Aviso sobre Insights Generados por IA

Última actualización: June 1, 2026

EXENCIÓN DE RESPONSABILIDAD SOBRE INSIGHTS GENERADOS POR IA DE DATACRED

ID del Documento: DC-AI-INS-001

Versión: 1.0

Fecha de Vigencia: 1 de junio de 2026

Clasificación: PÚBLICO (Divulgación al Consumidor)

LEA ESTE DOCUMENTO DETENIDAMENTE. CONTIENE INFORMACIÓN IMPORTANTE SOBRE LA NATURALEZA, LIMITACIONES Y RIESGOS DE LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA PROPORCIONADOS POR DATACRED INC. ("DATACRED", "NOSOTROS" O "NUESTRO"). AL ACCEDER O UTILIZAR CUALQUIER INSIGHT GENERADO POR IA PROPORCIONADO POR DATACRED, USTED RECONOCE Y ACEPTA LOS TÉRMINOS DE ESTA EXENCIÓN DE RESPONSABILIDAD.

DATACRED NO ES UN BANCO, PRESTAMISTA, PROVEEDOR DE SEGUROS, ASESOR DE INVERSIONES, ASESOR FISCAL, ASESOR LEGAL, FIRMA DE CONTABILIDAD, PLANIFICADOR FINANCIERO, CONSEJERO DE CRÉDITO, PSICÓLOGO NI NINGÚN TIPO DE ASESOR PROFESIONAL CON LICENCIA. LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA NO CONSTITUYEN ASESORAMIENTO FINANCIERO, ASESORAMIENTO DE INVERSIÓN, ASESORAMIENTO FISCAL, ASESORAMIENTO LEGAL, ASESORAMIENTO CONTABLE, CONSEJERÍA DE CRÉDITO, EVALUACIÓN PSICOLÓGICA, CONSEJERÍA DE VIDA NI ANÁLISIS CERTIFICADO.

DATACRED ES UNA PLATAFORMA PRIVADA E INDEPENDIENTE DE INFORMACIÓN Y REPUTACIÓN FINANCIERA. NO ES EL BURÓ NI EL REGISTRO OFICIAL DEL ESTADO, NO ESTÁ AUTORIZADA, CERTIFICADA NI RESPALDADA POR LA SUPERINTENDENCIA DE LAS INSTITUCIONES DEL SECTOR BANCARIO (SUDEBAN), EL BANCO CENTRAL DE VENEZUELA (BCV), EL SISTEMA DE INFORMACIÓN CENTRAL DE RIESGOS (SICRI) NI NINGÚN OTRO ORGANISMO DEL GOBIERNO, Y NO ESTÁ CONECTADA A ELLOS. LOS PUNTAJES Y LA INFORMACIÓN QUE DATACRED OFRECE SON ESTIMACIONES PARA APOYAR DECISIONES; NO CONSTITUYEN DECISIONES OFICIALES NI GARANTÍAS.

LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA SON OPINIONES, NO HECHOS. SON GENERADOS MEDIANTE EMPAREJAMIENTO DE PATRONES ESTADÍSTICOS Y MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO, NO MEDIANTE ANÁLISIS HUMANO O JUICIO PROFESIONAL. PUEDEN SER INCORRECTOS, INCOMPLETOS, ENGAÑOSOS O INAPLICABLES A SU SITUACIÓN ESPECÍFICA.

SIN GARANTÍA DE EXACTITUD: DATACRED NO OFRECE NINGUNA DECLARACIÓN O GARANTÍA, EXPRESA O IMPLÍCITA, CON RESPECTO A LA EXACTITUD, INTEGRIDAD, PUNTUALIDAD, RELEVANCIA O UTILIDAD DE NINGÚN INSIGHT GENERADO POR IA. LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA SE PROPORCIONAN "TAL CUAL" Y "SEGÚN DISPONIBILIDAD" SIN GARANTÍA ALGUNA.

SIN RESPONSABILIDAD: EN LA MÁXIMA MEDIDA PERMITIDA POR LA LEY APLICABLE, DATACRED, SUS AFILIADOS, DIRECTORES, FUNCIONARIOS, EMPLEADOS, AGENTES Y REPRESENTANTES NO TENDRÁN NINGUNA RESPONSABILIDAD POR CUALQUIER DECISIÓN, ACCIÓN, OMISIÓN, PÉRDIDA, DAÑO O GASTO QUE SURJA O SE RELACIONE CON EL USO O LA CONFIANZA DEPOSITADA EN LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA. USTED ASUME TODO EL RIESGO ASOCIADO CON EL USO DE LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA.

NUNCA DEBEN SER LA BASE ÚNICA PARA DECISIONES: LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA NUNCA DEBEN SER LA BASE ÚNICA O PRINCIPAL PARA NINGUNA DECISIÓN FINANCIERA, LEGAL, COMERCIAL O PERSONAL. SE LE ACONSEJA ENFÁTICAMENTE CONSULTAR A ASESORES PROFESIONALES CALIFICADOS (POR EJEMPLO, ASESORES FINANCIEROS, ABOGADOS, CONTADORES) ANTES DE TOMAR CUALQUIER DECISIÓN BASADA EN INSIGHTS GENERADOS POR IA.

SE REQUIERE VERIFICACIÓN INDEPENDIENTE: USTED ESTÁ OBLIGADO A VERIFICAR INDEPENDIENTEMENTE TODOS LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA ANTES DE TOMAR CUALQUIER ACCIÓN BASADA EN ELLOS. NO CONFÍE EN LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA COMO SUSTITUTO DE SU PROPIA DILIGENCIA, JUICIO O ASESORAMIENTO PROFESIONAL.

1. QUÉ SON LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA

2. QUÉ NO SON LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA

3. TIPOS DE INSIGHTS DE IA GENERADOS

4. CÓMO SE GENERAN LOS INSIGHTS DE IA

5. ALUCINACIÓN DE IA EN LOS INSIGHTS

6. PUNTUACIONES DE CONFIANZA DE LOS INSIGHTS

7. LOS INSIGHTS NO SON PERSONALIZADOS

8. LOS INSIGHTS NO SON INTEGRALES

9. LOS INSIGHTS NO SON OPORTUNOS

10. LOS INSIGHTS NUNCA DEBEN SER LA BASE ÚNICA PARA DECISIONES

11. OBLIGACIÓN DEL USUARIO DE VERIFICAR INDEPENDIENTEMENTE

12. REVISIÓN HUMANA DE INSIGHTS INDIVIDUALES

13. LOS INSIGHTS COMO OPINIONES, NO HECHOS

14. EXENCIÓN COMPLETA DE RESPONSABILIDAD SOBRE LA CALIDAD DE LOS INSIGHTS

15. SIN RESPONSABILIDAD POR DECISIONES BASADAS EN INSIGHTS

16. DERECHO A MODIFICAR LOS SISTEMAS DE GENERACIÓN DE INSIGHTS

17. NATURALEZA EXPERIMENTAL DE LA GENERACIÓN DE INSIGHTS

18. LIMITACIONES DE INSIGHTS MULTILINGÜES

19. CICLO DE VIDA DE DATOS DE INSIGHTS Y GOBERNANZA DE DATOS

20. FRECUENCIA Y DESENCADENANTES DE GENERACIÓN DE INSIGHTS

21. MÉTRICAS DE EXACTITUD DE INSIGHTS Y SU SIGNIFICADO

22. LIMITACIONES DE INSIGHTS POR CALIDAD DE DATOS Y POBLACIÓN DE USUARIOS

23. FUNCIONES DE COMPARACIÓN DE INSIGHTS E INSIGHTS AGREGADOS

24. API DE INSIGHTS Y DISTRIBUCIÓN A TERCEROS

25. INSIGHTS Y MENORES DE EDAD

26. CONSIDERACIONES DE INSIGHTS TRANSFRONTERIZOS

27. RESPONSABILIDADES DEL USUARIO Y MEJORES PRÁCTICAS

28. CONTACTO Y REPORTES

29. LEY APLICABLE Y DISPUTAS

Los "Insights Generados por IA" son productos analíticos generados por los sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático de DataCred. Estos insights son productos de análisis de patrones estadísticos generados a partir de datos financieros enviados por el usuario, datos de comportamiento y patrones de transacciones. Los Insights Generados por IA representan el resultado de algoritmos automatizados que procesan datos estructurados y no estructurados para identificar patrones, correlaciones, anomalías y tendencias.

