Política de Decisiones Automatizadas

Última actualización: June 1, 2026

POLÍTICA DE DECISIONES AUTOMATIZADAS DE DATACRED

ID del Documento: DC-AUTO-DEC-001

Versión: 1.0

Fecha de Entrada en Vigor: 1 de junio de 2026

Aprobado Por: Comité de Ética de IA de DataCred

Clasificación: PÚBLICO (Divulgación al Consumidor)

DATACRED INC. ("DATACRED", "NOSOTROS", "NOS" O "NUESTRO") NO ES UN BANCO, PRESTAMISTA, PROVEEDOR DE SEGUROS O INSTITUCIÓN FINANCIERA REGULADA. DATACRED NO TOMA DECISIONES SOBRE EL CRÉDITO AL CONSUMIDOR, EL EMPLEO, LOS SEGUROS, LA VIVIENDA, LAS LICENCIAS PROFESIONALES O EL ACCESO A SERVICIOS ESENCIALES. LAS DECISIONES AUTOMATIZADAS DESCRITAS EN ESTA POLÍTICA SE LIMITAN A DECISIONES OPERATIVAS A NIVEL DE PLATAFORMA QUE SE RELACIONAN EXCLUSIVAMENTE CON EL USO QUE UN USUARIO HACE DE LA PLATAFORMA Y LOS SERVICIOS DE DATACRED.

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.

DATACRED AFIRMA QUE SUS DECISIONES AUTOMATIZADAS NO PRODUCEN EFECTOS LEGALES O EFECTOS SIMILARMENTE SIGNIFICATIVOS SOBRE LOS USUARIOS EN EL SENTIDO DEL ARTÍCULO 22 DEL REGLAMENTO GENERAL DE PROTECCIÓN DE DATOS (GDPR) DE LA UE O CUALQUIER DISPOSICIÓN ANÁLOGA EN OTROS MARCOS LEGALES. LAS PUNTUACIONES, CLASIFICACIONES Y EVALUACIONES GENERADAS POR LOS SISTEMAS DE DATACRED SON OPINIONES Y ESTIMACIONES, NO DETERMINACIONES DE HECHO O ESTATUS LEGAL. SE PROPORCIONAN CON FINES INFORMATIVOS DENTRO DEL CONTEXTO DE LA PLATAFORMA DE DATACRED.

ESTA POLÍTICA DESCRIBE PRÁCTICAS VOLUNTARIAS. DataCred proporciona mecanismos de revisión humana, procedimientos de explicación y derechos de impugnación como cuestión de buenas prácticas y experiencia del usuario, no porque esté legalmente obligado a hacerlo bajo ninguna ley o regulación aplicable. DataCred puede modificar, suspender o terminar cualquier sistema de decisión automatizada o proceso relacionado en cualquier momento sin previo aviso.

SIN RESPONSABILIDAD: EN LA MÁXIMA MEDIDA PERMITIDA POR LA LEY APLICABLE, DATACRED, SUS AFILIADOS, DIRECTORES, FUNCIONARIOS, EMPLEADOS, AGENTES Y REPRESENTANTES NO TENDRÁN RESPONSABILIDAD ALGUNA POR CUALQUIER DECISIÓN AUTOMATIZADA, ERROR EN DECISIONES AUTOMATIZADAS, FALSOS POSITIVOS, FALSOS NEGATIVOS O CUALQUIER CONSECUENCIA DERIVADA DE DECISIONES AUTOMATIZADAS, INCLUYENDO PERO NO LIMITADO A: PUNTUACIÓN INCORRECTA, RESTRICCIÓN INDEBIDA DE CUENTA, SEÑALIZACIÓN ERRÓNEA DE FRAUDE, DECISIONES DE VERIFICACIÓN INCORRECTAS O CUALQUIER OTRO RESULTADO DE DECISIÓN AUTOMATIZADA.

SIN GARANTÍAS: ESTA POLÍTICA NO ES UNA GARANTÍA DE QUE LAS DECISIONES AUTOMATIZADAS SEAN PRECISAS, EQUITATIVAS, IMPARCIALES, LIBRES DE ERRORES O ADECUADAS PARA CUALQUIER PROPÓSITO PARTICULAR. LAS DECISIONES AUTOMATIZADAS PUEDEN SER ERRÓNEAS, INJUSTAS O PARCIALES A PESAR DE LOS ESFUERZOS DE DATACRED EN CONTRARIO.

ÍNDICE

1. MARCO DE TOMA DE DECISIONES AUTOMATIZADAS

2. DEFINICIÓN DE "DECISIÓN AUTOMATIZADA" PARA PROPÓSITOS DE DATACRED

3. DECISIONES AUTOMATIZADAS QUE DATACRED TOMA

4. DECISIONES AUTOMATIZADAS QUE DATACRED NO TOMA

5. POR QUÉ DATACRED AFIRMA QUE SUS DECISIONES AUTOMATIZADAS NO PRODUCEN EFECTOS LEGALES

6. MECANISMOS DE REVISIÓN HUMANA

7. DERECHOS DEL USUARIO CON RESPECTO A LAS DECISIONES AUTOMATIZADAS

8. LIMITACIONES DE LA REVISIÓN HUMANA

9. LIMITACIONES DE PRECISIÓN Y EQUIDAD DE LAS DECISIONES AUTOMATIZADAS

10. MANTENIMIENTO DE REGISTROS DE DECISIONES AUTOMATIZADAS

11. CUMPLIMIENTO DEL ARTÍCULO 22 DEL GDPR

12. GOBERNANZA Y SUPERVISIÓN DE DECISIONES AUTOMATIZADAS

13. PRUEBAS Y VALIDACIÓN DE DECISIONES AUTOMATIZADAS

14. MÉTRICAS E INFORMES DE DECISIONES AUTOMATIZADAS

15. DECISIONES AUTOMATIZADAS Y RETENCIÓN DE DATOS

16. DECISIONES AUTOMATIZADAS Y MENORES DE EDAD

17. DECISIONES AUTOMATIZADAS TRANSJURISDICCIONALES

18. DECISIONES AUTOMATIZADAS DE TERCEROS

19. ESCENARIOS ESPECÍFICOS PASO A PASO

20. MEJORA CONTINUA DE DECISIONES AUTOMATIZADAS

21. EXENCIÓN COMPLETA DE RESPONSABILIDAD

22. DERECHO A MODIFICAR LOS SISTEMAS DE DECISIÓN AUTOMATIZADA

23. QUÉ NO SON LAS DECISIONES AUTOMATIZADAS

24. FECHA DE ENTRADA EN VIGOR Y REVISIÓN

25. CONTACTO Y REPORTE

DataCred opera ciertos sistemas automatizados que toman decisiones a nivel de plataforma sin participación humana directa en el momento de la decisión. Esta Política de Decisiones Automatizadas ("Política") describe:

  • Qué decisiones automatizadas DataCred toma y no toma;
  • La base para estas decisiones;
  • Los derechos y opciones del usuario con respecto a las decisiones automatizadas;
  • Los mecanismos de revisión humana;
  • Las limitaciones y riesgos de la toma de decisiones automatizadas.

Esta Política es parte del marco voluntario de gobernanza de IA de DataCred y se proporciona para la transparencia y la información del usuario. No crea derechos u obligaciones legales más allá de los establecidos en los Términos de Servicio de DataCred.

Esta Política aplica a:

  • Decisiones tomadas por los sistemas automatizados de DataCred que afectan la experiencia, el acceso o el estado de un usuario en la plataforma de DataCred;
  • Decisiones tomadas por sistemas automatizados que producen resultados sobre los usuarios, incluyendo puntuaciones, clasificaciones y evaluaciones;
  • Cualquier decisión tomada únicamente por medios automatizados (según se define en la Sección 2).

