Política de Gobernanza de IA Responsable
Versión 1.0
Syntari International, Inc.
Fecha de entrada en vigor: 23 de febrero de 2026
855 Boylston Street, Suite 1000
Boston, MA 02116
Contacto:
legal@syntari.ai
ai-governance@syntari.ai
Derechos de autor © 2026 Syntari International, Inc.
Tabla de contenidos
● 1. Propósito y Alcance
● 2. Principios Éticos de IA
● 3. Marco de Clasificación de Riesgos de IA
● 4. Gobernanza de Proveedores de IA de Terceros
● 5. Gobernanza de Datos para IA
● 6. Gestión del Ciclo de Vida del Modelo
● 7. Sesgo y Equidad
● 8. Transparencia y Explicabilidad
● 9. Supervisión Humana
● 10. Respuesta a Incidentes para IA
● 11. Cumplimiento y Alineación Regulatoria
● 12. Auditoría y Responsabilidad
● 13. Capacitación y Conciencia
● 14. Historial de Versiones y Calendario de Revisión
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Propósito y Alcance
Esta Política de Gobernanza de IA Responsable establece el marco para el desarrollo, implementación y gestión continua de las características de inteligencia artificial (IA) dentro de la plataforma Syntari. La política se aplica a todas las capacidades, servicios y características potenciadas por IA que ofrecemos a nuestros clientes en las industrias de seguros, gestión de activos y servicios financieros.
1.1 Objetivos de Gobernanza
● Asegurar el desarrollo e implementación éticos y responsables de sistemas de IA
● Establecer mecanismos de responsabilidad claros para decisiones y resultados impulsados por IA
● Mantener la confianza del cliente a través de prácticas de IA transparentes y explicables
● Proteger la privacidad y la seguridad de los datos del cliente en todo procesamiento de IA
● Identificar y mitigar riesgos asociados con sistemas de IA antes de su implementación
● Asegurar el cumplimiento con los marcos regulatorios aplicables, incluyendo la Ley de IA de la UE
● Proporcionar mecanismos para supervisión e intervención humana en decisiones de IA de alto riesgo
1.2 Alcance de Cobertura
Esta política rige todas las características de IA dentro de la plataforma Syntari, incluyendo pero no limitado a:
● Características impulsadas por proveedores de IA de terceros (Anthropic/Claude, OpenAI/GPT, Google/Gemini)
● Procesamiento y análisis de datos utilizando modelos de IA
● Sistemas de toma de decisiones automatizados con potencial impacto en el cliente
● Recomendaciones y contenido generados por IA
● Herramientas y características de IA para clientes e internas
● Modelos personalizados ajustados o implementaciones -
Principios de Ética de IA
Syntari IA se compromete a los siguientes principios éticos en el diseño, desarrollo e implementación de todas las características de IA:
2.1 Justicia
Aseguramos que los sistemas de IA no discriminen contra individuos o grupos basados en características protegidas, incluyendo pero no limitado a raza, género, edad, etnia o estatus socioeconómico. Todos los sistemas de IA pasan por pruebas de detección y mitigación de sesgos antes de su implementación y de manera continua.
2.2 Transparencia
Mantenemos la transparencia respecto al uso de IA en la plataforma Syntari. Todos los clientes son claramente informados cuando están interactuando con características impulsadas por IA, cómo se están procesando sus datos y las limitaciones de los resultados de IA.
2.3 Responsabilidad
Establecemos líneas de responsabilidad claras para decisiones y resultados impulsados por IA. La responsabilidad del rendimiento del sistema de IA, sesgos e incidentes se asigna y monitorea claramente. Todos los sistemas de IA incluyen trazas de auditoría y capacidades de registro para propósitos de responsabilidad.
2.4 Privacidad
Protegemos la privacidad del cliente como un derecho fundamental e implementamos prácticas de minimización de datos en todo procesamiento de IA. Los datos del cliente nunca se utilizan para entrenar, ajustar o mejorar modelos de IA de terceros sin consentimiento explícito.
2.5 Seguridad
Priorizamos la seguridad y protección de los sistemas de IA para prevenir daños a los clientes y sus datos. Todos los sistemas de IA son probados en robustez, vulnerabilidades de seguridad y posibles resultados dañinos antes de su implementación.