Los Insights Generados por IA son:

  • De naturaleza estadística: Reflejan patrones matemáticos detectados en los datos, no juicio humano o análisis profesional;
  • Probabilísticos: Expresan probabilidades y correlaciones, no certezas o causalidades;
  • Dependientes del modelo: Son una función de los modelos de IA específicos utilizados, los cuales tienen limitaciones, sesgos y tasas de error inherentes;
  • Dependientes de los datos: Están limitados por la calidad, integridad y representatividad de los datos proporcionados;
  • No determinísticos: Los mismos datos de entrada pueden producir insights diferentes en distintos momentos debido a actualizaciones del modelo, cambios en el entrenamiento o aleatoriedad en la inferencia.

Los Insights Generados por IA deben usarse solo como uno de muchos insumos informativos en su proceso de toma de decisiones. Están diseñados para proporcionar observaciones generales sobre patrones en sus datos, no para prescribir o recomendar acciones específicas. Deben tratarse como sugerencias, no como determinaciones definitivas.

LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA NO SON ASESORAMIENTO FINANCIERO. DataCred no proporciona planificación financiera, asesoría de inversión, gestión de carteras ni ningún otro servicio financiero regulado. Los Insights Generados por IA no constituyen recomendaciones para comprar, vender, mantener o negociar ningún instrumento financiero. Debe consultar a un asesor financiero calificado para obtener asesoramiento financiero adaptado a sus circunstancias individuales.

LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA NO SON ASESORAMIENTO DE INVERSIÓN. DataCred no analiza valores, evalúa oportunidades de inversión ni proporciona recomendaciones de inversión. Ningún Insight Generado por IA debe interpretarse como una oferta, solicitud o recomendación para invertir en ningún activo, valor o estrategia en particular.

LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA NO SON ASESORAMIENTO FISCAL. DataCred no proporciona planificación fiscal, preparación de impuestos ni servicios de cumplimiento tributario. Las leyes fiscales varían según la jurisdicción y están sujetas a cambios. Debe consultar a un profesional fiscal calificado para obtener asesoramiento fiscal.

LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA NO SON ASESORAMIENTO LEGAL. DataCred no proporciona servicios legales ni asesoría jurídica. Ningún Insight Generado por IA crea una relación abogado-cliente ni constituye asesoramiento legal. Debe consultar a un abogado calificado para obtener asesoramiento legal.

LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA NO SON ASESORAMIENTO CONTABLE. DataCred no proporciona servicios de contabilidad, teneduría de libros, auditoría o atestiguamiento. Debe consultar a un contador calificado para obtener asesoramiento contable.

LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA NO SON CONSEJERÍA DE CRÉDITO. DataCred no es una agencia de consejería de crédito y no proporciona servicios de reparación de crédito, gestión de deudas o consejería financiera. Los Insights Generados por IA no constituyen consejería de crédito ni asesoramiento crediticio.

LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA NO SON EVALUACIONES PSICOLÓGICAS. DataCred no proporciona evaluaciones, diagnósticos o tratamientos psicológicos, psiquiátricos o de salud conductual. Los insights de patrones de comportamiento son de naturaleza puramente financiera y transaccional y no deben interpretarse como evaluaciones psicológicas.

LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA NO SON CONSEJERÍA DE VIDA. Ningún Insight Generado por IA debe usarse como base para decisiones de vida, incluyendo pero no limitándose a decisiones profesionales, decisiones de relaciones, decisiones de salud o cambios importantes en la vida.

LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA NO ESTÁN CERTIFICADOS, VERIFICADOS NI RESPALDADOS POR NINGÚN ORGANISMO CERTIFICADOR, AUTORIDAD REGULATORIA U ORGANIZACIÓN PROFESIONAL. No han sido sometidos a auditoría, verificación o aseguramiento de calidad independiente por parte de ningún tercero.

A MENOS QUE SE INDIQUE EXPLÍCITA Y ESPECÍFICAMENTE, LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA NO SON REVISADOS POR ANALISTAS HUMANOS. La gran mayoría de los Insights Generados por IA son producidos completamente por sistemas automatizados sin ninguna participación humana en su generación, revisión o validación. Cuando ha ocurrido revisión humana, dicha revisión tiene un alcance limitado y no debe interpretarse como una garantía de exactitud o confiabilidad.

Los Sistemas de IA de DataCred pueden generar insights relacionados con sus patrones de gasto, incluyendo:

  • Categorización de gastos (por ejemplo, vivienda, alimentación, transporte, entretenimiento);
  • Análisis de tendencias de gasto (por ejemplo, gastos crecientes, decrecientes o estables en categorías);
  • Detección de anomalías de gasto (por ejemplo, transacciones inusualmente grandes o frecuentes);
  • Comparación de gastos con patrones agregados de usuarios (por ejemplo, gastos por encima o por debajo del promedio);
  • Identificación y análisis de gastos recurrentes;
  • Desgloses de gastos discrecionales vs. no discrecionales.

Limitaciones: Los insights de patrones de gasto se basan únicamente en los datos de transacciones que usted proporciona. Pueden no capturar gastos en efectivo, gastos en plataformas no vinculadas a DataCred o gastos a través de canales no reflejados en sus datos de transacciones. La categorización puede ser incorrecta para ciertas transacciones.

Los Sistemas de IA de DataCred pueden generar insights relacionados con sus patrones de ingresos, incluyendo:

  • Identificación y categorización de fuentes de ingresos;
  • Análisis de regularidad y estabilidad de ingresos;
  • Detección de tendencias de ingresos (por ejemplo, ingresos crecientes, estables o decrecientes);
  • Análisis de frecuencia de ingresos;
  • Evaluación de riesgo de concentración de ingresos (por ejemplo, dependencia de una sola fuente de ingresos).

Limitaciones: Los insights de patrones de ingresos se basan únicamente en los datos de depósitos que usted proporciona. Pueden no capturar todas las fuentes de ingresos, particularmente ingresos en efectivo, ingresos informales o ingresos de fuentes no reflejadas en sus datos de transacciones. Las estimaciones de ingresos son aproximaciones y pueden ser materialmente inexactas.

Los Sistemas de IA de DataCred pueden generar insights relacionados con las contrapartes de transacciones, incluyendo:

  • Categorización e identificación de contrapartes;
  • Análisis de concentración de contrapartes;
  • Indicadores de riesgo de contrapartes (basados en patrones de transacciones);
  • Análisis de relaciones con contrapartes (por ejemplo, frecuencia, dirección, monto de las transacciones).

Limitaciones: La identificación de contrapartes se basa en metadatos de transacciones y puede ser incorrecta o incompleta. DataCred no verifica independientemente las identidades o reputaciones de las contrapartes. Los insights de contrapartes no deben usarse para evaluar la confiabilidad, fiabilidad o legalidad de ningún tercero.

Los Sistemas de IA de DataCred pueden generar insights relacionados con tendencias conductuales financieras, incluyendo:

  • Análisis de patrones de comportamiento financiero (por ejemplo, patrones de ahorro, gasto, pago de facturas);
  • Análisis de consistencia conductual;
  • Análisis de compromiso financiero (por ejemplo, niveles de actividad de cuenta);
  • Detección de cambios conductuales (por ejemplo, cambios significativos en el comportamiento financiero).

Limitaciones: Los insights de tendencias conductuales son observaciones estadísticas, no evaluaciones psicológicas o conductuales. Reflejan patrones solo en datos financieros y no deben generalizarse a otros dominios de comportamiento.

Los Sistemas de IA de DataCred pueden generar indicadores relacionados con la salud financiera, incluyendo:

  • Análisis de suficiencia de flujo de caja;
  • Estimación de tasa de ahorro;
  • Aproximación de relación deuda-ingreso;
  • Análisis de relación gastos-ingresos;
  • Estimación de adecuación del fondo de emergencia;
  • Evaluación de volatilidad financiera.

Limitaciones: Los indicadores de salud financiera son aproximaciones estadísticas basadas en datos disponibles. Pueden no reflejar su panorama financiero completo, incluyendo activos, pasivos u obligaciones financieras no capturadas en sus datos de transacciones. No son evaluaciones integrales de salud financiera.

Los Sistemas de IA de DataCred pueden identificar factores de riesgo potenciales en sus datos financieros, incluyendo:

  • Indicadores de inestabilidad financiera;
  • Patrones de pagos vencidos;
  • Indicadores de alta utilización de deuda;
  • Indicadores de inestabilidad de ingresos;
  • Indicadores de riesgo de concentración;
  • Detección de transacciones anómalas.

Limitaciones: La identificación de factores de riesgo se basa en análisis de patrones estadísticos, no en análisis causal. Los factores de riesgo identificados pueden ser falsos positivos (señalar algo que no es realmente un riesgo) o falsos negativos (no señalar riesgos reales). No son predicciones de futuras dificultades financieras o incumplimiento.