Esta Política NO aplica a:

  • Decisiones tomadas con participación humana significativa (según lo determine DataCred);
  • Decisiones sobre las operaciones internas de DataCred que no afectan a los usuarios;
  • Decisiones sobre la hoja de ruta de productos, la estrategia comercial o los asuntos corporativos de DataCred;
  • Decisiones tomadas por terceros que utilizan los resultados de DataCred.

Esta Política complementa las siguientes políticas de DataCred:

  • Política de Gobernanza de IA;
  • Exención de Responsabilidad de Información Generada por IA;
  • Política de Privacidad;
  • Términos de Servicio;
  • Política de Uso Aceptable.

En caso de cualquier conflicto, la política aplicable tendrá prioridad en el siguiente orden: (1) Términos de Servicio, (2) Política de Privacidad, (3) esta Política.

Para los fines de esta Política, una "decisión automatizada" es una decisión tomada únicamente por medios automatizados (sin participación humana significativa) que se relaciona con el uso que un usuario hace de la plataforma de DataCred. Esta definición se adopta para fines de gobernanza interna de DataCred y no es coextensiva con ninguna definición legal o regulatoria de "decisión automatizada" o "toma de decisiones automatizada".

Para los fines de DataCred, una decisión automatizada tiene las siguientes características:

  • Únicamente automatizada: La decisión es tomada por un Sistema de IA o proceso algorítmico sin que un ser humano participe en la decisión específica en el momento en que se toma;
  • Individualizada: La decisión se refiere a un usuario o cuenta específica;
  • Con consecuencias dentro de la plataforma: La decisión afecta la experiencia, el acceso, el estado o el tratamiento del usuario en la plataforma de DataCred;
  • Determinativa o cuasideterminativa: La decisión resulta en un resultado, clasificación o acción específica, no meramente un resultado informativo.

Lo siguiente NO se considera decisiones automatizadas para los fines de esta Política:

  • Resultados informativos: Puntuaciones, información o evaluaciones que se proporcionan como información sin desencadenar una acción o consecuencia específica de la plataforma (por ejemplo, una puntuación de confianza mostrada a un usuario es informativa; una puntuación de confianza que desencadena una restricción de cuenta es una decisión);
  • Acciones puramente administrativas: Correos electrónicos automatizados, notificaciones u otras comunicaciones que no implican juicio o evaluación;
  • Acciones iniciadas por el usuario: Acciones que un usuario realiza por sí mismo a través de sus propias elecciones o configuraciones;
  • Procesamiento agregado o anonimizado: Procesamiento que no produce resultados individualizados para usuarios específicos;
  • Decisiones manuales con asistencia automatizada: Decisiones donde un ser humano toma la determinación final, incluso si utiliza herramientas automatizadas como insumos;
  • Medidas de seguridad aplicadas uniformemente: Medidas de seguridad aplicadas a todos los usuarios o categorías de usuarios sin evaluación individualizada.

Para determinar si una decisión es "únicamente automatizada", DataCred considera que la participación humana es "significativa" solo cuando:

  • El revisor humano tiene la autoridad y competencia para anular o cambiar la decisión;
  • El revisor humano tiene acceso a suficiente información para hacer una evaluación independiente;
  • La revisión humana no es una mera formalidad o sello de aprobación de la decisión automatizada;
  • El revisor humano realmente ejerce un juicio independiente en el caso específico.

La participación humana que no cumple con estos criterios no se considera significativa para los fines de esta Política, y la decisión será tratada como únicamente automatizada.

Tipo de Decisión: Generación de puntuaciones de confianza, clasificaciones de riesgo y evaluaciones de comportamiento basadas en el análisis automatizado de datos del usuario.

Cómo Funciona: Los Sistemas de IA de DataCred analizan los datos financieros del usuario, los datos de comportamiento y los patrones de transacciones para generar puntuaciones y clasificaciones. Estas puntuaciones y clasificaciones se producen automáticamente basándose en la inferencia del modelo. Los algoritmos, pesos y umbrales específicos son propietarios.

Ejemplos:

  • Generación de "TrustScore" (una puntuación numérica que refleja la reputación del comportamiento financiero);
  • Clasificación de riesgo (por ejemplo, bajo riesgo, riesgo medio, alto riesgo);
  • Generación de evaluación de comportamiento;
  • Generación de indicadores de salud financiera.

Consecuencias en la Plataforma: Estas puntuaciones y clasificaciones pueden utilizarse internamente para operaciones de la plataforma, incluyendo la determinación de elegibilidad para ciertas funciones de la plataforma, la influencia en los requisitos de verificación y la información de decisiones de gestión de riesgos. También se muestran a los usuarios con fines informativos.

Opciones del Usuario: Los usuarios pueden ver sus puntuaciones y clasificaciones a través de la interfaz de la plataforma. Los usuarios pueden solicitar información sobre la lógica involucrada en la generación de puntuaciones (sujeto a limitaciones propietarias). Los usuarios pueden impugnar las puntuaciones a través del proceso de revisión humana descrito en la Sección 6.

Tipo de Decisión: Determinación automatizada de si los documentos de identidad y los datos biométricos cumplen con los requisitos de verificación de DataCred.

Cómo Funciona: Los Sistemas de IA de DataCred analizan los documentos de identidad cargados (por ejemplo, identificaciones emitidas por el gobierno) y los datos biométricos (por ejemplo, imágenes de selfies) para determinar:

  • Si el documento parece auténtico (no manipulado, falsificado o vencido);
  • Si los datos biométricos coinciden con el documento de identidad (coincidencia facial);
  • Si los datos enviados cumplen con los umbrales de calidad.

Estas determinaciones se realizan automáticamente basándose en modelos de visión por computadora y reconocimiento de patrones.

Ejemplos:

  • Determinación de autenticidad del documento (decisión de aceptar/rechazar);
  • Determinación de coincidencia biométrica (decisión de coincidencia/no coincidencia);
  • Determinación de calidad del documento (decisión de aprobado/reprobado).

Consecuencias en la Plataforma: Las decisiones de verificación afectan qué funciones y servicios de la plataforma están disponibles para el usuario. Los usuarios no verificados pueden tener acceso limitado a la plataforma.

Opciones del Usuario: Los usuarios pueden volver a intentar la verificación con datos diferentes o de mejor calidad. Los usuarios pueden solicitar una revisión humana de los rechazos de verificación (ver Sección 6).

Tipo de Decisión: Identificación y señalización automatizada de actividad potencialmente fraudulenta, comportamiento anómalo o riesgo elevado.

Cómo Funciona: Los Sistemas de IA de DataCred monitorean la actividad del usuario, los patrones de transacciones y el comportamiento de la cuenta en busca de indicadores de fraude, abuso, manipulación o riesgo elevado. Cuando los indicadores de riesgo cruzan los umbrales definidos, el sistema puede señalar automáticamente la cuenta, restringir ciertas acciones o activar requisitos de verificación adicionales.

Ejemplos:

  • Restricción de cuenta basada en puntuación de riesgo automatizada (por ejemplo, limitando las capacidades de transacción);
  • Señalización de actividad sospechosa;
  • Suspensión automatizada de cuenta pendiente de revisión;
  • Alertas de monitoreo de transacciones;
  • Detección de anomalías de inicio de sesión.

Consecuencias en la Plataforma: La señalización de fraude y riesgo puede resultar en restricciones de cuenta, limitaciones en las funciones de la plataforma, requisitos de verificación adicionales o suspensión temporal de la cuenta. Estas medidas están diseñadas para proteger la plataforma y sus usuarios de actividades fraudulentas o abusivas.