2.6 Supervisión Humana
Mantenemos una supervisión humana significativa sobre las decisiones impulsadas por IA, particularmente para decisiones de alto riesgo o consecuencias. Los humanos retienen la capacidad de entender, anular e intervenir en las decisiones del sistema de IA. -
Marco de Clasificación de Riesgos de IA
Syntari AI implementa un marco de clasificación de riesgos alineado con la Ley de IA de la UE para categorizar los sistemas de IA según su impacto potencial y nivel de riesgo. Este marco guía la gobernanza, supervisión y requisitos de cumplimiento.
3.1 Niveles de Riesgo
Definición del Nivel de Riesgo Requisitos de Gobernanza
Riesgo Mínimo Sistemas de IA con potencial mínimo de daño (p. ej., sistemas de recomendación generales) Supervisión y documentación estándar
Riesgo Limitado Sistemas de IA con potencial de cierto impacto en los clientes (p. ej., sistemas de apoyo a la decisión) Supervisión mejorada, pruebas de sesgo, divulgación al usuario
Riesgo Alto Sistemas de IA con potencial significativo de daño (p. ej., suscripción automatizada, determinaciones de cumplimiento) Pruebas rigurosas, intervención humana, evaluación de impacto, supervisión continua
Riesgo Inaceptable Sistemas de IA que crean riesgos inaceptables para la seguridad o derechos de los clientes Prohibición o restricciones significativas
3.2 Proceso de Evaluación de Riesgos
Todas las nuevas funciones de IA pasan por una evaluación formal de riesgos antes de su implementación:
● Identificar posibles daños e impactos en los clientes
● Evaluar probabilidad y gravedad de los posibles daños
● Determinar el nivel de riesgo aplicable
● Documentar estrategias de mitigación de riesgos
● Obtener las aprobaciones adecuadas según el nivel de riesgo -
Gobernanza de Proveedores de IA de Terceros
Syntari AI confía en proveedores de IA de terceros para impulsar muchas de sus funciones de IA. Implementamos mecanismos de gobernanza y supervisión exhaustivos para estas relaciones con proveedores.
4.1 Proveedores de IA Cubiertos
Syntari AI trabaja con los siguientes proveedores de IA de terceros:
● Anthropic (modelos Claude)
● OpenAI (modelos GPT)
● Google (modelos Gemini)
4.2 Criterios de Selección de Proveedores
Los nuevos proveedores de IA se evalúan según los siguientes criterios:
● Capacidades de seguridad y protección de datos
● Compromiso con prácticas de IA responsables
● Transparencia respecto a los datos y capacidades de entrenamiento del modelo
● Cumplimiento con las regulaciones aplicables
● Estabilidad financiera y continuidad del negocio
● Soporte para mecanismos de auditoría y supervisión
● Alineación con los principios éticos de Syntari AI
4.3 Proceso de Evaluación de Proveedores
● Evaluación inicial de diligencia debida (seguridad, cumplimiento, ética)
● Revisión legal de los términos de servicio del proveedor y manejo de datos
● Evaluación técnica de capacidades y limitaciones del modelo
● Pruebas piloto con casos de uso representativos
● Aprobación a nivel de junta para nuevos proveedores significativos
4.4 Requisitos de Evaluación de Riesgos
Syntari AI realiza evaluaciones de riesgo continuas para cada proveedor de IA, cubriendo:
● Precisión, sesgo, y desempeño de equidad del modelo
● Prácticas de privacidad y seguridad de datos
● Limitaciones de capacidad y potencial de resultados dañinos
● Características de transparencia y explicabilidad
● Viabilidad financiera del proveedor y continuidad del negocio
● Estado de cumplimiento normativo
4.5 Monitoreo Continuo y Evaluación del Rendimiento
Syntari AI mantiene un monitoreo continuo de los proveedores de IA de terceros:
● Revisión mensual de métricas de rendimiento (precisión, latencia, tasas de error)
● Evaluaciones trimestrales de seguridad y cumplimiento
● Evaluaciones semestrales de sesgo y equidad
● Auditorías integrales anuales de proveedores
● Seguimiento de actualizaciones de proveedores, cambios de políticas e incidentes de seguridad
● Inventario mantenido de todas las relaciones y dependencias de proveedores -
Gobernanza de Datos para IA
La gobernanza de datos es fundamental para las prácticas responsables de IA. Syntari AI implementa políticas estrictas para proteger los datos de los clientes y mantener la privacidad en todos los procesos de IA.