Los Sistemas de IA de DataCred pueden identificar factores de confianza potenciales en sus datos financieros, incluyendo:

  • Indicadores de consistencia de pagos;
  • Indicadores de estabilidad de ingresos;
  • Indicadores de responsabilidad financiera;
  • Indicadores de longevidad y relación;
  • Indicadores de comportamiento financiero positivo.

Limitaciones: La identificación de factores de confianza se basa en análisis de patrones estadísticos, no en evaluación de carácter. Los factores de confianza identificados no son garantías de confiabilidad, fiabilidad o solvencia crediticia.

Los Sistemas de IA de DataCred pueden generar alertas sobre actividad financiera anómala, incluyendo:

  • Patrones de transacciones inusuales;
  • Transacciones grandes inesperadas;
  • Patrones de inicio de sesión o acceso inusuales;
  • Inconsistencias de datos.

Limitaciones: La detección de anomalías se basa en la desviación estadística de patrones históricos, no en la investigación de fraudes o incidentes de seguridad reales. Las alertas de anomalías pueden ser falsos positivos o pueden pasar por alto anomalías reales. No son un sustituto de su propio monitoreo de sus cuentas financieras.

Los Sistemas de IA de DataCred pueden generar resultados que se asemejan a recomendaciones, tales como:

  • "Es posible que desee revisar sus gastos en [categoría]";
  • "Considere reservar fondos para [propósito]";
  • "Su patrón de [comportamiento] sugiere [observación]."

IMPORTANTE: DICHOS RESULTADOS NO SON RECOMENDACIONES. Son observaciones estadísticas formuladas en lenguaje conversacional. No son asesoramiento personalizado, no consideran sus circunstancias individuales y no deben tratarse como recomendaciones para tomar o abstenerse de tomar ninguna acción.

Los Insights Generados por IA se producen utilizando las siguientes categorías de datos:

  • Datos de transacciones financieras: Registros de transacciones financieras que usted ha enviado o autorizado a DataCred a acceder, incluyendo montos, fechas, contrapartes y descripciones de transacciones;
  • Datos de cuenta: Información sobre cuentas financieras que ha vinculado, incluyendo tipos de cuenta, saldos y actividad;
  • Datos de comportamiento: Información sobre su interacción con la plataforma DataCred, incluyendo patrones de inicio de sesión, uso de funciones y métricas de participación;
  • Datos de identidad: Información que ha proporcionado sobre su identidad, incluyendo nombre, información de contacto e identificación emitida por el gobierno;
  • Datos derivados: Datos derivados de las categorías anteriores mediante procesamiento, análisis e inferencia.

Los Insights Generados por IA son producidos por una combinación de:

  • Modelos de aprendizaje automático supervisado: Entrenados con datos etiquetados para clasificar, predecir o estimar resultados específicos;
  • Modelos de aprendizaje automático no supervisado: Entrenados para identificar patrones, agrupaciones y anomalías en datos no etiquetados;
  • Sistemas de análisis estadístico: Aplicando métodos estadísticos tradicionales para identificar tendencias, correlaciones y distribuciones;
  • Modelos de procesamiento de lenguaje natural: Analizando datos de texto de descripciones de transacciones, comunicaciones y documentos;
  • Métodos de conjunto: Combinando múltiples modelos para producir resultados integrados.

LAS ARQUITECTURAS, PARÁMETROS, PESOS Y CONFIGURACIONES ESPECÍFICAS DEL MODELO SON PROPIETARIAS Y CONFIDENCIALES. No se divulgan para prevenir la manipulación, el juego y los ataques adversariales.

Cuando corresponda, los Insights Generados por IA van acompañados de puntuaciones de confianza. Consulte la Sección 6 para una explicación detallada de las puntuaciones de confianza, sus significados y sus limitaciones.

DataCred emplea diversas técnicas para cuantificar la incertidumbre en los Insights Generados por IA, incluyendo:

  • Intervalos de predicción;
  • Intervalos de confianza;
  • Estimación de incertidumbre bayesiana;
  • Métricas de desacuerdo de conjuntos;
  • Evaluación de calibración.

IMPORTANTE: La cuantificación de incertidumbre es en sí misma dependiente del modelo y puede ser inexacta. Un modelo puede ser sobreconfiado (reportando alta confianza cuando está equivocado) o infraconfiado (reportando baja confianza cuando está en lo correcto). Las estimaciones de incertidumbre deben tratarse como indicadores aproximados, no como mediciones precisas.

En el contexto de los Insights Generados por IA, "alucinación" se refiere a la generación de resultados que son factualmente incorrectos, lógicamente inconsistentes o no respaldados por los datos de entrada subyacentes. La alucinación es una limitación bien conocida de los sistemas de IA y aprendizaje automático, particularmente los modelos de lenguaje extenso y las arquitecturas generativas. Los Sistemas de IA de DataCred son susceptibles a la alucinación.

LA ALUCINACIÓN NO ES UN ERROR; ES UNA CARACTERÍSTICA CONOCIDA DE LOS SISTEMAS DE IA. A pesar de los esfuerzos de DataCred para detectar y mitigar la alucinación, no puede eliminarse por completo.

Los siguientes tipos de alucinación pueden ocurrir en los Insights Generados por IA:

a) Alucinación Factual:

El Sistema de IA genera un insight que es factualmente incorrecto según los datos de entrada. Por ejemplo, afirmar que el gasto de un usuario en una categoría aumentó cuando en realidad disminuyó, o identificar una transacción que no existe en los datos del usuario.

b) Alucinación Numérica:

El Sistema de IA genera valores numéricos incorrectos, cálculos erróneos o cifras matemáticamente inconsistentes. Por ejemplo, calcular un porcentaje incorrectamente, reportar una suma que no coincide con sus componentes o generar relaciones numéricas inverosímiles.

c) Alucinación de Patrones:

El Sistema de IA identifica un patrón que en realidad no existe en los datos (detección de patrón falso). Por ejemplo, detectar una tendencia en variación aleatoria, identificar una correlación donde no existe ninguna o atribuir significación al ruido.

d) Alucinación de Entidades:

El Sistema de IA genera referencias a entidades (personas, empresas, organizaciones, ubicaciones) que no existen o no están respaldadas por los datos de entrada. Por ejemplo, identificar una contraparte de transacción que no coincide con ninguna contraparte real en los datos del usuario.

e) Alucinación Temporal:

El Sistema de IA genera relaciones temporales, fechas, secuencias o cronologías incorrectas. Por ejemplo, informar que un evento ocurrió en una fecha en que no ocurrió, o secuenciar incorrectamente eventos relacionados.

f) Alucinación Causal:

El Sistema de IA atribuye incorrectamente relaciones causales a eventos correlacionados. Por ejemplo, afirmar que un cambio en el gasto causó un cambio en los ingresos, cuando no existe relación causal.

g) Alucinación de Contraparte:

El Sistema de IA identifica o categoriza incorrectamente a las contrapartes de transacciones. Por ejemplo, identificar erróneamente una categoría de comercio, asociar incorrectamente una transacción con una entidad conocida o fabricar información de contrapartes.

h) Alucinación de Interpretación:

El Sistema de IA extrae conclusiones o interpretaciones incorrectas de los datos. Por ejemplo, interpretar una transacción normal como anómala, o interpretar un cambio temporal como una tendencia permanente.

DataCred no divulga públicamente tasas de alucinación específicas para sus Sistemas de IA debido a:

  • La naturaleza propietaria de esta información;
  • La dificultad de medir las tasas de alucinación de manera integral;
  • La naturaleza dependiente del contexto de la alucinación (las tasas varían según el tipo de entrada, modelo y configuración);
  • El riesgo de mala interpretación de las métricas de alucinación.

LAS TASAS DE ALUCINACIÓN, YA SEA QUE SE INDIQUEN O IMPLIQUEN, NO SON GARANTÍAS DE RENDIMIENTO. Incluso tasas de alucinación muy bajas significan que algunos resultados contendrán alucinaciones. A lo largo de muchos insights, incluso una tasa de alucinación baja puede producir un número significativo de alucinaciones.

Los siguientes son ejemplos ilustrativos de alucinaciones potenciales. Estos son solo ejemplos y no representan alucinaciones reales observadas:

  • Un insight que afirma "Su gasto en comidas ha aumentado un 35% este mes" cuando el aumento real fue del 5%, o cuando hubo un aumento en una categoría diferente;
  • Un insight que afirma "Usted tiene un pago de suscripción recurrente de $14.99 a [Servicio]" cuando la suscripción fue cancelada o el monto cambió;
  • Un insight que afirma "Sus ingresos parecen estar disminuyendo" basado en una fluctuación a corto plazo que no refleja una tendencia genuina;
  • Un insight que identifica "actividad inusual" que en realidad es normal para los patrones del usuario;
  • Un insight que calcula una relación financiera incorrectamente debido a una clasificación errónea de las transacciones subyacentes.