Opciones del Usuario: Los usuarios que crean que han sido señalados incorrectamente pueden solicitar una revisión humana (ver Sección 6).

Tipo de Decisión: Identificación y señalización automatizada de contenido que viola la Política de Uso Aceptable o los Términos de Servicio de DataCred.

Cómo Funciona: Los Sistemas de IA de DataCred escanean el contenido enviado por el usuario (por ejemplo, información del perfil, descripciones, materiales cargados, comunicaciones) en busca de indicadores de contenido que viole las políticas, incluyendo contenido prohibido, lenguaje abusivo, información engañosa u otras violaciones.

Ejemplos:

  • Señalización automatizada de contenido prohibido;
  • Rechazo automatizado de información de perfil que viola las políticas;
  • Filtrado automatizado de comunicaciones abusivas.

Consecuencias en la Plataforma: El contenido que viola las políticas puede ser rechazado, eliminado u ocultado automáticamente. Las violaciones repetidas o graves pueden resultar en restricciones o terminación de la cuenta.

Opciones del Usuario: Los usuarios pueden impugnar las decisiones de moderación de contenido a través del proceso de revisión humana (ver Sección 6).

Tipo de Decisión: Evaluación automatizada de los usuarios contra listas de sanciones, listas de Personas Expuestas Políticamente (PEP) y otras listas de partes restringidas.

Cómo Funciona: Los Sistemas de IA de DataCred comparan la información de identidad del usuario con listas de sanciones y PEP actualizadas regularmente. Cuando se identifica una posible coincidencia, el sistema puede señalar la cuenta para revisión o procesamiento restringido.

Ejemplos:

  • Coincidencia con listas de sanciones;
  • Identificación y señalización de PEP;
  • Evaluación de jurisdicciones restringidas.

Consecuencias en la Plataforma: Las coincidencias pueden resultar en restricciones de cuenta, diligencia debida mejorada, obligaciones de reporte o suspensión pendiente de revisión. DataCred está obligada a cumplir con las leyes y regulaciones de sanciones aplicables.

Opciones del Usuario: Los usuarios que crean que han sido emparejados incorrectamente pueden solicitar una revisión humana (ver Sección 6).

DATACRED NO TOMA DECISIONES SOBRE LA ELEGIBILIDAD DE NINGÚN USUARIO PARA CRÉDITO. DataCred no determina si alguna persona califica para un préstamo, tarjeta de crédito, hipoteca o cualquier otra forma de crédito. DataCred no establece límites de crédito, tasas de interés, términos o condiciones para ningún producto crediticio. Las puntuaciones y evaluaciones de DataCred no son puntuaciones de crédito, calificaciones crediticias o informes de crédito en el sentido de la Fair Credit Reporting Act (FCRA), la Equal Credit Opportunity Act (ECOA) o cualquier ley análoga.

DATACRED NO TOMA DECISIONES SOBRE LA ELEGIBILIDAD DE NINGÚN USUARIO PARA EMPLEO. DataCred no determina si alguna persona debe ser contratada, promovida, retenida, despedida, compensada o tratada de otra manera en un contexto laboral. DataCred no proporciona verificaciones de antecedentes, evaluación previa al empleo o cualquier servicio de evaluación relacionado con el empleo.

DATACRED NO TOMA DECISIONES SOBRE LA ELEGIBILIDAD DE NINGÚN USUARIO PARA SEGUROS. DataCred no determina primas de seguros, cobertura, suscripción, reclamos o cualquier decisión relacionada con seguros. Los resultados de DataCred no son puntuaciones de seguros o evaluaciones de riesgo para fines de seguros.

DATACRED NO TOMA DECISIONES SOBRE LA ELEGIBILIDAD DE NINGÚN USUARIO PARA VIVIENDA, incluyendo viviendas de alquiler, hipotecas o cualquier transacción relacionada con la vivienda.

DATACRED NO TOMA DECISIONES SOBRE LA ELEGIBILIDAD DE NINGÚN USUARIO PARA LICENCIAS PROFESIONALES, certificación o acreditación.

DATACRED NO TOMA DECISIONES SOBRE EL ACCESO DE NINGÚN USUARIO A SERVICIOS ESENCIALES, incluyendo pero no limitado a atención médica, educación, servicios públicos, beneficios gubernamentales o servicios públicos.

DATACRED NO TOMA DECISIONES QUE PRODUCEN EFECTOS LEGALES SOBRE LOS USUARIOS, incluyendo pero no limitado a:

  • Decisiones que afectan derechos, obligaciones o estatus legales;
  • Decisiones que determinan la elegibilidad para beneficios o servicios gubernamentales;
  • Decisiones que afectan el estatus migratorio o de ciudadanía;
  • Decisiones que afectan la capacidad o competencia legal;
  • Decisiones que crean o extinguen derechos u obligaciones legales.

DATACRED NO TOMA DECISIONES QUE AFECTEN SIGNIFICATIVAMENTE LOS DERECHOS LEGALES DE UN USUARIO, incluyendo pero no limitado a:

  • Decisiones que afectan derechos contractuales fuera de la plataforma de DataCred;
  • Decisiones que afectan derechos de propiedad;
  • Decisiones que afectan la libertad o la libertad personal;
  • Decisiones que afectan derechos familiares o parentales.

Las puntuaciones, clasificaciones y evaluaciones de DataCred son opiniones generadas por modelos estadísticos. No son determinaciones de hechos, carácter, solvencia crediticia o cualquier otro atributo. Una puntuación o clasificación de DataCred es la opinión de DataCred basada en los datos disponibles para ella, utilizando sus modelos propietarios. Las opiniones no producen efectos legales.

Las decisiones de verificación de DataCred determinan el estado de un usuario dentro de la plataforma de DataCred solamente. No constituyen:

  • Verificación de identidad para fines legales;
  • Verificación de autenticidad de documentos para fines gubernamentales o legales;
  • Verificación de ningún hecho relevante fuera de la plataforma de DataCred;
  • Ninguna forma de notarización, certificación o atestación legal.

El estado de verificación de un usuario en DataCred no tiene ningún efecto legal fuera de la plataforma.

El acceso a la plataforma de DataCred se rige por los Términos de Servicio de DataCred, que constituyen un contrato entre DataCred y el usuario. Cualquier restricción, suspensión o terminación del acceso a la plataforma es un asunto contractual, no una privación legal. Los usuarios no tienen un derecho legal para acceder a la plataforma de DataCred, y las decisiones que afectan el acceso a la plataforma no producen efectos legales.

DataCred no es un banco, prestamista o institución financiera regulada. Sus operaciones no están sujetas a los marcos regulatorios que darían a sus decisiones efectos legales o similamente significativos. Los resultados de DataCred no son informes de crédito, puntuaciones de crédito o informes de consumo según la ley aplicable.

DataCred no proporciona sus puntuaciones, clasificaciones o evaluaciones a terceros para su uso en la toma de decisiones sobre los usuarios (excepto cuando esté explícitamente autorizado por el usuario o requerido por la ley). Los terceros que obtienen resultados de DataCred a través de canales autorizados están contractualmente restringidos de usarlos como la única base para cualquier decisión y deben verificar de forma independiente cualquier información.

DataCred proporciona un proceso de apelación interna voluntario para los usuarios que deseen impugnar decisiones automatizadas significativas. Este proceso está disponible para los siguientes tipos de decisiones automatizadas:

  • Restricciones de cuenta basadas en señalización de fraude o riesgo;
  • Rechazos de verificación;
  • Acciones de moderación de contenido (eliminación, ocultación, rechazo);
  • Coincidencias de evaluación de sanciones/PEP que resultan en restricciones de cuenta;
  • Terminaciones de cuenta.