5.1 Restricciones sobre Datos de Entrenamiento
Syntari AI prohíbe el uso de datos de clientes para entrenar, ajustar o mejorar modelos de IA sin el consentimiento explícito del cliente:
● Los datos de los clientes nunca se utilizan para entrenar modelos propietarios
● Los datos de los clientes no se utilizan para ajustar modelos de terceros
● Datos agregados y anonimizados pueden usarse para mejoras de calidad solo con salvaguardias contractuales
● Los clientes mantienen la capacidad de optar por no participar en el uso de datos para fines de mejora
● Todo el uso de datos de entrenamiento se documenta y se divulga a los clientes
5.2 Manejo y Retención de Datos de Solicitud
Syntari AI gestiona los datos enviados como solicitudes a los sistemas de IA de acuerdo con los siguientes principios:
● Los datos de solicitudes se clasifican como datos de clientes y están sujetos a las mismas protecciones
● Las solicitudes se conservan solo según sea necesario para la entrega del servicio y el monitoreo de abusos
● Los datos de solicitudes se retienen por no más de 30 días para fines de monitoreo de abusos
● Las solicitudes que contienen información sensible (PII, datos financieros) se cifran y se restringe el acceso
● Los clientes pueden solicitar la eliminación de datos de solicitudes en cualquier momento
● Syntari AI trabaja con proveedores de terceros para minimizar la retención de datos de solicitudes
5.3 Propiedad y Clasificación de Datos de Salida
Las salidas generadas por IA se tratan de la siguiente manera:
● Los clientes son dueños de las salidas generadas por IA producidas utilizando la plataforma Syntari
● Las salidas se clasifican según sensibilidad y requisitos regulatorios
● Syntari AI retiene solo los metadatos técnicos necesarios para las operaciones de la plataforma
● Las salidas que contienen datos sensibles se almacenan con el cifrado y controles de acceso apropiados
● Los clientes controlan la distribución y el uso de las salidas generadas por IA
5.4 Minimización de Datos en el Procesamiento de IA
Syntari AI implementa prácticas de minimización de datos en todo el procesamiento de IA:
● Solo se procesan los datos necesarios para casos de uso específicos de IA
● Los datos sensibles (PII, información financiera) se enmascaran o anonimizan donde sea posible
● Los períodos de retención de datos se minimizan en la medida de lo práctico
● Auditorías de datos regulares garantizan el cumplimiento de los principios de minimización -
Gestión del Ciclo de Vida del Modelo
Syntari AI implementa una gestión integral de modelos de IA a lo largo de su ciclo de vida, desde el desarrollo hasta la jubilación.
6.1 Proceso de Aprobación de Implementación del Modelo
Todos los nuevos modelos de IA pasan por un proceso formal de aprobación antes de la implementación:
● Evaluación y clasificación de riesgos (Sección 3)
● Evaluación técnica del rendimiento y seguridad del modelo
● Pruebas de sesgo y evaluación de equidad (Sección 7)
● Revisión de seguridad y privacidad
● Documentación de las capacidades y limitaciones del modelo
● Aprobación por los cuerpos de gobernanza apropiados según el nivel de riesgo
● Evaluación del impacto en el cliente y planificación de divulgación
● Desarrollo y pruebas del plan de reversión
6.2 Control de Versiones y Gestión de Cambios
Syntari AI mantiene un estricto control de versiones y gestión de cambios para todos los modelos:
● Todas las versiones del modelo son rastreadas y documentadas
● Los cambios en los modelos son probados antes de la implementación
● Los cambios en los modelos se comunican a los clientes afectados
● Los registros de cambios documentan cambios técnicos e impactos en el rendimiento
● El monitoreo regular del rendimiento del modelo garantiza calidad a lo largo del tiempo
6.3 Procedimientos de Jubilación del Modelo
Los modelos se jubilan según los siguientes procedimientos:
● La jubilación se planifica con aviso previo a los clientes
● Se proporcionan modelos o capacidades alternativos a los clientes
● Los datos generados por modelos jubilados se retienen de acuerdo con los horarios de retención
● La documentación de modelos jubilados se retiene para fines de auditoría
6.4 Capacidades de Reversión
Syntari AI mantiene capacidades de reversión para todos los modelos implementados:
● Las versiones anteriores del modelo se retienen y mantienen
● Los procedimientos de reversión se prueban regularmente
● La reversión se puede ejecutar rápidamente en respuesta a fallas del modelo -
Sesgo y Equidad
Syntari AI se compromete a detectar y mitigar el sesgo en todos los sistemas de IA para garantizar un trato justo a todos los clientes.