DATACRED NO OFRECE GARANTÍA, DECLARACIÓN O GARANTÍA DE QUE LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA ESTÉN LIBRES DE ALUCINACIÓN, ERROR O INEXACTITUD. USTED RECONOCE Y ACEPTA QUE LA ALUCINACIÓN ES UNA CARACTERÍSTICA INHERENTE DE LOS SISTEMAS DE IA Y QUE LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA PUEDEN CONTENER ALUCINACIONES EN CUALQUIER MOMENTO Y POR CUALQUIER RAZÓN.

Cuando DataCred proporciona puntuaciones de confianza con los Insights Generados por IA, estas puntuaciones representan la evaluación interna del Sistema de IA sobre la probabilidad de que el insight sea correcto, basada en:

  • La solidez estadística del patrón identificado;
  • La cantidad y calidad de los datos disponibles;
  • El acuerdo entre diferentes modelos o métodos;
  • La exactitud histórica de resultados similares;
  • Las métricas de calibración del modelo.

Las puntuaciones de confianza se expresan típicamente como un porcentaje (0-100%) o una etiqueta categórica (Baja, Media, Alta).

Una confianza alta NO significa que el insight sea correcto. Una puntuación de confianza alta significa solo que el modelo está internamente seguro de su resultado, no que el resultado sea realmente exacto. Los modelos pueden estar y frecuentemente están sobreconfiados, particularmente en casos límite, entradas novedosas o distribuciones de datos diferentes a sus datos de entrenamiento.

Una confianza baja NO significa que el insight sea incorrecto. Una puntuación de confianza baja significa solo que el modelo tiene baja confianza interna. El insight aún puede ser correcto a pesar de la baja confianza.

Las puntuaciones de confianza NO son probabilidades de error. Una puntuación de confianza del 95% no significa que haya un 95% de probabilidad de que el insight sea correcto y un 5% de probabilidad de que sea incorrecto. Estas puntuaciones no están calibradas como probabilidades en el sentido estadístico formal.

Las puntuaciones de confianza NO son consistentes entre modelos, sistemas o en el tiempo. Una puntuación de confianza "Alta" de un modelo puede no corresponder a la misma fiabilidad real que una puntuación "Alta" de un modelo diferente. La calibración de confianza puede cambiar con el tiempo a medida que se actualizan los modelos o cambian las distribuciones de datos.

Sobreconfianza: Un Sistema de IA puede reportar alta confianza en resultados incorrectos. Esto es particularmente probable cuando:

  • Los datos de entrada son inusuales o están fuera de la distribución de entrenamiento del modelo;
  • El modelo no ha sido bien calibrado;
  • El modelo está extrapolando más allá de sus datos de entrenamiento;
  • El modelo está amplificando correlaciones espurias.

Infraconfianza: Un Sistema de IA puede reportar baja confianza en resultados correctos. Esto puede ser problemático porque:

  • Los usuarios pueden descartar insights correctos debido a la baja confianza;
  • El modelo puede ser excesivamente conservador en sus evaluaciones;
  • La calibración puede estar sesgada hacia la baja confianza.

LAS PUNTUACIONES DE CONFIANZA NO DEBEN SER CONSIDERADAS COMO INDICADORES DE EXACTITUD, CONFIABILIDAD O VERACIDAD. SON MÉTRICAS INTERNAS DEL MODELO CON LIMITACIONES SIGNIFICATIVAS. USTED NO DEBE TOMAR DECISIONES BASÁNDOSE EN LA PUNTUACIÓN DE CONFIANZA DE NINGÚN INSIGHT, YA SEA ALTA O BAJA.

Los Insights Generados por IA son producidos por algoritmos de emparejamiento de patrones que identifican patrones estadísticos entre usuarios y puntos de datos. No representan una comprensión de:

  • Sus circunstancias individuales, metas, preferencias o valores;
  • Su situación financiera de manera integral;
  • Su tolerancia al riesgo, horizonte temporal o capacidad financiera;
  • Sus relaciones personales, obligaciones o compromisos;
  • Factores culturales, sociales o contextuales relevantes para su situación.

Debido a que los Insights Generados por IA no están personalizados para sus circunstancias individuales, pueden ser:

  • Irrelevantes para su situación;
  • Engañosos cuando se aplican a su contexto;
  • Contrarios a sus mejores intereses;
  • Incompletos en su consideración de factores relevantes.

USTED NO DEBE TRATAR NINGÚN INSIGHT GENERADO POR IA COMO ASESORAMIENTO PERSONALIZADO O COMO UNA RECOMENDACIÓN ADAPTADA A SUS CIRCUNSTANCIAS INDIVIDUALES.

Los Insights Generados por IA se basan únicamente en los datos que usted ha enviado a DataCred o ha autorizado a DataCred a acceder. No consideran:

  • Datos financieros de cuentas o fuentes no vinculadas a DataCred;
  • Transacciones en efectivo no reflejadas en sus cuentas financieras;
  • Activos, pasivos u obligaciones no reflejados en sus datos de transacciones;
  • Ingresos o gastos no capturados en sus cuentas vinculadas;
  • Relaciones o arreglos financieros fuera de la plataforma DataCred.

Los Insights Generados por IA pueden omitir contexto crítico que sería evidente para un revisor humano, incluyendo:

  • El propósito o la naturaleza de transacciones específicas;
  • Excepciones o eventos únicos que afectan los patrones financieros;
  • Circunstancias personales o familiares que afectan el comportamiento financiero;
  • Normas culturales o regionales que afectan las prácticas financieras;
  • Restricciones legales o regulatorias que afectan la actividad financiera.

Los Insights Generados por IA pueden no considerar factores externos que podrían afectar su interpretación, incluyendo:

  • Condiciones económicas (inflación, recesión, cambios de mercado);
  • Cambios regulatorios que afectan productos o servicios financieros;
  • Factores específicos de la industria que afectan ingresos o empleo;
  • Factores geográficos o regionales;
  • Desarrollos políticos o sociales.

Los Insights Generados por IA se generan en los ciclos y horarios de procesamiento de DataCred. No se generan en tiempo real y pueden no reflejar el estado más actual de sus datos financieros.

Debido a retrasos en el procesamiento, latencia de datos y tiempo de inferencia del modelo, los Insights Generados por IA pueden reflejar:

  • Su situación financiera tal como existía en un momento anterior;
  • Datos de transacciones que aún no han sido procesados;
  • Patrones desactualizados que ya no aplican.

Los Insights Generados por IA pueden volverse obsoletos entre actualizaciones. Los datos que eran exactos en el momento de la generación del insight pueden ya no ser exactos cuando usted ve el insight. Siempre debe verificar la puntualidad de cualquier insight antes de confiar en él.

LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA NUNCA DEBEN SER LA BASE ÚNICA O PRINCIPAL PARA NINGUNA DECISIÓN FINANCIERA, LEGAL, COMERCIAL O PERSONAL.

Esto incluye pero no se limita a:

  • Decisiones sobre préstamos, créditos o extensión de crédito;
  • Decisiones sobre inversión, compra o venta de activos;
  • Decisiones sobre celebración de contratos o acuerdos;
  • Decisiones sobre empleo, relaciones comerciales o compromisos profesionales;
  • Decisiones sobre cobertura o reclamaciones de seguros;
  • Decisiones sobre planificación o declaración fiscal;
  • Decisiones sobre asuntos legales o litigios;
  • Decisiones sobre compras importantes o compromisos financieros;
  • Decisiones sobre relaciones personales o cambios de vida.

COMBINE SIEMPRE LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA CON SU PROPIO JUICIO, INVESTIGACIÓN INDEPENDIENTE Y ASESORAMIENTO PROFESIONAL CUANDO CORRESPONDA.

USTED ESTÁ OBLIGADO A VERIFICAR INDEPENDIENTEMENTE TODOS LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA ANTES DE TOMAR CUALQUIER ACCIÓN BASADA EN ELLOS. Esta obligación incluye pero no se limita a:

  • Verificar valores numéricos, cálculos y estadísticas contra sus propios registros;
  • Verificar categorizaciones de transacciones e identificaciones de contrapartes;
  • Verificar afirmaciones de patrones y tendencias contra sus datos financieros reales;
  • Verificar que los insights sean oportunos y reflejen su situación actual;
  • Verificar que los insights sean relevantes para sus circunstancias específicas;
  • Realizar su propia investigación y análisis antes de tomar decisiones.