Proceso:

1. El usuario presenta una apelación a través de la interfaz de la plataforma de DataCred o contactando al soporte;

2. DataCred acusa recibo de la apelación dentro de un plazo razonable (generalmente 2-5 días hábiles);

3. La apelación es revisada por un revisor humano (o equipo de revisores) con la capacitación y autoridad adecuadas;

4. El revisor considera los argumentos del usuario, cualquier información adicional proporcionada y la base de la decisión automatizada;

5. El revisor toma una determinación de confirmar, revertir o modificar la decisión automatizada;

6. El usuario es notificado de la determinación y la base de la misma (sujeto a limitaciones de seguridad y propietarias).

Limitaciones:

  • El proceso de apelación es voluntario y puede ser modificado o descontinuado en cualquier momento;
  • DataCred puede priorizar las apelaciones según la gravedad, el impacto en el usuario u otros factores;
  • DataCred puede denegar apelaciones que sean frívolas, abusivas o sin mérito;
  • El proceso de apelación no garantiza ningún resultado particular;
  • Las determinaciones de la revisión humana son definitivas y vinculantes dentro de la plataforma de DataCred;
  • DataCred no está obligada a aceptar toda la información o argumentos presentados por el usuario.

Los usuarios cuyas cuentas hayan sido restringidas basándose en señalización automatizada de fraude o riesgo pueden solicitar una revisión humana. La revisión humana de las determinaciones de fraude:

  • Es realizada por el equipo de operaciones de riesgo de DataCred;
  • Considera los indicadores específicos que activaron la decisión automatizada;
  • Puede solicitar información o documentación adicional del usuario;
  • Puede resultar en la reversión, modificación o confirmación de la decisión automatizada;
  • Está sujeta a las limitaciones descritas en esta Sección.

LAS DETERMINACIONES DE FRAUDE SON INHERENTEMENTE DIFÍCILES Y ESTÁN SUJETAS A ERRORES. LOS REVISORES HUMANOS PUEDEN NO TENER ACCESO A TODA LA INFORMACIÓN RELEVANTE Y PUEDEN TOMAR DETERMINACIONES INCORRECTAS. LA REVISIÓN HUMANA NO GARANTIZA QUE UNA DETERMINACIÓN DE FRAUDE SERÁ REVERTIDA.

Los usuarios cuya verificación de identidad haya sido rechazada por sistemas automatizados pueden solicitar una revisión humana. La revisión humana de los rechazos de verificación:

  • Es realizada por el equipo de operaciones de verificación de DataCred;
  • Implica el examen manual de los documentos de identidad y datos biométricos enviados;
  • Puede considerar contexto o información adicional no disponible para el sistema automatizado;
  • Puede resultar en aprobación, rechazo o una solicitud de nueva presentación;
  • Está sujeta a las limitaciones descritas en esta Sección.

Los usuarios cuyas cuentas hayan sido terminadas a través de procesos automatizados pueden solicitar una revisión humana. La revisión humana de las terminaciones de cuenta:

  • Es realizada por el equipo legal o de operaciones senior de DataCred;
  • Considera la base para la terminación, el historial del usuario y cualquier información proporcionada por el usuario;
  • Puede resultar en reinstalación, modificación o confirmación de la terminación;
  • Está sujeta a las limitaciones descritas en esta Sección.

LAS DECISIONES DE TERMINACIÓN DE CUENTA SON DEFINITIVAS Y VINCULANTES. LA REVISIÓN HUMANA NO GARANTIZA LA REINSTALACIÓN.

DataCred tiene como objetivo completar las revisiones humanas dentro de los siguientes plazos:

  • Rechazos de verificación: 5-10 días hábiles;
  • Señalización de fraude/riesgo: 10-15 días hábiles;
  • Moderación de contenido: 5-10 días hábiles;
  • Terminación de cuenta: 15-30 días hábiles;
  • Evaluación de sanciones/PEP: 10-20 días hábiles.

ESTOS PLAZOS SON OBJETIVOS, NO GARANTÍAS. Los tiempos de revisión reales pueden variar según el volumen, la complejidad y la disponibilidad de recursos. DataCred puede priorizar ciertas revisiones sobre otras.

Los usuarios tienen derecho a saber cuándo una decisión que afecta su uso de la plataforma de DataCred fue tomada por medios automatizados. DataCred proporcionará esta información:

  • En la interfaz de la plataforma donde se comunica la decisión (por ejemplo, "Esta decisión fue tomada por sistemas automatizados");
  • En respuesta a una consulta específica del usuario sobre si una decisión fue automatizada;
  • En el registro de decisiones automatizadas descrito en la Sección 10.

Los usuarios tienen derecho a solicitar información significativa sobre la lógica involucrada en una decisión automatizada que afecta significativamente su uso de la plataforma. DataCred proporcionará, sujeto a las limitaciones a continuación:

  • Una descripción general de los factores o insumos considerados;
  • Las categorías de datos utilizados;
  • El papel de la decisión automatizada en el proceso general;
  • Información sobre cómo impugnar la decisión.

Limitaciones:

  • DataCred no divulgará algoritmos propietarios, pesos de modelos, umbrales o configuraciones;
  • DataCred no divulgará información que podría permitir la manipulación del sistema;
  • DataCred no divulgará información que comprometería la seguridad o la propiedad intelectual;
  • El nivel de detalle proporcionado será proporcional a la importancia de la decisión y la viabilidad de la explicación.

Los usuarios pueden solicitar la intervención humana en decisiones automatizadas según lo descrito en la Sección 6.

Los usuarios pueden impugnar las decisiones automatizadas a través de los procesos descritos en la Sección 6.

Los usuarios pueden expresar su punto de vista con respecto a una decisión automatizada mediante:

  • La presentación de una apelación o solicitud de revisión según lo descrito en la Sección 6;
  • El suministro de información o contexto adicional relevante para la decisión;
  • La comunicación de sus inquietudes a través de los canales de soporte de DataCred.

DataCred considerará la información proporcionada por el usuario de buena fe, pero no está obligada a aceptarla o actuar en consecuencia.

ESTOS DERECHOS DEL USUARIO SON PROPORCIONADOS VOLUNTARIAMENTE POR DATACRED. NO SON REQUERIDOS POR LEY Y NO DERIVAN DE NINGÚN MARCO REGULATORIO ESPECÍFICO. SE APLICAN LAS SIGUIENTES LIMITACIONES:

  • Estos derechos aplican solo a las decisiones automatizadas tomadas por DataCred, no a las decisiones tomadas por terceros;
  • Estos derechos aplican solo a las decisiones que afectan el uso que un usuario hace de la plataforma de DataCred, no a todo el procesamiento automatizado;
  • Estos derechos pueden ser limitados, suspendidos o revocados en cualquier momento sin previo aviso;
  • Estos derechos no aplican cuando proporcionar información comprometería la seguridad, la propiedad intelectual o los derechos de otros;
  • Estos derechos están sujetos a la verificación razonable de la identidad y autorización del usuario;
  • Estos derechos no crean obligaciones para DataCred que no sean comercialmente razonables o técnicamente factibles;
  • Estos derechos no son exigibles por ningún usuario o tercero en ningún procedimiento legal.

Los revisores humanos realizan sus revisiones basándose en la información disponible para ellos, que puede estar incompleta. Pueden no tener acceso a:

  • Información que el usuario considera relevante pero no ha proporcionado;
  • Información en poder de terceros;
  • Información que no es capturada o almacenada por los sistemas de DataCred;
  • Contexto que sería evidente en una interacción cara a cara;
  • Información que el usuario no puede o no quiere proporcionar.

