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Algunas definiciones clave en este artículo incluyen:

• Procesamiento de Datos: El acto de realizar operaciones computacionales (tales como transcripción, inferencia o síntesis) en los datos del cliente. No se almacenan datos del cliente durante el procesamiento; los datos solo existen temporalmente en la memoria volátil (RAM) y se purgan inmediatamente después de que se completa el procesamiento.
• Residencia y almacenamiento de datos: se refiere al lugar donde los datos del cliente se almacenan de forma persistente ("en reposo"). Esto incluye la configuración, la configuración específica del inquilino y los registros almacenados.
• Residencia en los medios: Los medios (como las secuencias de audio) permanecen en su ubicación de origen el mayor tiempo posible y no se mueven ni almacenan de forma persistente fuera de la región, incluso si el procesamiento se realiza en otra ubicación geográfica.
• Subprocesador: Un proveedor de servicios externo contratado para realizar funciones específicas (por ejemplo, inferencia LLM, reconocimiento de voz) en los datos del cliente, bajo estrictos controles contractuales y técnicos.

Para los clientes que operan en regiones reguladas como Singapur, distinguimos entre dónde se almacenan los datos (Residencia) y dónde se calculan los datos (Procesamiento).

Un aspecto fundamental de nuestra arquitectura de IA es el compromiso con el procesamiento efímero y la retención de datos cero. Nuestro enfoque prioriza la privacidad y seguridad de los datos al garantizar que la información del cliente nunca se almacene ni se retenga durante las operaciones de IA.

• Visibilidad ASR y TTS: Durante la transcripción en tiempo real (ASR) o la síntesis de voz (TTS), los datos solo existen en la memoria volátil (RAM) del motor de procesamiento y se purgan inmediatamente después de su uso. No se almacenan ni conservan datos después del procesamiento.
• Control de acceso: Ningún empleado humano (interno o subprocesador) tiene acceso a secuencias de audio o texto sin procesar durante la fase de inferencia.
• Sin uso secundario: Mantenemos estrictas barreras contractuales y técnicas para garantizar que los datos de los clientes, incluidas las indicaciones y el audio, nunca se utilicen para capacitar, volver a capacitar o mejorar los modelos básicos propiedad de los subprocesadores.

Llevamos a cabo rigurosas evaluaciones de riesgos de terceros en todos los subprocesadores.

• Evaluaciones de riesgos de terceros: Todos los subprocesadores se someten a una evaluación rigurosa.
• Cifrado: Los datos enviados a los subprocesadores se cifran en tránsito, se procesan solo en RAM y nunca se almacenan.
• Auditabilidad: Todas las llamadas API a subprocesadores se registran con fines de auditoría (solo metadatos; las cargas útiles confidenciales se excluyen de los registros).
• Responsabilidad del incidente: En el caso de un incidente de datos en un subprocesador, [Su empresa] mantiene la responsabilidad principal y maneja todas las notificaciones y remediación del cliente según nuestro Anexo de procesamiento de datos (DPA) estándar.

Para garantizar la transparencia, la siguiente tabla describe exactamente cuánto tiempo se mantienen los datos dentro de nuestro ecosistema:

Nuestro AI Assistant utiliza una arquitectura de Generación Aumentada de Recuperación (RAG). Esto garantiza que la IA proporcione respuestas basadas en sus documentos específicos de "Verdad básica" en lugar de capacitación interna del modelo.

• Actualizaciones de URL/documentos: Cuando se actualiza una fuente de conocimiento, el sistema vuelve a indexar el contenido y reemplaza las versiones anteriores.
• Latencia: El contenido actualizado generalmente se refleja en las respuestas de la IA en [X] minutos.
• Manejo de caché: Las sesiones activas utilizan el contexto disponible al inicio de la sesión; sin embargo, todas las sesiones posteriores se ven obligadas a consultar el índice más reciente, evitando la reutilización de datos obsoletos o "alucinados".