Declaración de Transparencia en Inteligencia Artificial
En esta página
- 1. ¿Qué es Fonema?
- 2. Cómo Funciona la IA de Fonema
- 3. Limitaciones y Avisos Críticos
- 4. Procesamiento de Datos de Voz
- 5. Política de Datos de Entrenamiento
- 6. Responsabilidades del Cliente
- 7. Riesgos Conocidos
- 8. Regulaciones de IA Aplicables
- 9. Mejora Continua
- 10. Contacto para Preocupaciones sobre IA
- 11. Glosario de Términos
- 12. Recursos Adicionales
Fonema Inc. Última actualización: 30 de marzo de 2026
1. ¿Qué es Fonema?
Fonema es una plataforma de inteligencia artificial conversacional que automatiza comunicaciones por teléfono, WhatsApp y web. Nuestros agentes de IA pueden:
- Realizar y recibir llamadas telefónicas
- Mantener conversaciones por mensaje de texto en WhatsApp
- Proporcionar soporte y respuestas de chat en widgets web
- Registrar, transcribir y analizar conversaciones
- Tomar acciones basadas en lógica de negocio configurada
Fonema está diseñado para ser un agente no humano que proporciona automatización de comunicaciones a empresas y organizaciones en América Latina.
2. Cómo Funciona la IA de Fonema
2.1 Arquitectura Técnica (Nivel Alto)
La plataforma de Fonema funciona mediante el siguiente flujo:
1. ENTRADA DE VOZ/TEXTO Usuario final → Micrófono/Teclado → Audio/Texto capturado 2. PROCESAMIENTO DE ENTRADA Audio → Transcripción de Voz a Texto (Speech-to-Text, STT) Texto → Análisis de Intención y Contexto 3. PROCESAMIENTO CON LLM Transcripción/Texto → Modelo de Lenguaje Grande (Claude, GPT-4, etc.) LLM procesa el input y genera respuesta 4. SÍNTESIS DE RESPUESTA Respuesta de texto → Síntesis de Texto a Voz (Text-to-Speech, TTS) Audio generado → Transmisión al usuario 5. ALMACENAMIENTO Y ANÁLISIS Grabación completa → Almacenamiento encriptado Transcripciones → Análisis de comportamiento Metadatos → Reportes y optimización 2.2 Modelos de Lenguaje
Fonema utiliza modelos de lenguaje grande de terceros:
- OpenAI (GPT-4, GPT-3.5): Procesamiento conversacional general
- Anthropic (Claude): Procesamiento alternativo con enfoque en seguridad
Estos modelos son entrenados previamente en datos históricos públicos y privados. Nuestro uso de estos modelos introduce limitaciones y riesgos inherentes.
2.3 Configuración Personalizada
Los clientes pueden personalizar agentes mediante:
- Prompts/Instrucciones de Sistema: Indicaciones que definen el comportamiento del agente
- Contexto Dinámico: Información sobre el usuario final, historia de interacción, datos de cliente
- Flujos de Lógica: Condiciones y acciones ejecutadas según respuestas del usuario
- Bases de Conocimiento: Documentos, políticas o datos que el agente puede consultar
La calidad de las respuestas depende directamente de la calidad de estas configuraciones.
3. Limitaciones y Avisos Críticos
3.1 Alucinaciones e Imprecisiones
Limitación fundamental: Los modelos de lenguaje pueden generar respuestas que son:
- Factualmente incorrectas
- Inventadas o "alucinadas" (información que no existe)
- Inconsistentes con instrucciones
- Desordenadas o confusas gramaticalmente
Ejemplo: Si solicita información sobre una política de cliente, el agente podría generar una respuesta que suena plausible pero es completamente falsa.
Mitigación:
- Use contexto/bases de conocimiento bien estructuradas
- Supervise regularmente transcripciones
- Implemente validación manual para decisiones críticas
- Use agentes en modo "consultor" (requiere aprobación humana) para transacciones importantes
3.2 No es una Persona Real
Requisito crítico: Los usuarios finales DEBEN saber que están hablando con IA, no con una persona.
El agente de Fonema:
- NO es un empleado, vendedor o representante humano
- NO tiene experiencias personales, emociones o consciencia
- NO puede tomar decisiones legales o médicas independientes
- NO tiene memoria persistente entre conversaciones (a menos que se configure explícitamente)
- PUEDE cometer errores que un humano evitaría
El no divulgar el carácter de IA viola regulaciones emergentes y puede constituir fraude.
3.3 Sin Capacidad para Asesoramiento Profesional
Advertencia legal: Los agentes de Fonema NUNCA deben:
- Proporcionar asesoramiento legal
- Proporcionar asesoramiento médico o diagnóstico
- Proporcionar asesoramiento financiero o de inversión
- Proporcionar asesoramiento contable o tributario
- Proporcionar asesoramiento en salud mental o terapia
Estas áreas requieren profesionales humanos autorizados. Si el usuario necesita asesoramiento profesional, el agente debe escalar inmediatamente a un humano o proporcionar contactos de profesionales.