Los revisores humanos son seres humanos y están sujetos a limitaciones humanas, incluyendo:

  • Sesgos cognitivos y heurísticas que pueden afectar el juicio;
  • Fatiga, distracción o falta de atención;
  • Experiencia limitada en dominios específicos;
  • Aplicación inconsistente de criterios entre casos;
  • Errores de juicio o interpretación.

LA REVISIÓN HUMANA NO ES INHERENTEMENTE SUPERIOR A LA TOMA DE DECISIONES AUTOMATIZADA. Los humanos pueden cometer errores diferentes a los de los sistemas automatizados, pero aún así cometen errores.

La revisión humana puede resultar en:

  • Confirmación de la decisión automatizada (el resultado más común);
  • Modificación de la decisión automatizada (reversión parcial);
  • Reversión completa de la decisión automatizada (el resultado menos común).

NO HAY GARANTÍA DE QUE LA REVISIÓN HUMANA RESULTE EN UN RESULTADO DIFERENTE AL DE LA DECISIÓN AUTOMATIZADA. LOS REVISORES HUMANOS PUEDEN ESTAR DE ACUERDO CON LA DECISIÓN AUTOMATIZADA Y MANTENERLA.

La revisión humana puede estar limitada en alcance, incluyendo:

  • Revisión limitada a la información disponible para el sistema automatizado en el momento de la decisión;
  • Revisión limitada a aspectos específicos de la decisión (por ejemplo, revisar si la decisión fue procesalmente correcta, no si fue sustancialmente correcta);
  • Revisión limitada por limitaciones de tiempo, recursos o carga de trabajo;
  • Revisión limitada por la experiencia y autoridad del revisor.

Los revisores humanos son personal de DataCred que actúa dentro del alcance de su empleo. No son:

  • Asesores profesionales autorizados (legales, financieros, fiscales o de otro tipo);
  • Árbitros o mediadores neutrales de terceros;
  • Representantes de ninguna autoridad regulatoria;
  • Tomadores de decisiones independientes;
  • Proveedores de opiniones o asesoramiento profesional.

Todos los sistemas de decisión automatizada producen falsos positivos (identificar incorrectamente algo que no existe) y falsos negativos (no identificar algo que existe). Los sistemas de DataCred no son una excepción.

Ejemplos:

  • La detección de fraude puede señalar actividad legítima como fraudulenta (falso positivo);
  • La detección de fraude puede pasar por alto actividad fraudulenta real (falso negativo);
  • La verificación puede rechazar documentos válidos (falso positivo para rechazo);
  • La verificación puede aceptar documentos no válidos (falso negativo para rechazo);
  • La moderación de contenido puede señalar contenido legítimo (falso positivo);
  • La moderación de contenido puede pasar por alto contenido que viola las políticas (falso negativo).

DataCred no garantiza ninguna tasa específica de falsos positivos o falsos negativos. Estas tasas pueden variar según los datos de entrada, las configuraciones del modelo y las poblaciones de usuarios.

Los sistemas de decisión automatizada pueden funcionar de manera diferente entre grupos demográficos, produciendo potencialmente:

  • Tasas más altas de falsos positivos para ciertos grupos demográficos;
  • Tasas más altas de falsos negativos para ciertos grupos demográficos;
  • Diferentes tasas de precisión entre grupos;
  • Diferente calibración entre grupos.

DataCred realiza evaluaciones de sesgo según lo descrito en su Política de Gobernanza de IA, pero no garantiza que sus decisiones automatizadas estén libres de sesgo demográfico.

EL SESGO EN LAS DECISIONES AUTOMATIZADAS PUEDE EXISTIR A PESAR DE LOS ESFUERZOS DE DATACRED PARA DETECTARLO Y MITIGARLO. DATACRED NO OFRECE NINGUNA GARANTÍA DE QUE SUS DECISIONES AUTOMATIZADAS SEAN EQUITATIVAS, IMPARCIALES O NO DISCRIMINATORIAS.

Los modelos de IA se degradan con el tiempo a medida que el mundo cambia y las distribuciones de datos se desplazan. La precisión de la decisión automatizada puede disminuir entre actualizaciones del modelo. DataCred monitorea la degradación del modelo, pero no garantiza que los modelos mantengan su rendimiento a lo largo del tiempo.

Los conceptos que los modelos de IA aprenden pueden cambiar con el tiempo. Por ejemplo, lo que constituye un comportamiento financiero "normal" puede cambiar debido a condiciones económicas, cambios culturales o cambios regulatorios. La deriva de concepto puede hacer que las decisiones automatizadas se vuelvan menos precisas o apropiadas con el tiempo.

Los sistemas de decisión automatizada pueden funcionar mal en casos extremos, insumos inusuales, raros o atípicos que difieren de la distribución de datos de entrenamiento. Los usuarios con perfiles financieros inusuales, de grupos demográficos subrepresentados o con circunstancias poco comunes pueden experimentar decisiones automatizadas menos precisas.

DataCred mantiene registros de las decisiones automatizadas, incluyendo:

  • La decisión tomada;
  • La fecha y hora de la decisión;
  • El Sistema de IA y la versión del modelo que tomó la decisión;
  • Los insumos o factores que influyeron en la decisión (cuando se capturen);
  • La puntuación de confianza o nivel de certeza (cuando corresponda);
  • El resultado o acción tomada como resultado de la decisión.

Para las decisiones automatizadas que afectan significativamente a los usuarios, DataCred registra:

  • Los factores principales que impulsaron la decisión (por ejemplo, importancia de las características);
  • El umbral de decisión aplicado;
  • La clasificación o nivel de riesgo;
  • Cualquier señal o alerta asociada con la decisión.

DataCred mantiene una pista de auditoría para las decisiones automatizadas que:

  • Vincula las decisiones a versiones específicas del modelo y configuraciones de inferencia;
  • Registra cualquier anulación o intervención manual;
  • Rastrea los cambios en los umbrales o criterios de decisión;
  • Permite la reconstrucción del contexto de la decisión (sujeto a limitaciones de retención de datos).

Los registros de decisiones automatizadas se conservan de acuerdo con las políticas de retención de datos de DataCred. Los períodos de retención varían según el tipo de decisión, los requisitos legales y las necesidades comerciales. Generalmente, los registros de decisiones automatizadas se conservan durante al menos la duración de la cuenta del usuario más un período razonable posterior.

Los usuarios pueden solicitar acceso a los registros de decisiones automatizadas que les conciernen a través de los canales de soporte de DataCred. DataCred proporcionará dichos registros sujeto a:

  • Verificación de la identidad del usuario;
  • Protección de información propietaria y secretos comerciales;
  • Protección de información sensible para la seguridad;
  • Protección de información de terceros;
  • Limitaciones de alcance razonables.

El Artículo 22 del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la UE proporciona a los interesados el derecho a no ser sujetos de una decisión basada únicamente en el procesamiento automatizado, incluyendo la elaboración de perfiles, que produzca efectos legales sobre el interesado o que le afecte significativamente de manera similar.

La posición de DataCred es que sus decisiones automatizadas NO producen efectos legales o efectos similamente significativos sobre los interesados en el sentido del Artículo 22 del GDPR. La base de esta posición se establece en la Sección 5 de esta Política.

DataCred no está establecida en la Unión Europea y no se dirige específicamente a usuarios en la Unión Europea. Sin embargo, DataCred reconoce que el GDPR puede aplicarse a ciertas actividades de procesamiento que involucran a interesados de la UE.

