Política de Ética en IA

1. Nuestro compromiso con la IA responsable

En Axxon Consulting creemos que la Inteligencia Artificial debe amplificar la capacidad humana, no reemplazarla en decisiones que afectan a personas. Por eso, todo el ciclo de vida de las soluciones IA que diseñamos, implementamos y operamos — Microsoft 365 Copilot, Copilot Studio, agentes Dynamics 365, Power Platform, Azure OpenAI y nuestros propios aceleradores Axxon AI — se rige por principios de IA Responsable alineados con los estándares internacionales más exigentes.

Esta política aplica tanto al uso interno de IA en Axxon como a los proyectos de consultoría e implementación que entregamos a clientes en Argentina, Chile, Paraguay, Uruguay y España.

2. Alcance de aplicación

La presente política regula:

• Uso interno: herramientas IA empleadas por colaboradores de Axxon para tareas productivas, comerciales, técnicas y administrativas.
• Servicios profesionales: proyectos de consultoría, implementación, fine-tuning y operación de soluciones IA para clientes.
• Productos propios: Axxon Agentics (catálogo de agentes), Axxon Neural Cortex (método de adopción) y Axxon ReWire (programa de transformación organizacional con IA).
• Marketing y comunicación: uso de IA generativa para producción de contenido, siempre con etiquetado y revisión humana.

3. Principios rectores

Los siguientes siete principios guían toda decisión vinculada a IA en Axxon. Toman como referencia el Microsoft Responsible AI Standard v2, los principios OECD AI y distintos marcos internacionales de IA responsable.

4. Gobernanza Axxon AI

La aplicación de esta política está institucionalizada en cuatro pilares operativos de Axxon AI:

5. Uso responsable de Microsoft Copilot

Microsoft 365 Copilot, Copilot for Sales, Copilot Studio y los Copilots integrados en Dynamics 365 son herramientas de IA generativa que respetan los permisos, etiquetas de sensibilidad (Microsoft Purview) y políticas de retención del tenant del cliente. Como Microsoft Solutions Partner, Axxon implementa estas soluciones siguiendo estas reglas:

• No es asesoramiento profesional vinculante: el output de Copilot es asistencia productiva, no reemplaza la revisión humana experta (legal, contable, médica, fiscal).
• Permisos heredados: Copilot solo accede a contenido al que el usuario ya tiene permiso de acceso. No habilita acceso a información restringida.
• Etiquetado de contenido: el contenido generado por IA debe identificarse explícitamente en comunicaciones externas relevantes.
• Sensibilidad: respetamos las etiquetas Microsoft Purview Information Protection del cliente. Contenido clasificado como "Confidencial" o superior no se procesa con modelos públicos.
• Validación crítica: antes de enviar contenido generado a clientes, terceros u órganos públicos, un humano revisa precisión, tono y contexto.

6. Datos, entrenamiento y fine-tuning

Cuando un proyecto requiere fine-tuning o grounding sobre datos del cliente, aplicamos estas garantías:

• Los datos del cliente no se utilizan para entrenar modelos de propósito general ni se comparten con otros clientes.
• El fine-tuning sobre Azure OpenAI Service mantiene los datos aislados en el tenant del cliente o en infraestructura dedicada de Axxon.
• Cuando el proyecto lo requiere, documentamos los sistemas de IA mediante fichas técnicas o documentación funcional que describe fuentes de datos, casos de uso permitidos, limitaciones conocidas y criterios de supervisión humana.
• Se aplican técnicas de anonimización y pseudonimización cuando los datos contienen información personal identificable, conforme a la Política de Privacidad.
• Retención de prompts y respuestas según la política definida con el cliente (default: 30 días para troubleshooting, luego purga automática).

7. Mitigación de sesgos y evaluación de modelos

Antes de pasar un modelo a producción, ejecutamos una batería de evaluaciones:

• Red teaming: probamos prompts adversariales para detectar respuestas inseguras, sesgadas o desalineadas.
• Fairness assessment: medimos disparidades de desempeño entre grupos demográficos relevantes para el caso de uso.
• Groundedness: validamos que las respuestas se sustenten en las fuentes provistas y no en alucinaciones.
• Toxicidad y contenido dañino: filtros de contenido Azure Content Safety activos en todos los despliegues productivos.
• Monitoreo continuo: métricas de calidad, satisfacción de usuario y drift de modelo monitoreadas post-despliegue.