USTED NO PUEDE CONFIAR EN NINGÚN INSIGHT GENERADO POR IA QUE NO HAYA VERIFICADO INDEPENDIENTEMENTE. Cualquier decisión o acción que tome basada en un Insight Generado por IA es bajo su propio riesgo, independientemente de si ha verificado el insight.

A MENOS QUE SE INDIQUE EXPLÍCITA Y ESPECÍFICAMENTE LO CONTRARIO, LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA INDIVIDUALES NO SON REVISADOS POR ANALISTAS HUMANOS, REVISORES O PERSONAL DE ASEGURAMIENTO DE CALIDAD. El sistema de Insights Generados por IA está diseñado para funcionar automáticamente, y la gran mayoría de los insights son generados, entregados y consumidos sin ninguna participación humana en el proceso de generación de insights.

En circunstancias limitadas, Insights Generados por IA específicos pueden ser elevados para revisión humana. Dicha elevación es rara y ocurre solo cuando:

  • Las propias métricas de calidad del Sistema de IA marcan el insight para revisión;
  • Un usuario solicita específicamente la revisión de un insight;
  • Un patrón de problemas potenciales desencadena una investigación manual;
  • Consideraciones regulatorias o legales requieren revisión humana.

Incluso cuando ocurre revisión humana, dicha revisión es:

  • Limitada en alcance y profundidad;
  • Realizada por personal de DataCred que no son asesores profesionales con licencia;
  • Sujeta a las mismas limitaciones de información que el Sistema de IA;
  • No es una garantía de exactitud o confiabilidad.

DataCred no garantiza que ningún insight específico será elevado para revisión humana, que la revisión humana se completará dentro de un plazo particular o que la revisión humana resultará en alguna corrección, cambio o mejora del insight.

Los Insights Generados por IA son opiniones generadas por algoritmos estadísticos. No son declaraciones de hechos. Un insight que afirma "Su gasto en comidas ha aumentado" es una opinión basada en análisis de patrones, no un hecho verificado sobre su comportamiento financiero.

Los Insights Generados por IA no han sido verificados, auditados o confirmados independientemente por ninguna parte. Son el resultado de sistemas automatizados y deben tratarse como proposiciones no verificadas.

Como cualquier opinión, los Insights Generados por IA pueden ser incorrectos. Pueden basarse en datos incompletos, análisis defectuosos, suposiciones incorrectas o limitaciones del modelo. Siempre debe mantener un escepticismo saludable hacia los Insights Generados por IA y estar preparado para rechazarlos si no se alinean con su propio conocimiento y análisis.

EN LA MÁXIMA MEDIDA PERMITIDA POR LA LEY APLICABLE, DATACRED POR LA PRESENTE RECHAZA TODAS LAS DECLARACIONES, GARANTÍAS Y GARANTÍAS, EXPRESAS O IMPLÍCITAS, CON RESPECTO A LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA, INCLUYENDO PERO NO LIMITÁNDOSE A:

  • Exactitud: DataCred no ofrece garantía con respecto a la exactitud de los Insights Generados por IA;
  • Integridad: DataCred no ofrece garantía con respecto a la integridad de los Insights Generados por IA;
  • Puntualidad: DataCred no ofrece garantía con respecto a la puntualidad o actualidad de los Insights Generados por IA;
  • Relevancia: DataCred no ofrece garantía con respecto a la relevancia o aplicabilidad de los Insights Generados por IA a la situación de ningún usuario;
  • Confiabilidad: DataCred no ofrece garantía con respecto a la confiabilidad o consistencia de los Insights Generados por IA;
  • Utilidad: DataCred no ofrece garantía con respecto a la utilidad o el valor de los Insights Generados por IA para ningún propósito;
  • No infracción: DataCred no garantiza que los Insights Generados por IA no infrinjan los derechos de terceros;
  • Comerciabilidad: DataCred rechaza expresamente cualquier garantía implícita de comerciabilidad;
  • Idoneidad para un propósito particular: DataCred rechaza expresamente cualquier garantía implícita de idoneidad para un propósito particular;
  • Funcionamiento sin errores: DataCred no garantiza que los Insights Generados por IA estarán libres de errores o serán ininterrumpidos.

LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA SE PROPORCIONAN "TAL CUAL" Y "SEGÚN DISPONIBILIDAD" SIN GARANTÍA ALGUNA.

EN LA MÁXIMA MEDIDA PERMITIDA POR LA LEY APLICABLE, DATACRED, SUS AFILIADOS, DIRECTORES, FUNCIONARIOS, EMPLEADOS, AGENTES Y REPRESENTANTES NO TENDRÁN NINGUNA RESPONSABILIDAD POR CUALQUIER DECISIÓN, ACCIÓN, OMISIÓN, PÉRDIDA, DAÑO, COSTO O GASTO (INCLUYENDO SIN LIMITACIÓN DAÑOS DIRECTOS, INDIRECTOS, INCIDENTALES, CONSECUENTES, ESPECIALES, EJEMPLARES O PUNITIVOS) QUE SURJA O SE RELACIONE CON:

  • Su uso o confianza en los Insights Generados por IA;
  • Cualquier decisión o acción tomada basada en Insights Generados por IA;
  • Cualquier omisión de actuar basada en Insights Generados por IA;
  • Inexactitudes, errores, omisiones o alucinaciones en los Insights Generados por IA;
  • Retrasos en la generación o entrega de Insights Generados por IA;
  • La falta de revisión humana de los Insights Generados por IA;
  • La naturaleza experimental de los Insights Generados por IA;
  • Cualquier otro aspecto de los Insights Generados por IA.

15.2 Sin Responsabilidad Incluso Si Se Advirtió

LA LIMITACIÓN DE RESPONSABILIDAD ANTERIOR SE APLICARÁ INCLUSO SI DATACRED HA SIDO ADVERTIDO DE LA POSIBILIDAD DE TALES DAÑOS E INCLUSO SI CUALQUIER RECURSO LIMITADO NO CUMPLE CON SU PROPÓSITO ESENCIAL.

AL UTILIZAR INSIGHTS GENERADOS POR IA, USTED RECONOCE Y ACEPTA QUE LO HACE BAJO SU PROPIO RIESGO Y QUE ASUME TODO EL RIESGO ASOCIADO CON EL USO Y LA CONFIANZA EN LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA.

DataCred se reserva el derecho, a su sola discreción, de modificar, actualizar, cambiar, reemplazar, suspender o descontinuar cualquiera o todos sus sistemas, funciones o capacidades de Insights Generados por IA en cualquier momento sin previo aviso a ninguna parte.

Las modificaciones pueden incluir pero no se limitan a:

  • Cambios en la arquitectura, algoritmos o parámetros del modelo;
  • Cambios en las fuentes de datos, procesamiento de datos o canalizaciones de datos;
  • Cambios en los tipos, formatos o métodos de entrega de insights;
  • Cambios en la puntuación de confianza o cuantificación de incertidumbre;
  • Cambios en la frecuencia, momento o condiciones de generación de insights;
  • Eliminación o descontinuación de tipos o funciones de insights específicos;
  • Introducción de nuevos tipos o funciones de insights.

DataCred no tiene obligación de mantener, respaldar o continuar proporcionando Insights Generados por IA, total o parcialmente, durante ningún período de tiempo particular. DataCred puede descontinuar los Insights Generados por IA en cualquier momento sin responsabilidad.

LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA SON DE NATURALEZA EXPERIMENTAL. Representan los esfuerzos continuos de investigación y desarrollo de DataCred en análisis financiero impulsado por IA. No han sido validados por ninguna parte externa, no han sido sometidos a ensayos clínicos o científicos y no han sido aprobados por ninguna autoridad regulatoria.

La tecnología subyacente a los Insights Generados por IA está evolucionando rápidamente. La calidad, exactitud y confiabilidad de los insights pueden cambiar con el tiempo a medida que se actualizan los modelos, cambian los datos de entrenamiento y se adoptan nuevas técnicas. El rendimiento pasado de los sistemas de generación de insights no es indicativo de resultados futuros.

DataCred no garantiza que sus Insights Generados por IA mejorarán con el tiempo. Pueden volverse menos exactos, menos confiables o menos útiles a medida que cambian las distribuciones de datos, los modelos se degradan o la tecnología evoluciona.

Los Insights Generados por IA de DataCred se generan en inglés y español. Los insights en otros idiomas pueden proporcionarse mediante traducción automática o modelos multilingües.