No obstante la posición de DataCred de que el Artículo 22 no aplica a sus decisiones automatizadas, DataCred proporciona voluntariamente:

  • Notificación de decisiones automatizadas: DataCred informa a los usuarios cuando las decisiones que les afectan son tomadas por medios automatizados;
  • Información significativa sobre la lógica: DataCred proporciona información sobre la lógica involucrada en decisiones automatizadas significativas, sujeto a las limitaciones descritas en esta Política;
  • Revisión humana: DataCred proporciona un proceso de revisión humana voluntario para los usuarios que impugnan decisiones automatizadas;
  • Derecho a expresar opinión: DataCred permite a los usuarios expresar su punto de vista con respecto a las decisiones automatizadas;
  • Derecho a impugnar: DataCred proporciona mecanismos para que los usuarios impugnen las decisiones automatizadas.

LA PROVISIÓN DE DATACRED DE LAS MEDIDAS ANTERIORES NO CONSTITUYE UNA ADMISIÓN DE QUE:

  • El Artículo 22 del GDPR aplica a DataCred o sus operaciones;
  • Las decisiones automatizadas de DataCred producen efectos legales o similamente significativos;
  • DataCred está sujeto al GDPR o cualquier otra ley de protección de datos con respecto a sus decisiones automatizadas;
  • DataCred está obligado a proporcionar las medidas anteriores como cuestión de derecho;
  • Los derechos de cualquier usuario particular bajo el Artículo 22 han sido activados.

En la medida en que DataCred procese datos personales de interesados de la UE, DataCred se basa en Cláusulas Contractuales Estándar u otros mecanismos de transferencia apropiados según lo requerido por la ley aplicable.

Los sistemas de decisión automatizada en DataCred están sujetos a la estructura de gobernanza descrita en la Política de Gobernanza de IA. Los elementos clave de gobernanza específicos de las decisiones automatizadas incluyen:

El Comité de Ética de IA tiene autoridad de supervisión sobre los sistemas de decisión automatizada, incluyendo:

  • Aprobar nuevas capacidades de decisión automatizada o cambiar materialmente las existentes;
  • Revisar el impacto de las decisiones automatizadas en los usuarios;
  • Asegurar que existan mecanismos de revisión humana apropiados;
  • Revisar las quejas y los patrones de escalamiento de decisiones automatizadas;
  • Aprobar la clasificación de riesgo de las decisiones automatizadas.

El Director de IA / Líder de Gobernanza de IA tiene responsabilidad operativa para:

  • Mantener el inventario de sistemas de decisión automatizada;
  • Supervisar las pruebas y validación de decisiones automatizadas;
  • Gestionar la respuesta a incidentes de decisiones automatizadas;
  • Reportar sobre el rendimiento de las decisiones automatizadas al Comité de Ética de IA;
  • Asegurar el cumplimiento de esta Política.

El Delegado de Protección de Datos revisa las decisiones automatizadas para detectar implicaciones de privacidad, incluyendo:

  • Minimización de datos en los insumos de decisión;
  • Limitación de propósito para los datos de decisión;
  • Derechos de los interesados con respecto a las decisiones automatizadas;
  • Evaluaciones de impacto en la privacidad para nuevos sistemas de decisión automatizada.

El Responsable de Seguridad revisa las decisiones automatizadas para detectar implicaciones de seguridad, incluyendo:

  • Robustez adversarial de los sistemas de decisión;
  • Seguridad de la infraestructura de decisión;
  • Controles de acceso para los sistemas y resultados de decisión;
  • Respuesta a incidentes para fallos de decisión relacionados con la seguridad.

Los sistemas de decisión automatizada se rigen a lo largo de su ciclo de vida:

a) Fase de Diseño:

  • Evaluación de riesgos realizada antes de comenzar el desarrollo;
  • Requisitos de privacidad y seguridad definidos;
  • Mecanismos de supervisión humana diseñados;
  • Requisitos de equidad especificados;
  • Requisitos de documentación establecidos.

b) Fase de Desarrollo:

  • Pruebas y validación realizadas (ver Sección 13);
  • Evaluación de sesgo realizada;
  • Documentación creada;
  • Revisión por los órganos de gobernanza apropiados.

c) Fase de Implementación:

  • Revisión previa a la implementación completada;
  • Mecanismos de supervisión humana operativos;
  • Monitoreo y alertas configurados;
  • Procedimientos de reversión documentados y probados;
  • Implementación aprobada por la autoridad apropiada según la clasificación de riesgo.

d) Fase de Operaciones:

  • Monitoreo continuo de deriva, precisión y equidad;
  • Reportes regulares a los órganos de gobernanza;
  • Procedimientos de respuesta a incidentes mantenidos;
  • Revisión y reevaluación periódicas.

e) Fase de Retiro:

  • Plan de desmantelamiento documentado;
  • Retención y eliminación de datos manejadas según la política;
  • Notificación al usuario cuando corresponda;
  • Lecciones aprendidas documentadas.

Las decisiones automatizadas se clasifican en niveles de riesgo consistentes con la Política de Gobernanza de IA:

| Nivel de Riesgo | Descripción | Ejemplos | Requisitos de Gobernanza |

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

| Bajo | Decisiones con impacto mínimo en la experiencia del usuario | Categorización de contenido, orden de clasificación | Monitoreo estándar |

| Medio | Decisiones que pueden afectar moderadamente la experiencia del usuario | Señales de moderación de contenido, recomendaciones de funciones | Pruebas previas a la implementación, lógica documentada |

| Alto | Decisiones que afectan materialmente el acceso o estado de la plataforma | Decisiones de verificación, señales de fraude, puntuaciones de confianza | Revisión previa a la implementación, supervisión humana, evaluación de sesgo, notificación al Comité de Ética de IA |

| Crítico | Decisiones que podrían causar daños graves | Ninguna actualmente implementada | Requeriría auditoría externa, notificación a la Junta, aprobación del Comité de Ética de IA |

Los problemas de decisiones automatizadas siguen las rutas de escalamiento definidas en la Política de Gobernanza de IA:

  • Problemas operativos: Escalados al CAIO y a la unidad de negocio relevante;
  • Preocupaciones de equidad: Escaladas al Comité de Ética de IA;
  • Preocupaciones de privacidad: Escaladas al DPO;
  • Preocupaciones de seguridad: Escaladas al Responsable de Seguridad;
  • Problemas sistémicos: Escalados al Comité de Ética de IA y a la Junta Directiva según corresponda.

DataCred mantiene mecanismos de reporte para el rendimiento de las decisiones automatizadas, incluyendo:

  • Informes trimestrales al Comité de Ética de IA;
  • Informes de incidentes para fallos significativos de decisiones automatizadas;
  • Resumen anual de transparencia de decisiones automatizadas.

Antes de la implementación, los sistemas de decisión automatizada se someten a pruebas que incluyen:

a) Pruebas de Precisión:

  • Medición del rendimiento contra métricas definidas;
  • Comparación contra líneas base y puntos de referencia;
  • Pruebas de casos extremos y condiciones límite;
  • Pruebas de estrés bajo diversas condiciones de carga.

b) Pruebas de Equidad:

  • Análisis de impacto dispar entre grupos demográficos (cuando los datos lo permitan);
  • Evaluación de sesgo para características protegidas;
  • Cálculo y documentación de métricas de equidad;
  • Análisis de sensibilidad para efectos de umbral.

c) Pruebas de Robustez:

  • Pruebas de perturbación de entrada y ruido;
  • Pruebas de manejo de datos faltantes y errores;
  • Pruebas de entrada adversarial;
  • Análisis de sensibilidad al desplazamiento de distribución.

d) Pruebas de Confiabilidad:

  • Consistencia de las decisiones ante entradas idénticas repetidas;
  • Estabilidad de las decisiones bajo pequeñas variaciones de entrada;
  • Disponibilidad y latencia bajo carga;
  • Pruebas de conmutación por error y redundancia.

e) Pruebas de Seguridad:

  • Pruebas de ejemplos adversariales;
  • Pruebas de validación y sanitización de entrada;
  • Pruebas de control de acceso;
  • Pruebas de integridad de la pista de auditoría.

