con sistemas de IA:
● Indicadores de UI: Todo el contenido generado por IA etiquetado con una insignia e icono de "Generado por IA"
● Explicaciones: Herramientas interactivas explican qué capacidades de IA se están utilizando y por qué
● Documentación de Funciones: Artículos de ayuda completos que describen las capacidades y limitaciones de cada función de IA
● Divulgación en Salida: Cada recomendación de IA incluye metadatos que muestran proveedor, modelo y nivel de confianza
9.2 Derecho a una Alternativa Humana
Los usuarios tienen el derecho de solicitar alternativas preparadas por humanos a cualquier salida generada por IA:
● Costo: Incluido gratis para características de Riesgo Limitado ilimitadas; Las características de Alto Riesgo pueden incurrir en tarifas de consultoría adicionales
● Cronograma: Revisión humana estándar dentro de 2-5 días hábiles; servicio expedido (24 horas) disponible a tarifa premium
● Alcance: Los consultores humanos coinciden con las calificaciones de los requisitos de revisión automatizada
9.3 Derecho a Explicación
Para cualquier recomendación de IA, Syntari proporciona explicaciones de cómo se generó la recomendación:
● Cadena de Razonamiento: Explicación estructurada de los factores clave y la lógica en la recomendación
● Referencias de Evidencia: Citaciones a documentos y datos fuente utilizados como base para la recomendación
● Evaluación de Confianza: Puntaje de confianza cuantificado con explicación de las limitaciones de confianza
● Escenarios Alternativos: Cuando sea aplicable, presentación de recomendaciones alternativas y por qué fueron despriorizadas
9.4 Derecho a Impugnar Decisiones Asistidas por IA
Los usuarios pueden impugnar formalmente decisiones asistidas por IA a través del siguiente proceso:
● Impugnación Formal: Presentar impugnación por escrito a través de transparency@syntari.ai dentro de 30 días de la salida de IA
● Revisión Independiente: Impugnación revisada por un revisor humano independiente con las calificaciones apropiadas (no el revisor original)
● Reconsideración: Si la impugnación tiene mérito, salida reconsiderada con un proveedor de IA alternativo o revisión humana adicional
● Apelación: Si aún no se está satisfecho, escalar al Equipo Ejecutivo de Syntari para revisión final
9.5 Derecho a Optar por No Usar Características de IA
Los usuarios pueden optar por no usar características específicas de IA o todas las capacidades de IA:
● Opt-Out Granular: Desactivar características específicas de IA (por ejemplo, "Desactivar Recomendaciones de IA" mientras se mantiene "Generación de Documentos de IA")
● Opt-Out Completo: Solicitar la desactivación completa de todas las características de IA y usar Syntari como plataforma de consultoría tradicional
● Opt-Out Inverso: Volver a habilitar las características de IA en cualquier momento a través de la configuración de la cuenta
● Sin Penalización: Optar por no usar características de IA no afecta el precio, la calidad del soporte o el acceso al servicio
Cumplimiento Regulatorio
10.1 Cumplimiento de la Ley de IA de la UE
Syntari está implementando el cumplimiento de la Ley de IA de la UE en todos sus sistemas de IA antes de la fecha límite del 2 de agosto de 2026:
● Artículo 13 Transparencia: Esta declaración cumple con los requisitos de transparencia del Artículo 13 para sistemas de IA de alto riesgo
● Evaluación de Riesgos: Clasificación de riesgo del Artículo 6 completada para todas las funciones de IA de Syntari (arriba, Sección 2.2)
● Documentación Técnica: Mantenimiento de documentación técnica detallada de todos los sistemas de IA según el Artículo 11
● Sistema de Gestión de Calidad: Implementación de procesos de gestión de calidad del Artículo 17 para capacitación, pruebas y validación
● Evaluación de Conformidad: Realización de evaluaciones de conformidad del Artículo 19; auditoría de terceros programada para el T2 de 2026
● Preparación de Marcado CE: Preparación del marcado CE y Declaración de Conformidad de la UE para sistemas de alto riesgo
● Registros: Cuando los registros de IA de la UE se conviertan en operativos, registrar sistemas de alto riesgo según el Artículo 71
10.2 Alineación del Marco de Gestión de Riesgos de IA de NIST
Syntari se alinea con la gobernanza y prácticas del NIST AI RMF:
● Gobernanza: Junta de Gobernanza de IA establecida con responsabilidad en gestión de riesgos