LOS INSIGHTS GENERADOS O MOSTRADOS EN CUALQUIER IDIOMA PUEDEN CONTENER ERRORES DE TRADUCCIÓN, INEXACTITUDES LINGÜÍSTICAS O CONTENIDO CULTURALMENTE INAPROPIADO. La traducción automática es imperfecta y los matices, el contexto, el tono y el significado pueden perderse o alterarse en la traducción.

En caso de cualquier discrepancia, inconsistencia o conflicto entre un insight en un idioma y el mismo insight en otro idioma, la versión en inglés prevalecerá. Se recomienda a los usuarios ver los insights en el idioma original de generación cuando sea posible.

Los Insights Generados por IA pueden ser menos exactos o menos confiables al analizar datos financieros de ciertos contextos lingüísticos o culturales. Los modelos entrenados principalmente con datos de contextos de habla inglesa o hispana pueden no funcionar tan bien para usuarios de otros orígenes lingüísticos o culturales.

Los Insights Generados por IA se basan en datos que los usuarios proporcionan a DataCred o autorizan a DataCred a acceder. El proceso de recopilación de datos incluye:

  • Envío directo: Datos que los usuarios cargan, ingresan o proporcionan explícitamente a través de la plataforma DataCred;
  • Vinculación de cuentas: Datos accedidos a través de cuentas financieras de terceros que los usuarios autorizan a DataCred a conectar;
  • Datos de interacción con la plataforma: Datos generados a través de la interacción de los usuarios con la plataforma DataCred, incluyendo uso de funciones, patrones de participación y preferencias;
  • Datos derivados: Datos que DataCred deriva, calcula o infiere de las categorías anteriores a través de su procesamiento y análisis.

Los datos utilizados para la generación de insights se almacenan de acuerdo con las políticas de retención de datos de DataCred. Los aspectos clave incluyen:

  • Cifrado: Los datos se cifran en reposo y en tránsito utilizando protocolos de cifrado estándar de la industria;
  • Controles de acceso: El acceso a los datos utilizados para la generación de insights está restringido al personal y sistemas autorizados según necesidad de acceso;
  • Segregación: Los datos utilizados para el entrenamiento de IA y la generación de insights pueden almacenarse por separado de las bases de datos de producción por razones de seguridad y operativas;
  • Respaldo y redundancia: Los datos se respaldan y almacenan con redundancia para prevenir pérdidas, pero DataCred no garantiza que los datos de respaldo estén disponibles para la regeneración de insights.

Los datos pasan por múltiples etapas de procesamiento antes de la generación de insights:

  • Ingesta y validación: Los datos se reciben, validan en formato e integridad y se preparan para el procesamiento;
  • Limpieza y normalización: Los datos se limpian para eliminar o corregir errores, duplicados e inconsistencias, y se normalizan a formatos estándar;
  • Ingeniería de características: Los datos brutos se transforman en características adecuadas para la entrada del modelo, lo que puede incluir agregaciones, proporciones, categorizaciones y métricas derivadas;
  • Inferencia: Las características procesadas se pasan a través de modelos de IA para generar resultados de insights;
  • Post-procesamiento: Los resultados brutos del modelo se formatean, filtran y preparan para su entrega a los usuarios.

Cuando se eliminan los datos del usuario o un usuario cierra su cuenta:

  • DataCred eliminará o anonimizará los datos subyacentes de acuerdo con sus políticas de retención de datos y la ley aplicable;
  • Los insights generados previamente pueden conservarse en forma anonimizada o agregada para fines analíticos;
  • DataCred no garantiza que los insights se eliminarán a solicitud del usuario, ya que los insights pueden considerarse datos derivados en lugar de datos del usuario;
  • Los insights que han sido distribuidos a terceros (cuando esté autorizado) pueden no ser recuperables o eliminables.

Los datos utilizados para la generación de insights pueden ser procesados, almacenados y transferidos a través de fronteras internacionales. Los usuarios reconocen y consienten:

  • La transferencia de sus datos a servidores e instalaciones ubicados en los Estados Unidos y otras jurisdicciones;
  • El procesamiento de sus datos por parte de DataCred y sus proveedores de servicios en diversas jurisdicciones;
  • La aplicación de leyes de protección de datos que pueden ser diferentes de las del país de residencia del usuario.

DataCred implementa salvaguardas apropiadas para las transferencias de datos transfronterizas, pero no garantiza que dichas salvaguardas cumplan con los requisitos de las leyes de protección de datos de ninguna jurisdicción en particular.

Los Insights Generados por IA pueden generarse en ciclos programados, incluyendo:

  • En tiempo real o casi en tiempo real: Insights generados inmediatamente después de la ingesta de datos o solicitud del usuario;
  • Procesamiento por lotes: Insights generados en horarios periódicos (por ejemplo, diario, semanal, mensual);
  • Activados por eventos: Insights generados en respuesta a eventos específicos (por ejemplo, nuevos datos vinculados, transacción significativa detectada, umbral cruzado);
  • A solicitud: Insights generados en respuesta a solicitudes o acciones específicas del usuario.

La generación de insights puede ser desencadenada por:

  • Inicio de sesión del usuario o acceso a la plataforma;
  • Nuevos datos vinculados o cargados;
  • Cambios significativos en patrones financieros o actividad de cuenta;
  • Cruce de umbrales o límites predefinidos;
  • Actualizaciones periódicas independientes de la actividad del usuario;
  • Actualizaciones del sistema o cambios de modelo;
  • Solicitudes del usuario para insights o análisis específicos.

DataCred no garantiza que ningún insight específico sea generado en ningún momento, frecuencia o en respuesta a ningún desencadenante particular. La generación de insights está sujeta a:

  • Disponibilidad y rendimiento del sistema;
  • Calidad e integridad de los datos;
  • Disponibilidad y configuración del modelo;
  • Prioridades operativas y asignación de recursos;
  • Limitaciones y restricciones técnicas.

Cuando sea factible, DataCred puede mostrar indicadores de actualidad con los insights, tales como:

  • "Generado [hora/fecha]";
  • "Basado en datos hasta 29 de mayo de 2026";
  • "Última actualización [hora/fecha]";
  • "Antigüedad de datos: treinta (30) días".

Los indicadores de actualidad son aproximaciones y pueden no reflejar la antigüedad real de los datos subyacentes o del insight. Los usuarios deben verificar independientemente la puntualidad de cualquier insight.

DataCred puede publicar métricas de exactitud agregadas para sus Insights Generados por IA, incluyendo pero no limitándose a:

  • Precisión: La proporción de identificaciones positivas que fueron correctas;
  • Exhaustividad (Recall): La proporción de positivos reales que fueron correctamente identificados;
  • Puntuación F1: La media armónica de precisión y exhaustividad;
  • Error Absoluto Medio (MAE): La magnitud promedio de los errores en predicciones numéricas;
  • Error Cuadrático Medio (RMSE): La raíz cuadrada de los errores cuadráticos promedio;
  • Área Bajo la Curva ROC (AUC-ROC): Una medida de la capacidad del modelo para distinguir entre clases;
  • Error de Calibración: El grado en que las probabilidades predichas coinciden con los resultados reales.

Las métricas de exactitud representan el rendimiento agregado en conjuntos de datos de prueba o datos históricos. Proporcionan una indicación general del rendimiento del modelo pero tienen limitaciones significativas:

  • Las métricas agregadas pueden no reflejar la experiencia individual: Un modelo con un 95% de exactitud general puede ser un 70% exacto o un 99.9% exacto para un usuario específico, dependiendo de sus características y datos;
  • Las métricas se basan en datos de prueba: El rendimiento en datos de prueba puede no reflejar el rendimiento en datos reales y en vivo;
  • Las métricas pueden quedar obsoletas: El rendimiento del modelo cambia con el tiempo y las métricas históricas pueden no reflejar el rendimiento actual;
  • Las métricas no capturan todos los modos de fallo: Las métricas estándar pueden no capturar casos límite, eventos raros o modos de fallo novedosos.

Las métricas de exactitud NO son garantías de rendimiento futuro. Son mediciones históricas que pueden no predecir el comportamiento futuro del modelo. Específicamente:

  • Un 95% de exactitud NO significa que el 95% de los insights serán correctos para cualquier usuario individual;
  • Una precisión reportada del 90% NO significa que cualquier insight específico tenga un 90% de probabilidad de ser correcto;
  • Las métricas agregadas NO se aplican a insights específicos, usuarios específicos o casos de uso específicos;
  • Las métricas publicadas en un momento dado pueden no ser representativas del rendimiento del modelo en un momento posterior.

