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Algunas definiciones clave en este artículo incluyen:

• Procesamiento de datos: El acto de realizar operaciones computacionales (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 completar el procesamiento.
• Residencia y almacenamiento de datos: se refiere a dónde se almacenan de manera persistente los datos del cliente (“en reposo”). Esto incluye la configuración, la configuración específica del inquilina y los registros almacenados.
• Residencia de medios: Los medios (como las transmisiones de audio) permanecen en su ubicación de origen durante el mayor tiempo posible y no se mueven ni almacenan de manera persistente fuera de la región, incluso si el procesamiento se produce en otra geografía.
• 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 cero de datos. Nuestro enfoque prioriza la privacidad y seguridad de los datos al garantizar que la información del cliente nunca se almacene o 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 flujos 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 entrenar, volver a capacitar o mejorar los modelos de base propiedad de los subprocesadores.

Realizamos rigurosas evaluaciones de riesgo 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 sensibles se excluyen de los registros).
• Responsabilidad por incidentes: En caso de un incidente de datos en un subprocesador, [su empresa] mantiene la responsabilidad principal y maneja todas las notificaciones y soluciones de los clientes 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:

AI AssistantEl nuestro utiliza una arquitectura de generación aumentada de recuperación (RAG). Esto asegura que la IA proporcione respuestas basadas en sus documentos específicos de “Ground Truth” en lugar de capacitación interna sobre modelos.

• 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 comienzo 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”.