3.4 Sin Emociones, Consciencia u Opiniones Personales
Claridad conceptual:
- El agente NO "entiende" emocionalmente el problema del usuario
- El agente NO tiene preferencias personales, creencias políticas u opiniones
- El agente NO es capaz de empatía genuina (puede simular reconocimiento de emoción)
- El agente NO tiene intenciones o deseos independientes
Cualquier respuesta que parezca personal es generada algorítmicamente, no genuina.
3.5 Calidad Depende de Configuración
La calidad del agente depende de:
- Calidad del prompt/instrucciones del sistema
- Completitud de la base de conocimiento
- Calidad de los datos de contexto
- Selección y ajuste del modelo de LLM
- Exactitud de la lógica de flujo de conversación
Un agente con configuración deficiente producirá respuestas deficientes, incluso usando modelos poderosos.
3.6 Sin Garantías de Rendimiento
Fonema NO garantiza:
- Tasas de conversión específicas
- Precisión o tasa de error específica
- Que el agente comprenderá todas las solicitudes de usuario
- Que las respuestas serán completamente precisas o útiles
- Que el agente no ofenderá a algunos usuarios
- Que el agente resolverá todos los problemas del cliente
- Resultados de negocio específicos
El rendimiento varía según caso de uso, configuración y usuarios finales.
4. Procesamiento de Datos de Voz
4.1 Flujo de Datos de Voz
Cuando un usuario final llama:
- Captura: Audio se transmite de forma encriptada a servidores de Fonema
- Transcripción: Audio se convierte a texto usando servicio STT (Speech-to-Text)
- Procesamiento LLM: Texto se envía a modelo de lenguaje (OpenAI/Anthropic)
- Generación de Voz: Respuesta se convierte a audio usando servicio TTS (Text-to-Speech)
- Almacenamiento: Grabación completa, transcripción y metadatos se almacenan
4.2 Almacenamiento de Grabaciones
- Duración: Grabaciones se retienen según configuración del cliente (típicamente 30-90 días)
- Ubicación: Almacenadas en Amazon S3 en Estados Unidos (us-east-1 por defecto)
- Encriptación: En tránsito (TLS) y en reposo (AES-256)
- Acceso: Acceso limitado a personal de Fonema autorizado para soporte
- Cumplimiento: Cumple con regulaciones de retención según jurisdicción
4.3 Transcripciones y Metadatos
- Se procesan y almacenan como datos no audio
- Se utilizan para reportes, análisis y mejora de agente
- Disponibles para descarga por cliente
- Procesadas por sub-procesadores (OpenAI, Anthropic, AWS) bajo DPA
5. Política de Datos de Entrenamiento
5.1 Protección de Datos de Cliente
Política clara: Fonema NO usa datos de clientes para entrenar modelos de IA sin consentimiento explícito.
- Conversaciones de usuarios finales NO se usan para mejorar modelos
- Datos de configuración de cliente NO se usan para entrenar
- Datos personales NO se usan para entrenar
Esta es nuestra política DEFAULT (opt-out).
5.2 Consentimiento para Entrenamiento
Si un cliente da consentimiento EXPLÍCITO para usar datos de entrenamiento:
- Anonimización: Datos se anonimizarán y se removerán identificadores personales
- Agregación: Datos se combinarán con otros clientes
- Transparencia: Cliente recibirá informes sobre uso de datos
- Revocación: Consentimiento puede revocarse en cualquier momento
Esto se configura en Acuerdo de Servicio (MSA) del cliente.
5.3 Entrenamiento de Terceros
Los modelos de LLM que usamos (OpenAI, Anthropic) tienen sus propias políticas de entrenamiento:
- OpenAI: Puede usar datos para mejorar modelos (verificar OpenAI Business Terms)
- Anthropic: No usa datos de clientes empresariales para entrenamiento sin consentimiento
Fonema puede solicitar opt-out en nombre del cliente con OpenAI en cuentas empresariales.
6. Responsabilidades del Cliente
6.1 Divulgación Mandatoria de IA
El cliente DEBE:
- Divulgar que es IA a usuarios finales antes o al inicio de interacción
- Hacerlo de forma clara, accesible e inmediatamente comprensible
- En el idioma del usuario final
- Cumplir con regulaciones emergentes (EU AI Act, regulaciones locales)
6.2 Supervisión de Comportamiento
El cliente DEBE:
- Monitorear regularmente transcripciones y salidas del agente
- Verificar que el agente no comete errores críticos
- Supervisar cumplimiento con regulaciones (TCPA, grabación, consentimiento)
- Auditar base de conocimiento para precisión
6.3 Configuración Apropiada
El cliente DEBE:
- Configurar el agente apropiadamente para su caso de uso
- Usar indicaciones claras y precisas
- Proporcionar contexto y base de conocimiento actualizados
- Escalar a humanos para asuntos complejos o críticos
6.4 Cumplimiento Regulatorio
El cliente DEBE:
- Cumplir con todas las leyes aplicables (TCPA, GDPR, CCPA, LGPD, etc.)