Las métricas de exactitud pueden ser manipuladas o engañosas:

  • Sesgo de selección: Las métricas pueden reportarse en conjuntos de prueba favorables que no representan condiciones del mundo real;
  • Problemas de definición: Diferentes definiciones de "correcto" pueden producir diferentes números de exactitud;
  • Efectos de umbral: Cambiar los umbrales de decisión cambia la precisión y la exhaustividad;
  • Negligencia de la tasa base: Se puede lograr una alta exactitud siempre prediciendo la clase mayoritaria, sin ser realmente útil.

DataCred se esfuerza por reportar métricas de exactitud de manera honesta y transparente, pero no garantiza que sus métricas sean representativas, integrales o útiles para ningún propósito particular.

La calidad de los Insights Generados por IA está directamente limitada por la calidad de los datos de entrada. Los problemas de calidad de datos que pueden afectar la calidad de los insights incluyen:

Datos Incompletos:

  • Transacciones, cuentas o períodos de tiempo faltantes;
  • Vacíos en el historial de transacciones;
  • Cuentas o relaciones financieras no vinculadas;
  • Transacciones en efectivo no reflejadas en datos digitales.

Datos Inexactos:

  • Descripciones o montos de transacciones incorrectos;
  • Transacciones mal atribuidas;
  • Errores de entrada de datos;
  • Entradas duplicadas.

Datos Desactualizados:

  • Información de cuenta obsoleta;
  • Datos históricos que ya no reflejan circunstancias actuales;
  • Retrasos en la sincronización de datos.

Datos Inconsistentes:

  • Datos en diferentes formatos o monedas;
  • Descripciones de transacciones no estandarizadas;
  • Información contradictoria de diferentes fuentes.

Datos Ruidosos:

  • Transacciones con descripciones mínimas o confusas;
  • Transacciones de alto volumen y baja información;
  • Datos con variación aleatoria significativa.

Los Insights Generados por IA pueden funcionar de manera diferente para distintas poblaciones de usuarios. Los factores que pueden afectar la calidad de los insights para usuarios específicos incluyen:

Representación en Datos de Entrenamiento:

  • Los usuarios de grupos demográficos subrepresentados en los datos de entrenamiento pueden experimentar insights menos exactos;
  • Los usuarios con perfiles o patrones financieros poco comunes pueden ser tratados como valores atípicos;
  • Los usuarios de regiones o contextos económicos no bien representados en los datos de entrenamiento pueden recibir insights menos confiables.

Diversidad Conductual:

  • Los usuarios con comportamientos financieros altamente inusuales o no estándar pueden no ajustarse a los patrones del modelo;
  • Los usuarios con situaciones financieras complejas pueden no ser bien capturados por modelos simplificados;
  • Los usuarios de diferentes contextos culturales o económicos pueden tener patrones financieros que los modelos no capturan bien.

Volumen de Datos:

  • Los usuarios con historial de transacciones limitado pueden recibir insights menos confiables;
  • Los usuarios nuevos con datos mínimos pueden experimentar problemas de arranque en frío donde los insights se basan en información limitada;
  • Los usuarios con volúmenes de transacciones muy altos pueden tener sus datos submuestreados, potencialmente omitiendo patrones importantes.

Los Insights Generados por IA pueden no tener en cuenta factores contextuales que afectan el comportamiento financiero, incluyendo:

  • Eventos de vida: Matrimonio, divorcio, nacimiento de hijos, jubilación, enfermedad u otros eventos importantes de la vida que cambian los patrones financieros;
  • Condiciones económicas: Recesión, inflación, fluctuaciones monetarias o condiciones económicas locales;
  • Cambios regulatorios: Cambios en leyes fiscales, regulaciones financieras o beneficios gubernamentales que afectan el comportamiento financiero;
  • Variaciones estacionales: Empleo estacional, gastos navideños u otros patrones periódicos que pueden ser malinterpretados como tendencias.

DataCred puede proporcionar insights que comparan los patrones financieros de un usuario con patrones agregados de otros usuarios, tales como:

  • "Su gasto en [categoría] está por encima/por debajo del promedio";
  • "Su tasa de ahorro está en el treinta (30)% superior/inferior de usuarios similares";
  • "Su [métrica] es más alta/baja que lo típico para su perfil."

Los insights comparativos tienen limitaciones específicas:

  • Definición del grupo de comparación: El grupo de comparación puede no ser verdaderamente comparable al usuario, y las comparaciones pueden ser engañosas;
  • Estadísticas agregadas: Los promedios, medianas y percentiles pueden no ser representativos de la distribución completa;
  • Sesgo de supervivencia: El grupo de comparación puede no incluir usuarios que han abandonado la plataforma o descontinuado el intercambio de datos;
  • Sesgo de selección: El grupo de comparación consiste solo en usuarios de DataCred, que pueden no ser representativos de ninguna población más amplia;
  • Autoselección: Los usuarios que eligen compartir datos con DataCred pueden diferir sistemáticamente de aquellos que no lo hacen;
  • Limitaciones geográficas: Los grupos de comparación pueden no ser geográficamente representativos, y las comparaciones entre diferentes regiones económicas pueden ser engañosas.

DataCred puede generar insights agregados o anonimizados basados en datos de múltiples usuarios. Estos pueden incluir:

  • Tendencias o patrones de toda la plataforma;
  • Estadísticas agregadas demográficas o geográficas;
  • Datos de referencia para funciones de comparación.

Los insights agregados tienen limitaciones específicas:

  • Falacia ecológica: Los patrones agregados pueden no aplicarse a ningún individuo específico;
  • Heterogeneidad: Los usuarios dentro de un grupo pueden ser muy diferentes entre sí, haciendo que las estadísticas del grupo sean engañosas;
  • Tamaños de muestra pequeños: Las agregaciones basadas en pequeños números de usuarios pueden ser poco confiables y no deben generalizarse;
  • Limitaciones de anonimización: Los datos anonimizados aún pueden ser reidentificables, y DataCred no garantiza que los insights anonimizados protejan la privacidad individual en todos los casos.

DataCred puede proporcionar acceso API a Insights Generados por IA para terceros autorizados, incluyendo:

  • Usuarios que acceden a sus propios insights mediante programación;
  • Proveedores de servicios externos autorizados por los usuarios;
  • Socios comerciales con relaciones contractuales con DataCred.

Los terceros que reciben Insights Generados por IA a través de canales autorizados están:

  • Restringidos contractualmente de usar insights como la base única para cualquier decisión que afecte al usuario;
  • Obligados a verificar independientemente cualquier información antes de actuar sobre ella;
  • Prohibidos de tergiversar la naturaleza o confiabilidad de los insights;
  • Obligados a mantener la confidencialidad y seguridad de los insights.

DATACRED NO ES RESPONSABLE DE CÓMO LOS TERCEROS UTILIZAN LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA, INCLUSO SI DICHOS INSIGHTS FUERON PROPORCIONADOS A TRAVÉS DE CANALES AUTORIZADOS. DataCred no tiene control sobre cómo los terceros interpretan, aplican o confían en los insights. Los usuarios deben dirigir cualquier inquietud sobre el uso de insights por parte de terceros al tercero correspondiente.

Los insights proporcionados a través de APIs están sujetos a las mismas limitaciones que los insights proporcionados a través de la plataforma DataCred, y adicionalmente:

  • Los insights API pueden generarse con diferentes configuraciones de modelo o umbrales que los insights de la plataforma;
  • Los insights API pueden estar sujetos a restricciones adicionales de latencia, disponibilidad o confiabilidad;
  • Los insights API pueden formatearse de manera diferente y pueden perder contexto o matices en la traducción;
  • Los consumidores de API son responsables de comprender y comunicar las limitaciones de los insights a los usuarios finales.

Los servicios de DataCred, incluidos los Insights Generados por IA, no están destinados para uso por individuos menores de 18 años (o la mayoría de edad en su jurisdicción). DataCred no genera a sabiendas Insights Generados por IA basados en datos de individuos menores de 18 años.

Si DataCred tiene conocimiento de que ha generado insights basados en datos de un menor:

  • Eliminará o desidentificará los datos en la medida de lo posible;
  • Descontinuará la generación de insights para ese individuo;
  • Notificará al individuo o a su padre/madre/tutor según corresponda.

Los Insights Generados por IA basados en datos financieros del hogar o familiares pueden reflejar incidentalmente transacciones o patrones que involucran a menores (por ejemplo, gastos educativos, costos de atención médica familiar). Estos insights se basan en datos financieros agregados y no deben interpretarse como insights sobre ningún individuo menor específico.