● MAP (Mapeo): Riesgos de IA, impactos y estrategias de mitigación mapeadas sistemáticamente para todas las características
● MEDIDA (Medición): Implementados métricas de rendimiento, detección de sesgos y monitoreo continuo
● GESTIONAR (Gestión): Despliegue de controles de mitigación de riesgos, respuesta a incidentes y procedimientos de escalación
● GOBERNAR (Gobernanza): Revisión anual de riesgos, auditoría de terceros, informes públicos de transparencia
10.3 Hoja de Ruta ISO/IEC 42001
Syntari está progresando hacia la certificación de Sistemas de Gestión de IA ISO/IEC 42001:
● Q1 2026: Evaluación de brechas completada; plan de remediación desarrollado
● Q2 2026: Auditoría interna y pre-evaluación por parte del organismo de certificación
● Q3 2026: Auditoría completa y certificación (objetivo)
● En curso: Auditorías de vigilancia anuales y mejora continua
10.4 Cumplimiento Específico por Industria
Además de las regulaciones generales de IA, Syntari asegura el cumplimiento con regulaciones de servicios financieros y seguros:
● Reglas de FINRA: Cumplimiento con las Reglas de Divulgación de IA de FINRA para funciones de asesoría de inversión
● Orientación de la SEC: Alineación con la orientación de la SEC sobre el uso de IA en la gestión de inversiones
● Reguladores de Seguros: Cumplimiento con la orientación del comisionado de seguros del estado sobre suscripción de IA y reclamaciones
● Préstamos Justos: Cumplimiento con las leyes de préstamos justos (ECOA, FHA) donde las recomendaciones de IA afectan decisiones de crédito/seguro
● Protección de Datos: GDPR, CCPA y otras regulaciones de protección de datos según sea aplicable a los datos de clientes
Seguridad y Protección
11.1 Medidas de Seguridad Específicas para IA
Syntari implementa controles de seguridad especializados para sistemas de IA:
● Seguridad API: Cifrado TLS 1.3 para todas las llamadas API a proveedores de IA de terceros; fijación de certificados en puntos finales críticos
● Gestión de Claves: Módulos de seguridad de hardware (HSM) para el almacenamiento de claves API; rotación de claves automatizada
● Validación de Entrada: Filtrado estricto de entradas para eliminar credenciales, PII y otros datos sensibles antes de la transmisión
● Escaneo de Salida: Escaneo de salida post-procesamiento para detectar fugas no intencionadas de PII o información sensible
● Controles de Acceso: Acceso basado en roles a la configuración de funciones de IA; registro de auditoría de todos los cambios de configuración
11.2 Prevención de Inyección de Prompts
Syntari se protege contra ataques adversarios de inyección de prompts:
● Sanitización de Prompts: Eliminar o escapar caracteres especiales y delimitadores que podrían alterar el comportamiento del modelo
● Aislamiento de Prompts del Sistema: Instrucciones principales aisladas de las entradas de usuario; estricta separación de preocupaciones
● Límites de Longitud de Entrada: Hacer cumplir longitudes máximas de entrada para prevenir ataques de desbordamiento de contexto
● Pruebas Adversarias: Equipos de prueba red regulares para identificar y solucionar vulnerabilidades de inyección de prompts
● Educación del Usuario: Guiar a los clientes sobre el uso seguro de IA y riesgos de inyectar contenido de usuario no verificado
11.3 Filtrado de Salida y Barandillas de Seguridad
Syntari aplica barandillas para filtrar salidas de IA inseguras o inválidas:
● Filtrado de Contenido: Detectar y marcar salidas que contengan contenido ilegal, discurso de odio o violencia extrema
● Detección de PII: Escaneo automatizado para la presencia de datos sensibles (SSN, tarjeta de crédito, números de cuentas bancarias)
● Puntuación de Veracidad: Puntuación heurística para detectar afirmaciones implausibles o probablemente alucinadas
● Verificaciones de Cumplimiento: Verificar resultados contra requisitos regulatorios antes de la presentación (por ejemplo, sin promesas de retornos, sin resultados garantizados)
● Anulación Manual: Los humanos pueden marcar manualmente salidas problemáticas para revisión adicional
11.4 Pruebas de Red Team y Pruebas Adversariales
Syntari realiza pruebas regulares de red team y pruebas adversariales:
● Ejercicios de Red Team Trimestrales: Los equipos de red internos y externos intentan encontrar vulnerabilidades, sesgos y fallos de seguridad