- Obtener consentimientos requeridos de usuarios finales
- Cumplir con regulaciones de grabación local
- Cumplir con requisitos de divulgación de IA
6.5 Prohibición de Áreas de Alto Riesgo
El cliente NO DEBE usar Fonema para:
- Diagnóstico o tratamiento médico
- Asesoramiento legal
- Decisiones financieras críticas
- Autenticación de identidad (sin verificación adicional)
- Decisiones discriminatorias sobre empleo, crédito o vivienda
7. Riesgos Conocidos
7.1 Sesgo
Los modelos de IA pueden reflejar sesgos en datos de entrenamiento:
- Sesgo de género en recomendaciones de trabajo
- Sesgo racial en evaluaciones de crédito
- Sesgo de edad en ofertas de productos
- Sesgo de idioma (mejor rendimiento en inglés que en idiomas menos representados)
Mitigación: Audite regularmente respuestas para sesgos; supervise usuarios afectados.
7.2 Privacidad y Seguridad
Riesgos potenciales:
- Inserción de datos sensibles en prompts (números de tarjeta, SSN)
- Inyección de prompts para burlar salvaguardias
- Intercepción de comunicación no segura
- Acceso no autorizado a grabaciones
Mitigación: Use encriptación; implemente controles de acceso; capacite en seguridad.
7.3 Toxicidad
Los modelos pueden generar:
- Lenguaje ofensivo o discriminatorio
- Respuestas con contenido de odio si se provoca
- Lenguaje sexualmente explícito
Mitigación: Use guardrails; supervise respuestas; implemente filtros de contenido.
7.4 Cumplimiento Legal Fallido
Riesgos de incumplimiento:
- No divulgar que es IA (fraude)
- Grabar sin consentimiento requerido (TCPA)
- Hacer llamadas spam a números en DNC list (TCPA)
- Incumplimiento con regulaciones emergentes de IA
Mitigación: Revise Política de Uso Aceptable; consulte asesor legal local.
8. Regulaciones de IA Aplicables
8.1 Ley de IA de la Unión Europea
Artículo 50 (Transparencia): Los sistemas de IA deben informar a usuarios que están interactuando con IA.
- Aplica si usuarios están en la UE
- Fonema cumple divulgando en configuración de cliente
- Cliente es responsable de implementar divulgación a usuarios finales
8.2 Regulaciones Locales Emergentes
Múltiples jurisdicciones están desarrollando regulaciones de IA:
- México: LFTR incluye requisitos de transparencia en comunicaciones automatizadas
- Brasil: LGPD requiere divulgación de procesamiento automatizado
- Colombia, Argentina, Chile: Regulaciones emergentes en desarrollo
Recomendación: Consulte con asesor legal local sobre cumplimiento.
8.3 Leyes de Privacidad de Datos
Aplican regulaciones de privacidad existentes:
- GDPR (UE): Procesos de IA deben cumplir con GDPR
- CCPA (California): Divulgación de uso de datos de consumidor
- LGPD (Brasil): Consentimiento para procesamiento de dados pessoales
- LFTR (México): Regulaciones de telecomunicaciones y privacidad
9. Mejora Continua
Fonema invierte en mejora de:
- Precisión: Reducir tasas de alucinación y error
- Seguridad: Fortalecer contra inyección de prompts y ataques
- Equidad: Reducir sesgos en respuestas
- Cumplimiento: Mantener regulaciones emergentes
Esta declaración se actualiza conforme evolucione la tecnología y las regulaciones.
10. Contacto para Preocupaciones sobre IA
Si tiene preocupaciones o incidentes relacionados con la IA:
Email: ai-safety@fonema.ai Asunto: "Preocupación de Seguridad/Cumplimiento de IA"
Proporcione:
- Descripción de la preocupación
- Transcripciones o ejemplos específicos
- Contexto del caso de uso
- Fecha y hora del incidente
11. Glosario de Términos
| Término | Definición |
|---|---|
| Alucinación | Cuando un LLM genera información falsa que parece plausible |
| STT (Speech-to-Text) | Tecnología que convierte audio a texto |
| TTS (Text-to-Speech) | Tecnología que convierte texto a audio de voz |
| LLM (Large Language Model) | Modelo de IA que genera lenguaje basado en patrones aprendidos |
| Prompt | Instrucción o indicación dada al modelo de IA |
| Token | Unidad pequeña de texto procesada por un LLM |
| Sesgo | Tendencias sistemáticas hacia resultados sesgados |
| Inyección de Prompt | Ataque donde usuario modifica el comportamiento del LLM mediante entrada especial |
12. Recursos Adicionales
- Política de Uso Aceptable de Fonema
- Sub-Procesadores de Datos
- SLA Público
- Acuerdo de Servicio Principal (MSA)
- Artículo 50 de la Ley de IA de la UE
Nota sobre entidades: Los presentes términos son emitidos por Fonema Inc. Para clientes en México que contraten a través de Fonología, S.A. de C.V., aplican las condiciones específicas establecidas en el Anexo D del Contrato Maestro de Servicios.
Fonema Inc. Última actualización: 30 de marzo de 2026