Los Insights Generados por IA pueden estar disponibles para usuarios en múltiples jurisdicciones. Los sistemas de generación de insights no están personalizados para contextos legales, regulatorios o económicos específicos. Los usuarios en diferentes jurisdicciones pueden recibir:

  • Insights basados en modelos entrenados principalmente con datos de otras jurisdicciones;
  • Insights que no tienen en cuenta las condiciones económicas locales, diferencias de moneda o prácticas financieras culturales;
  • Insights que hacen referencia a productos, servicios o prácticas financieras que no existen o difieren en su jurisdicción.

Los Insights Generados por IA pueden involucrar múltiples monedas, incluyendo:

  • Análisis de transacciones en diferentes monedas;
  • Conversión de moneda para comparación o agregación;
  • Suposiciones de tipo de cambio que pueden no reflejar tasas reales o actuales.

DataCred no garantiza que los insights relacionados con monedas sean exactos, actuales o apropiados para ningún propósito. Las estimaciones de tipo de cambio son aproximadas y no se debe confiar en ellas para ninguna decisión financiera.

Los Insights Generados por IA pueden no tener en cuenta:

  • Prácticas y normas financieras locales;
  • Productos o servicios financieros específicos de la región;
  • Normas contables, fiscales o regulatorias locales;
  • Diferencias culturales en el comportamiento financiero;
  • Diferencias en infraestructura financiera y acceso.

Los usuarios de Insights Generados por IA tienen las siguientes responsabilidades:

  • Verificación independiente: Verificar todos los insights contra sus propios registros y conocimiento antes de tomar cualquier acción;
  • Consulta profesional: Consultar a asesores profesionales calificados para decisiones que puedan tener consecuencias financieras, legales o personales significativas;
  • Exactitud de datos: Proporcionar datos exactos y completos a DataCred para la generación de insights;
  • Actualizaciones oportunas: Actualizar sus datos e información de cuenta para garantizar que los insights se basen en información actual;
  • Evaluación crítica: Mantener una actitud crítica y escéptica hacia todos los Insights Generados por IA;
  • Conciencia de riesgos: Comprender y aceptar los riesgos asociados con el uso de Insights Generados por IA;
  • Reporte de errores: Informar a DataCred sobre errores sospechados, alucinaciones o inexactitudes en los insights.

DataCred recomienda las siguientes mejores prácticas para usar Insights Generados por IA:

  • Use los insights como insumos, no como respuestas: Trate los insights como una de muchas fuentes de información, no como respuestas definitivas o recomendaciones;
  • Combine con otra información: Use los insights junto con otras fuentes de información, incluido su propio conocimiento y registros;
  • Verifique los datos: Verifique que los datos subyacentes a un insight sean completos, exactos y actuales;
  • Comprenda las limitaciones: Lea y comprenda esta exención de responsabilidad, particularmente las limitaciones de los Insights Generados por IA;
  • Comience poco a poco: Al usar insights por primera vez, pruébelos contra su propio conocimiento antes de confiar en ellos para cualquier propósito;
  • Cuestione la confianza: No asuma que los insights de alta confianza son correctos o que los insights de baja confianza son incorrectos;
  • Documente sus decisiones: Mantenga registros de su uso de insights y las decisiones que toma basadas en ellos.

Los siguientes usos de Insights Generados por IA están prohibidos:

  • Usar insights como la base única para cualquier decisión que pueda tener consecuencias financieras, legales o personales significativas;
  • Tergiversar los insights como hechos verificados, asesoramiento profesional o análisis certificado;
  • Distribuir insights a terceros sin el contexto y las limitaciones apropiadas;
  • Usar insights para tomar decisiones sobre crédito, empleo, seguros, vivienda u otros dominios donde las decisiones automatizadas están reguladas;
  • Manipular o intentar manipular los sistemas de generación de insights para producir resultados deseados;
  • Usar insights en violación de cualquier ley o regulación aplicable.

Para preguntas sobre esta exención de responsabilidad o los Insights Generados por IA de DataCred:

  • Correo electrónico: [email protected]
  • Dirección: DataCred LLC, Sheridan, WY 82801, USA, Wyoming, United States

Para reportar posibles errores, alucinaciones o inquietudes sobre Insights Generados por IA específicos:

DataCred agradece los comentarios que ayuden a mejorar sus Insights Generados por IA, pero no tiene obligación de responder, investigar o tomar medidas sobre ningún comentario recibido.

Para solicitar revisión humana de un Insight Generado por IA específico:

Las solicitudes de revisión humana se evalúan caso por caso y no se garantiza que sean aceptadas. DataCred puede cobrar una tarifa por los servicios de revisión humana.

Esta Exención de Responsabilidad se regirá e interpretará de acuerdo con las leyes del Estado de Wyoming, Estados Unidos de América, sin tener en cuenta sus principios de conflicto de leyes, excepto en la medida en que las leyes de protección al consumidor obligatorias en la jurisdicción del usuario dispongan lo contrario.

Cualquier disputa que surja o se relacione con esta Exención de Responsabilidad o los Insights Generados por IA se resolverá exclusivamente por los tribunales estatales y federales ubicados en el Condado de Sheridan, Wyoming. Los usuarios en jurisdicciones que prohíben las cláusulas de fuero exclusivo pueden presentar disputas en sus tribunales locales.

EN LA MÁXIMA MEDIDA PERMITIDA POR LA LEY APLICABLE, USTED RENUNCIA POR LA PRESENTE A CUALQUIER DERECHO A PARTICIPAR EN UNA DEMANDA COLECTIVA, ARBITRAJE COLECTIVO U OTRA ACCIÓN O PROCEDIMIENTO REPRESENTATIVO CON RESPECTO A CUALQUIER DISPUTA QUE SURJA O SE RELACIONE CON LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA.

Los usuarios ubicados en la Unión Europea u otras jurisdicciones con leyes de protección al consumidor obligatorias conservan cualquier derecho que no puedan renunciar válidamente según la ley aplicable.

Antes de iniciar cualquier procedimiento legal, los usuarios acuerdan primero intentar resolver las disputas a través del proceso interno de resolución de disputas de DataCred:

1. Enviar una descripción por escrito de la disputa al equipo de soporte de DataCred;

2. DataCred responderá dentro de un plazo razonable (generalmente 30 días);

3. Si la disputa no se resuelve mediante revisión interna, las partes acuerdan intentar mediación antes de iniciar un litigio;

4. La mediación se llevará a cabo en el Condado de Sheridan, Wyoming, a menos que se acuerde lo contrario.

EN LA MÁXIMA MEDIDA PERMITIDA POR LA LEY APLICABLE, CUALQUIER RECLAMACIÓN QUE SURJA O SE RELACIONE CON LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA DEBE INICIARSE DENTRO DE UN (1) AÑO DESPUÉS DE QUE LA RECLAMACIÓN SE ACUMULE, O DICHA RECLAMACIÓN QUEDARÁ PERMANENTEMENTE PRESCRITA.

AL ACCEDER O UTILIZAR INSIGHTS GENERADOS POR IA, USTED RECONOCE QUE HA LEÍDO, COMPRENDIDO Y ACEPTADO LOS TÉRMINOS DE ESTA EXENCIÓN DE RESPONSABILIDAD. USTED RECONOCE Y ACEPTA QUE:

1. LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA SON OPINIONES, NO HECHOS;

2. LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA NO SON ASESORAMIENTO FINANCIERO, DE INVERSIÓN, FISCAL, LEGAL, CONTABLE NI DE NINGÚN OTRO TIPO DE ASESORAMIENTO PROFESIONAL;

3. LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA PUEDEN CONTENER ERRORES, INCLUYENDO ALUCINACIONES;

4. LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA NO ESTÁN PERSONALIZADOS PARA SUS CIRCUNSTANCIAS;

5. LOS INSIGHTS GENERADOS POR IA NUNCA DEBEN SER LA BASE ÚNICA PARA NINGUNA DECISIÓN;

6. USTED ESTÁ OBLIGADO A VERIFICAR INDEPENDIENTEMENTE TODOS LOS INSIGHTS;

7. DATACRED NO TIENE RESPONSABILIDAD POR DECISIONES BASADAS EN INSIGHTS;

8. LOS INSIGHTS SON EXPERIMENTALES Y PUEDEN CAMBIAR SIN PREVIO AVISO;

9. USTED ASUME TODO EL RIESGO ASOCIADO CON EL USO DE INSIGHTS GENERADOS POR IA.

Si no está de acuerdo con alguna parte de esta Exención de Responsabilidad, no debe acceder ni utilizar los Insights Generados por IA.

Historial del Documento

| Versión | Fecha | Autor | Cambios |

|---|---|---|---|

| 1.0 | 1 de junio de 2026 | DataCred Legal | Publicación inicial |

FIN DEL DOCUMENTO

Aviso sobre Insights Generados por IA | DataCred