● Biblioteca de Prompts Adversariales: Biblioteca mantenida de prompts adversariales conocidos probados contra las características de Syntari
● Programa de Recompensas por Errores: Recompensas para investigadores externos que identifiquen vulnerabilidades o problemas de seguridad novedosos
● Respuesta a Incidentes: Respuesta rápida a los hallazgos del red team; divulgación pública y plazo de remediación
Informes y Responsabilidad
12.1 Informe Anual de Transparencia de IA
Syntari publica un Informe Anual de Transparencia de IA (cada febrero, comenzando en febrero de 2027) detallando:
● Inventario del Sistema: Listado completo de todos los sistemas de IA, modelos y versiones desplegadas
● Datos de Desempeño: Métricas de precisión, estadísticas de tiempo de actividad y desempeño contra objetivos
● Resultados de Auditoría de Sesgos: Resumen de pruebas de sesgo y limitaciones identificadas
● Resumen de Incidentes: Visión general de incidentes de IA, falsos positivos y quejas de clientes
● Acciones de Gobernanza: Cambios en políticas de IA, nuevos controles e iniciativas de mejora
● Estado de Cumplimiento: Progreso hacia hitos de cumplimiento regulatorio
● Comentarios de Clientes: Comentarios de clientes agregados (anonimizados) sobre la calidad y equidad de las características de IA
12.2 Política de Divulgación de Incidentes de IA
Syntari publica divulgaciones de incidentes de IA bajo el siguiente marco:
● Niveles de Severidad: Clasificados como Críticos, Altos, Medios o Bajos según el impacto en el cliente
● Incidentes Críticos/Altos: Divulgación pública dentro de los 5 días hábiles posteriores a la detección; resumen inicial + revisión posterior al incidente de 30 días
● Incidentes Medios/Bajos: Divulgados en el resumen mensual de incidentes; análisis de la causa raíz dentro de los 60 días
● Contenido: Cada divulgación incluye cronograma, alcance del impacto, causa raíz y pasos de remediación
● Canal: Publicado en el Portal de Transparencia de Syntari (transparency.syntari.ai); incident@syntari.ai notificación por correo electrónico
12.3 Compromisos de Reporte Regulatorio
Syntari está preparado para cumplir con los requisitos de reporte regulatorio:
● Artículo 72 de la Ley de IA de la UE: Informará a la Oficina de IA de la UE al operar sistemas de alto riesgo sujetos a obligaciones de cumplimiento
● Comisionados de Seguros Estatales: Proporcionar informes de transparencia de IA a reguladores estatales a solicitud
● SEC/FINRA: Suministrar documentación de gobernanza de IA a reguladores que supervisan actividades de asesoramiento de inversiones
● Notificación al Cliente: Notificar a los clientes sobre incidentes graves de IA o problemas de seguridad según las regulaciones aplicables
12.4 Información de Contacto para Preocupaciones de IA
Tipo de Preocupación Contacto Principal Tiempo de Respuesta
Preguntas sobre Características de IA support@syntari.ai 24 horas
Gobernanza de IA y Política ai-governance@syntari.ai 24 horas
Privacidad y Manejo de Datos privacy@syntari.ai 48 horas
Transparencia y Divulgación transparency@syntari.ai 48 horas
Problemas de Seguridad y Protección security@syntari.ai 4 horas (crítico únicamente)
Informes de Incidentes de IA incident@syntari.ai 24 horas
Todas las consultas se registran, rastrean y revisan por equipos apropiados. Escalación disponible a solicitud.
Historial de Versiones y Programa de Actualización
Fecha Efectiva de Versión Cambios Clave Próxima Revisión
1.0 23 de febrero de 2026 Publicación inicial; compromisos básicos de transparencia Febrero de 2027 (Anual)
Esta Declaración de Transparencia de IA se revisa y actualiza anualmente en febrero. Las actualizaciones interinas pueden publicarse si ocurren cambios materiales en los sistemas de IA, gobernanza o requisitos regulatorios. Los clientes son notificados de actualizaciones sustantivas por correo electrónico y notificación en la plataforma.
El registro de cambios está disponible en transparencia.syntari.ai/changelog para un seguimiento detallado de las enmiendas.

Esta Declaración de Transparencia de IA es preparada por Syntari International, Inc. de buena fe para promover prácticas de IA transparentes y responsables. Refleja el estado a partir de la Fecha Efectiva y está sujeta a cambios. Para la versión más actual, visite transparencia.syntari.ai.
Preguntas o comentarios: transparency@syntari.ai
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