7.1 Marco de Detección y Mitigación de Sesgo
Syntari AI implementa un marco integral para la detección y mitigación de sesgo:
● Se realizan pruebas de sesgo en todos los nuevos modelos antes de la implementación
● Se definen métricas de equidad para cada caso de uso
● Las pruebas evalúan el rendimiento entre grupos demográficos protegidos
● Se desarrollan estrategias de mitigación para sesgos identificados
● La vigilancia continua detecta sesgos emergentes después del despliegue
● La reentrenamiento regular aborda el desvío del modelo y los sesgos emergentes
7.2 Programación Regular de Auditoría Algorítmica
Syntari AI realiza auditorías algorítmicas regulares de acuerdo con el siguiente cronograma:
● Mensualmente: Modelos de alto riesgo
● Trimestralmente: Modelos de riesgo limitado
● Semestralmente: Modelos de riesgo mínimo
● Anualmente: Revisión exhaustiva de todos los modelos
● Ad-hoc: En respuesta a quejas de clientes o problemas identificados
7.3 Procedimientos de Evaluación de Impacto Dispar
Syntari AI evalúa el potencial impacto dispar de los sistemas de IA:
● Análisis de disparidades en los resultados entre grupos protegidos
● Evaluación de tanto la discriminación directa como indirecta
● Evaluación de la intención de la política versus efectos discriminatorios
● Documentación de hallazgos y estrategias de mitigación
● Reavaluación regular para asegurar el cumplimiento sostenido
7.4 Protocolos de Remediación
Cuando se detecta sesgo, Syntari AI implementa remediación:
● Investigación inmediata y evaluación de impacto
● Desarrollo de un plan de acción correctiva
● Implementación de mitigaciones técnicas (reentrenamiento, reequilibrio, etc.)
● Notificación a clientes si el impacto es significativo
● Validación de la efectividad de la remediación -
Transparencia y Explicabilidad
Syntari AI está comprometido con la transparencia respecto al uso de IA en su plataforma y la explicabilidad de las decisiones de IA.
8.1 Requisitos de Divulgación de IA para Usuarios Finales
Los clientes son claramente informados sobre el uso de IA en la plataforma Syntari:
● Indicación clara cuando las características están impulsadas por IA
● Explicación de las capacidades y limitaciones de la IA
● Descripción de los datos utilizados por los sistemas de IA
● Implicaciones de privacidad del uso de funciones de IA
● Opciones para optar por no participar en funciones impulsadas por IA
● Información de contacto para preguntas sobre gobernanza de IA
8.2 Estándares de Explicabilidad de Decisiones
Los sistemas de IA que toman o apoyan decisiones cuyos resultados son importantes proporcionan explicaciones:
● Los sistemas de alto riesgo proporcionan explicaciones detalladas sobre la razón de las decisiones
● Las explicaciones se proporcionan en un lenguaje sencillo comprensible para los clientes
● Los clientes pueden impugnar o apelar decisiones tomadas por IA
● Mecanismos de revisión y anulación humana están disponibles
8.3 Etiquetado de Contenido Generado por IA
El contenido generado por IA está claramente etiquetado:
● Todas las salidas generadas por IA están marcadas como generadas por IA
● La etiquetación es persistente incluso si el contenido se modifica
● La fuente del modelo de IA se divulga (Anthropic, OpenAI, Google, etc.)
● Aviso sobre limitaciones potenciales y alucinaciones
8.4 Requisitos de tarjeta del modelo y documentación del sistema
Syntari AI mantiene documentación completa para todos los sistemas de IA:
● Tarjetas del modelo que documentan la arquitectura del modelo, datos de entrenamiento y rendimiento
● Documentación del sistema que describe capacidades y limitaciones
● Documentación de datos que describe los conjuntos de datos utilizados
● Resultados de evaluación de pruebas y auditorías
● Limitaciones conocidas y casos extremos
● Historial de versiones y registros de cambios -
Supervisión Humana
Syntari AI mantiene una supervisión humana significativa sobre las decisiones impulsadas por IA, particularmente para decisiones de alto riesgo o consecuencias importantes.