8. Transparencia hacia el usuario final

Las personas que interactúan con sistemas IA desarrollados o implementados por Axxon tienen derecho a saberlo. Por eso:

• Identificamos explícitamente cuando un usuario está interactuando con un asistente IA (chatbots, agentes, copilots embebidos).
• Indicamos las fuentes y citas que sustentan respuestas (grounding) cuando la solución lo permite técnicamente.
• Comunicamos las limitaciones conocidas del sistema (alcance temático, idiomas soportados, casos no cubiertos).
• Ofrecemos una vía de escalamiento a un agente humano cuando la consulta excede las capacidades del sistema.

9. Supervisión humana (human-in-the-loop)

Clasificamos los casos de uso según el modelo del EU AI Act. Para cada nivel definimos el tipo y profundidad de supervisión humana requerida:

Nivel de riesgo	Ejemplos	Supervisión requerida
Inaceptable	Scoring social, manipulación cognitiva, identificación biométrica masiva en espacios públicos	❌ No implementamos
Alto	Selección de personal, scoring crediticio, decisiones que afectan derechos	Supervisión y validación humana según el caso de uso
Limitado	Chatbots de atención, asistentes de redacción, resúmenes de reuniones	Aviso claro al usuario + revisión humana antes de acción externa
Mínimo	Filtros antispam, sugerencias de búsqueda, autocompletado	Buenas prácticas generales — sin requisitos específicos

10. Marco normativo aplicable

Nuestra política se alinea con los principales marcos regulatorios y estándares internacionales en materia de IA:

• Unión Europea: Reglamento (UE) 2024/1689 — EU AI Act (vigente por fases hasta agosto 2026 y 2027).
• España: Real Decreto 817/2023 (sandbox regulatorio IA) + futura ley nacional de adaptación del EU AI Act.
• Argentina: Disposición 2/2023 AAIP (Recomendaciones para una IA confiable) + Ley 25.326 de Protección de Datos.
• Chile: Política Nacional de IA (2024) + Proyecto de Ley de Inteligencia Artificial en discusión legislativa.
• Estándares internacionales: ISO/IEC 42001:2023 (AI Management System), ISO/IEC 23894:2023 (AI Risk Management), NIST AI Risk Management Framework 1.0.
• Marco Microsoft: Microsoft Responsible AI Standard v2, Transparency Notes, Limited Access Features.
• Principios OECD AI: recomendación del Consejo OECD/LEGAL/0449.

11. Reporte de incidentes y mal uso

Cualquier persona — colaborador Axxon, cliente, partner o tercero — puede reportar incidentes relacionados con sistemas IA implementados o gestionados por Axxon: outputs sesgados, alucinaciones graves, uso indebido, fugas de información, decisiones cuestionables o cualquier comportamiento que contradiga esta política.

• Canal de reporte: marketingadmin@axxonconsulting.com (asunto: "Reporte IA Responsable").
• Confidencialidad: los reportes se tratan de forma confidencial y sin represalias para quien reporta de buena fe.
• Plazos: acuse de recibo en 5 días hábiles. Resolución o plan de acción comunicado en 30 días.
• Incidentes graves: en casos de impacto significativo, notificamos al cliente afectado y a las autoridades competentes en los plazos exigidos por la normativa (72 hs RGPD si hay datos personales involucrados).

12. Revisión y contacto

Esta política se revisa al menos anualmente y cada vez que se produzcan cambios regulatorios materiales (ej. publicación de actos delegados del EU AI Act, nuevas disposiciones AAIP/AEPD). Los cambios sustantivos se comunican a colaboradores Axxon y se publican en esta URL con la fecha de actualización visible.

Para más información sobre temas relacionados, consulta nuestra Política de Privacidad, Política de Seguridad de la Información y Términos y Condiciones de Uso.