Los sistemas de decisión automatizada implementados son monitoreados para detectar:

  • Deriva de precisión: Degradación en la precisión de la decisión con el tiempo;
  • Deriva de entrada: Cambios en la distribución de entradas que pueden afectar la calidad de la decisión;
  • Deriva de concepto: Cambios en la relación entre las entradas y las decisiones correctas;
  • Deriva de equidad: Aparición o empeoramiento del impacto dispar con el tiempo;
  • Métricas operativas: Latencia, rendimiento, tasas de error y disponibilidad.

Los umbrales de monitoreo y los procedimientos de alerta se definen para cada sistema de decisión automatizada. Las alertas se enrutan al equipo de respuesta apropiado con SLA definidos.

Cuando corresponda, DataCred puede realizar:

  • Pruebas en sombra: Ejecutar un nuevo sistema de decisión en paralelo con el sistema existente sin utilizar sus decisiones operativamente, para comparar el rendimiento;
  • Pruebas A/B: Exponer a diferentes grupos de usuarios a diferentes sistemas de decisión para comparar resultados;
  • Pruebas de campeón/retador: Comparar un nuevo modelo ("retador") contra el modelo de producción actual ("campeón").

Las pruebas A/B que involucran decisiones automatizadas de alto riesgo:

  • Requieren la aprobación del Comité de Ética de IA;
  • Incluyen condiciones de parada claramente definidas;
  • Incluyen notificación al usuario cuando corresponda;
  • Tienen límite de tiempo y alcance definido;
  • Incluyen monitoreo de efectos adversos.

Cada sistema de decisión automatizada tiene procedimientos de reversión documentados que especifican:

  • Condiciones que activan la reversión automática o manual;
  • Pasos del proceso de reversión y cronograma;
  • Personal responsable;
  • Requisitos de prueba de reversión;
  • Monitoreo y validación posteriores a la reversión.

Los procedimientos de reversión se prueban al menos anualmente para los sistemas de decisión de alto riesgo.

DataCred rastrea las siguientes métricas para los sistemas de decisión automatizada cuando corresponde:

  • Volumen de decisiones: Número de decisiones tomadas por período de tiempo;
  • Precisión de la decisión: Proporción de decisiones correctas (cuando la verdad fundamental está disponible);
  • Tasa de falsos positivos: Proporción de casos negativos clasificados incorrectamente como positivos;
  • Tasa de falsos negativos: Proporción de casos positivos clasificados incorrectamente como negativos;
  • Precisión y exhaustividad: Métricas estándar de recuperación de información;
  • Matriz de confusión: Desglose completo de decisiones correctas e incorrectas por categoría;
  • Latencia de la decisión: Tiempo desde la entrada hasta la decisión;
  • Tasa de anulación: Proporción de decisiones automatizadas anuladas por revisión humana;
  • Tasa de apelación: Proporción de decisiones apeladas por los usuarios;
  • Tasa de mantenimiento: Proporción de apelaciones donde se mantiene la decisión automatizada.

| Tipo de Informe | Audiencia | Frecuencia | Contenido |

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

| Panel Operativo | Ingeniería, Operaciones | Tiempo real / Diario | Volumen, latencia, tasas de error |

| Informe de Rendimiento | CAIO, Dueños de Negocio | Semanal / Mensual | Precisión, tasas de falsos positivos/negativos |

| Informe de Gobernanza | Comité de Ética de IA | Trimestral | Tendencias, incidentes, métricas de equidad |

| Informe de Transparencia | Público | Anual | Métricas agregadas, resumen de incidentes, actividades de gobernanza |

DataCred reconoce las siguientes limitaciones de sus métricas de decisiones automatizadas:

  • Limitaciones de verdad fundamental: Para muchas decisiones automatizadas, la verdad fundamental es desconocida o subjetiva, lo que dificulta la medición precisa;
  • Problemas de denominador: Las tasas de falsos positivos y falsos negativos dependen de las tasas base, que pueden ser inciertas o variables;
  • Sesgo de selección: Las métricas pueden basarse en datos disponibles que no son representativos de todas las decisiones o usuarios;
  • Sesgo temporal: Las métricas pueden no reflejar el rendimiento durante diferentes períodos de tiempo, estaciones o condiciones económicas;
  • Sesgo de reporte: DataCred puede elegir qué métricas reportar y puede no reportar métricas desfavorables.

DataCred publica un informe de transparencia anual que incluye, cuando corresponda:

  • Volúmenes agregados de decisiones automatizadas por categoría;
  • Métricas de precisión de alto nivel (sujeto a las limitaciones anteriores);
  • Resumen de las actividades y resultados de revisión humana;
  • Resumen de incidentes y resoluciones de decisiones automatizadas;
  • Cambios en los sistemas de decisión automatizada durante el período de reporte;
  • Actividades de gobernanza y supervisión.

Los datos utilizados en la toma de decisiones automatizadas pueden incluir:

  • Datos proporcionados por el usuario (información de identidad, información de cuenta, datos de transacciones);
  • Datos derivados (puntuaciones, clasificaciones, métricas de comportamiento);
  • Datos de interacción con la plataforma (patrones de inicio de sesión, uso de funciones);
  • Datos de terceros (con autorización del usuario).

DataCred retiene los datos relacionados con las decisiones automatizadas de acuerdo con sus políticas de retención de datos. Los períodos de retención se determinan según:

  • El propósito de la decisión automatizada;
  • Los requisitos legales y regulatorios;
  • Las necesidades operativas (por ejemplo, procesamiento de apelaciones, requisitos de auditoría);
  • La clasificación de riesgo de la decisión.

Cuando un usuario solicita la eliminación de sus datos o cierra su cuenta:

  • DataCred eliminará o anonimizará los datos subyacentes de acuerdo con sus políticas de retención de datos;
  • Las decisiones automatizadas que se tomaron anteriormente pueden conservarse en forma anonimizada o agregada;
  • Los registros de las decisiones automatizadas pueden conservarse para fines de auditoría, legales y operativos;
  • DataCred no garantiza que los registros de decisiones automatizadas se eliminarán a solicitud del usuario, ya que estos pueden considerarse registros del sistema en lugar de datos del usuario.

Si un usuario elimina datos o cierra su cuenta y luego la reabre o proporciona nuevos datos:

  • Los datos previamente eliminados no estarán disponibles para la toma de decisiones automatizadas;
  • El historial del usuario en la plataforma puede restablecerse, y los patrones pasados pueden no reflejarse en las nuevas decisiones;
  • Las decisiones automatizadas tomadas después de la eliminación de datos se basarán únicamente en los datos recién proporcionados.

Los servicios de DataCred, incluyendo las decisiones automatizadas, no están destinados a ser utilizados por personas menores de 18 años (o la mayoría de edad en su jurisdicción). DataCred no toma decisiones automatizadas a sabiendas basándose en datos de personas menores de 18 años.

Si DataCred se entera de que ha tomado decisiones automatizadas basándose en datos de un menor,:

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

En jurisdicciones donde las decisiones automatizadas que involucran a menores están sujetas a requisitos legales adicionales, DataCred:

  • Cumplirá con los requisitos legales aplicables en la medida en que se apliquen a DataCred;
  • Aplicará salvaguardas adicionales según corresponda para la jurisdicción;
  • Limitará la toma de decisiones automatizadas para menores conocidos a lo que sea necesario y proporcionado.