9.1 Requisitos de humano en el bucle para decisiones de alto riesgo
Los sistemas de IA de alto riesgo incluyen participación humana significativa:
● Se requiere revisión humana para todas las decisiones automatizadas de alto riesgo
● Los humanos reciben información suficiente para entender las recomendaciones de IA
● Los humanos tienen formación y experiencia para una supervisión efectiva
● La revisión humana ocurre antes de que se implementen las decisiones
● Se monitorea el rendimiento de los humanos y los sistemas de IA
9.2 Mecanismos de anulación e intervención
Se mantiene un control humano significativo sobre los sistemas de IA:
● Los humanos pueden anular recomendaciones de IA sin restricciones
● Están disponibles vías alternativas de toma de decisiones
● Los sistemas técnicos apoyan una intervención humana rápida
● No hay penalizaciones por anulaciones humanas de recomendaciones de IA
9.3 Procedimientos de escalación
Syntari AI mantiene procedimientos de escalación claros para problemas relacionados con IA:
● Las recomendaciones de IA que son poco claras o preocupantes pueden ser escaladas
● Las quejas de clientes sobre sistemas de IA activan la escalación
● Los problemas escalados son revisados por personal calificado
● Tiempos y responsabilidades claras para la respuesta a la escalación
9.4 Tableros de monitoreo
Syntari AI mantiene tableros para el monitoreo de sistemas de IA:
● Los tableros en tiempo real rastrean métricas de rendimiento del sistema de IA
● Las métricas de sesgo y equidad se monitorean continuamente
● Las tasas de error y modos de falla se rastrean
● Se identifican patrones de quejas de clientes -
Respuesta a Incidentes para AI
Syntari AI implementa procedimientos de respuesta a incidentes específicos de IA para abordar fallos, sesgos y otros eventos adversos.
10.1 Clasificación de Incidentes Específicos de IA
Los incidentes de IA se clasifican por tipo y gravedad:
● Incidentes de alucinación: sistemas de IA que generan información falsa o inexacta
● Incidentes de sesgo: sistemas de IA que demuestran comportamiento discriminatorio
● Incidentes de seguridad: sistemas de IA comprometidos o manipulados
● Incidentes de rendimiento: sistemas de IA que no cumplen con los estándares de rendimiento
● Incidentes de cumplimiento: sistemas de IA que violan los requisitos regulatorios
10.2 Procedimientos de Respuesta a Alucinaciones
Cuando los sistemas de IA generan alucinaciones o información falsa:
● Investigación y validación inmediata de precisión
● Comunicación a los clientes afectados
● Eliminación o corrección del contenido generado por IA afectado
● Análisis de las causas raíz
● Implementación de controles para prevenir la recurrencia
● Documentación para el cumplimiento regulatorio
10.3 Manejo de Incidentes de Sesgo
Los incidentes de sesgo se manejan de acuerdo con los protocolos de remediación de la Sección 7, además:
● Notificación a los grupos de clientes afectados
● Evaluación del daño discriminatorio potencial
● Evaluación de implicaciones legales/regulatorias
● Reporte a nivel de junta si hay un impacto significativo
10.4 Activadores de Notificación Regulatoria
Syntari AI notifica a las autoridades regulatorias relevantes cuando:
● Los fallos del sistema de IA resultan en daño financiero a los clientes
● Se detecta sesgo discriminatorio en decisiones reguladas
● Los sistemas de IA son comprometidos o manipulados
● Fallos sistémicos afectan la disponibilidad del servicio
● Según sea necesario por las regulaciones aplicables -
Cumplimiento y Alineación Regulatoria
Syntari AI alinea sus prácticas de gobernanza de IA con marcos regulatorios y estándares industriales aplicables.
11.1 Cumplimiento de la Ley de IA de la UE
Syntari AI implementa los requisitos de la Ley de IA de la UE, vigente desde el 2 de agosto de 2026:
● Clasificación de riesgo alineada con las categorías de la Ley de IA de la UE
● Sistemas de alto riesgo sujetos a requisitos estrictos (pruebas, documentación, supervisión humana)
● Requisitos de transparencia para sistemas de alto riesgo y biométricos
● Procedimientos de cumplimiento para prácticas de IA prohibidas
● Documentación y mantenimiento de registros para el cumplimiento regulatorio
● Preparación para auditorías y enforcement de la autoridad competente
11.2 Marco de Gestión de Riesgos de IA de NIST
Syntari AI implementa el Marco de Gestión de Riesgos de IA de NIST:
● Función de Mapeo: Identificación de sistemas de IA y partes interesadas
● Función de Medición: Medición del rendimiento y riesgos del sistema de IA
● Función de Gestión: Gestión de riesgos identificados mediante controles
● Función de Monitoreo: Monitoreo continuo del rendimiento del sistema de IA
11.3 ISO/IEC 42001 (Sistema de Gestión de IA)
Syntari AI implementa un sistema de gestión de IA alineado con ISO/IEC 42001:
● Procesos de evaluación y gestión de riesgos
● Estructuras y roles de gobernanza de IA
● Gestión de datos y modelos
● Monitoreo y evaluación del rendimiento
● Auditoría regular y mejora
11.4 Requisitos Específicos de la Industria
Syntari AI cumple con los requisitos específicos de la industria para su base de clientes:
● Seguros: Cumplimiento con las directrices de los reguladores de seguros sobre el uso de IA
● Gestión de Activos: Cumplimiento con la orientación de la SEC y FINRA sobre comercio algorítmico y recomendaciones
● Servicios Financieros: Cumplimiento con los reguladores bancarios y requisitos de protección al consumidor -
Auditoría y Responsabilidad
Syntari AI mantiene mecanismos robustos de auditoría y responsabilidad para la gobernanza de IA.
12.1 Auditoría Anual de Gobernanza de IA
Syntari AI realiza una auditoría integral anual de la gobernanza de IA:
● Revisión de todos los sistemas de IA implementados y su gobernanza
● Evaluación del cumplimiento con esta política
● Evaluación de la implementación de principios éticos
● Revisión de la respuesta a incidentes y remediación
● Evaluación de la efectividad de los controles
● Identificación de oportunidades de mejora
12.2 Requisitos de Evaluación de Terceros
Syntari AI contrata evaluadores externos para validación independiente:
● Auditoría anual de prácticas de gobernanza de IA por terceros
● Evaluación del cumplimiento con requisitos regulatorios
● Evaluación técnica de sistemas de IA
● Verificación independiente de sesgos y equidad
● Evaluación de seguridad de sistemas de IA
12.3 Informes de Riesgos de IA a Nivel de Junta
Syntari AI mantiene supervisión a nivel de junta de los riesgos de IA:
● Informes trimestrales de la junta sobre la gobernanza de IA
● Reporte de incidentes y riesgos materiales de IA
● Revisión del estado de cumplimiento con los requisitos regulatorios
● Discusión estratégica de prioridades de gobernanza de IA
12.4 Preparación para Exámenes Regulatorios
Syntari AI mantiene la preparación para exámenes regulatorios:
● Documentación disponible para revisión por parte del regulador
● Sistemas de registro mantenidos
● Procedimientos y resultados de pruebas retenidos
● Rutas de auditoría y registros mantenidos para todos los sistemas de IA -
Capacitación y Conciencia
Syntari AI asegura que los empleados comprendan y cumplan con los principios de IA responsable y los requisitos de gobernanza.
13.1 Requisitos de Alfabetización en IA para Empleados
Todos los empleados de Syntari AI reciben capacitación básica en alfabetización en IA:
● Comprensión de las capacidades y limitaciones de la IA
● Conciencia de los principios de IA responsable
● Comprensión básica del sesgo, la equidad y la ética
● Privacidad y protección de datos en contextos de IA
● Procedimientos de reporte de incidentes y escalación
13.2 Programas de Capacitación en IA Basados en Roles
Los empleados en roles relacionados con IA reciben capacitación especializada:
● Equipos de producto: Capacitación detallada sobre requisitos de IA responsable para el desarrollo
● Equipos de datos: Capacitación sobre gobernanza de datos, privacidad y prácticas éticas de datos
● Equipos de soporte: Capacitación sobre cómo explicar características de IA y manejar preocupaciones de clientes
● Liderazgo: Capacitación sobre gobernanza de IA y supervisión estratégica
13.3 Certificación de IA Responsable
Syntari AI mantiene programas de certificación:
● Certificación de Práctico de IA Responsable para personal técnico
● Requisitos de recertificación anuales
● Seguimiento de certificaciones y monitoreo de cumplimiento -
Historial de Versiones y Programa de Revisiones
14.1 Versiones de Política
Versión Fecha de Vigencia Cambios Clave
1.0 23 de febrero de 2026 Lanzamiento inicial
14.2 Programa de Revisiones
Esta política se revisa y actualiza de acuerdo con el siguiente programa:
● Revisión trimestral: Evaluación de riesgos emergentes y desarrollos regulatorios
● Revisión anual: Revisión integral de la política y actualizaciones
● Revisiones ad-hoc: En respuesta a cambios regulatorios o incidentes significativos
14.3 Gobernanza de Políticas
Propiedad y gobernanza de la política:
● Propietario: Director de IA y Departamento Legal
● Autoridad de Aprobación: Junta Directiva
● Implementación: Todas las unidades de negocio con sistemas de IA
● Contacto: ai-governance@syntari.ai