DataCred opera bajo la estructura legal de Wyoming, EE. UU., y proporciona servicios a usuarios en múltiples jurisdicciones. Los sistemas de decisión automatizada se diseñan y operan de acuerdo con las políticas de DataCred y las leyes aplicables en las jurisdicciones donde DataCred opera.

Los requisitos de decisiones automatizadas varían según la jurisdicción. DataCred reconoce que:

  • Algunas jurisdicciones pueden tener requisitos específicos con respecto a las decisiones automatizadas (por ejemplo, UE GDPR Artículo 22, Brasil LGPD, China PIPL, India DPDP Act);
  • La aplicabilidad de estos requisitos a las operaciones de DataCred puede variar;
  • Las prácticas voluntarias de DataCred pueden exceder o no alcanzar los requisitos en jurisdicciones específicas;
  • Los usuarios en ciertas jurisdicciones pueden tener derechos o protecciones adicionales con respecto a las decisiones automatizadas.

DataCred realiza determinaciones de buena fe sobre qué leyes aplican a sus operaciones basándose en:

  • Su estructura legal y lugar de establecimiento;
  • La naturaleza de sus servicios y operaciones;
  • Las ubicaciones de sus usuarios y actividades de procesamiento de datos;
  • La orientación de su asesor legal.

LAS DETERMINACIONES DE DATACRED SOBRE LA LEY APLICABLE PUEDEN SER INCORRECTAS. LOS USUARIOS DEBEN CONSULTAR A SUS PROPIOS ASESORES LEGALES CON RESPECTO A SUS DERECHOS BAJO LA LEY APLICABLE.

Cuando la ley local obligatoria proporciona a los usuarios derechos con respecto a las decisiones automatizadas que no pueden ser válidamente renunciados, DataCred respetará esos derechos en la medida requerida por la ley aplicable. Esto puede incluir:

  • Requisitos de divulgación adicionales;
  • Derechos de revisión humana mejorados;
  • Limitaciones más estrictas a las decisiones automatizadas;
  • Obligaciones de transparencia adicionales.

Los usuarios en jurisdicciones con dichas leyes deben revisar sus requisitos legales locales y contactar a DataCred con cualquier pregunta.

DataCred puede integrar sistemas de decisión automatizada de proveedores o prestadores de servicios externos, incluyendo:

  • Servicios de verificación de identidad;
  • Servicios de detección de fraude;
  • Servicios de evaluación de sanciones;
  • Servicios de enriquecimiento de datos.

Antes de integrar sistemas de decisión automatizada de terceros, DataCred realiza una diligencia debida evaluando:

  • Las prácticas de manejo de datos y privacidad del proveedor;
  • Las prácticas y certificaciones de seguridad del proveedor;
  • La precisión y equidad de los sistemas del proveedor;
  • Las prácticas de gobernanza de IA y ética del proveedor;
  • Las protecciones contractuales para los usuarios.

Los sistemas de decisión automatizada de terceros están sujetos a limitaciones que incluyen:

  • DataCred puede no tener visibilidad completa de la lógica, los algoritmos o los datos utilizados por los sistemas de terceros;
  • Los sistemas de terceros pueden cambiar sin el conocimiento o control de DataCred;
  • Los sistemas de terceros pueden tener características de precisión, equidad o confiabilidad diferentes a las de los sistemas propios de DataCred;
  • Las fallas de los sistemas de terceros pueden afectar las decisiones automatizadas de DataCred de maneras que DataCred no puede controlar o predecir completamente.

DATACRED NO ES RESPONSABLE POR LA PRECISIÓN, EQUIDAD O CONFIABILIDAD DE LOS SISTEMAS DE DECISIÓN AUTOMATIZADA DE TERCEROS, INCLUSO CUANDO DICHOS SISTEMAS ESTÉN INTEGRADOS EN LA PLATAFORMA DE DATACRED.

Cuando sea factible y apropiado, DataCred notificará a los usuarios cuando una decisión automatizada involucre un sistema de terceros. Dicha notificación puede incluir:

  • El nombre del proveedor externo;
  • La naturaleza del papel del sistema de terceros en la decisión;
  • Información sobre cómo impugnar la decisión.

Contexto: Un usuario envía un documento de identidad y un selfie para verificación. El Sistema de IA determina automáticamente que el documento no coincide con el selfie (discrepancia biométrica) o que el documento parece haber sido alterado.

Decisión Automatizada: La solicitud de verificación del usuario es rechazada, y se le notifica que la verificación no fue exitosa.

Qué Sucede:

1. El usuario envía documentos de identidad a través de la plataforma;

2. El Sistema de Verificación de Documentos y el Sistema de Coincidencia Biométrica analizan los envíos;

3. El Sistema de IA determina que no se cumplen los criterios de verificación;

4. La verificación es rechazada automáticamente;

5. El usuario es notificado del rechazo y se le dan opciones para reintentar o apelar.

Opciones del Usuario:

  • Reintentar la verificación con documentos diferentes o de mejor calidad;
  • Solicitar una revisión humana del rechazo;
  • Contactar al soporte para asistencia.

Limitaciones:

  • La decisión automatizada puede ser incorrecta (falso rechazo);
  • La revisión humana también puede producir un resultado incorrecto;
  • Algunos documentos pueden ser inherentemente difíciles de verificar automáticamente;
  • El usuario puede no tener documentos alternativos para enviar.

Contexto: La cuenta de un usuario muestra un patrón de actividad que el Motor de Detección de Fraude identifica como potencialmente fraudulento. El sistema automatizado restringe ciertas capacidades de la cuenta pendientes de revisión.

Decisión Automatizada: La cuenta del usuario es restringida temporalmente, limitando su capacidad para realizar ciertas acciones en la plataforma.

Qué Sucede:

1. El Motor de Detección de Fraude monitorea la actividad del usuario;

2. La actividad cruza un umbral de riesgo, activando una restricción automatizada;

3. El usuario es notificado de la restricción y la razón (en términos generales);

4. La restricción permanece vigente hasta que se resuelva mediante revisión automatizada o humana.

Opciones del Usuario:

  • Proporcionar información o documentación adicional para resolver la señal;
  • Solicitar una revisión humana de la restricción;
  • Contactar al soporte para asistencia.

Limitaciones:

  • La restricción puede ser un falso positivo (actividad legítima señalada como fraudulenta);
  • La restricción puede permanecer vigente durante el proceso de revisión;
  • Algunas restricciones pueden ser automatizadas y no pueden ser anuladas por el soporte;
  • El proceso de revisión puede tomar tiempo, durante el cual el acceso a la cuenta está limitado.

Contexto: Un usuario envía contenido (por ejemplo, información del perfil, una descripción pública) que el Sistema de Moderación de Contenido identifica como potencialmente violatorio de las políticas de DataCred.

Decisión Automatizada: El contenido es rechazado o eliminado automáticamente, y se notifica al usuario.

Qué Sucede:

1. El usuario envía contenido a través de la plataforma;

2. El Sistema de Moderación de Contenido analiza el contenido contra los criterios de la política;

3. El contenido es señalado como potencialmente violatorio;

4. El contenido es rechazado o eliminado automáticamente;

5. El usuario es notificado y se le dan opciones para modificar o apelar.

Opciones del Usuario:

  • Modificar el contenido y reenviarlo;
  • Solicitar una revisión humana de la decisión de moderación;
  • Contactar al soporte para aclaración de la política.

Limitaciones:

  • La decisión automatizada puede ser incorrecta (falso positivo);
  • El sistema automatizado puede pasar por alto contenido que viola las políticas (falso negativo);
  • La moderación de contenido depende del contexto, y los sistemas automatizados pueden no capturar los matices;
  • La revisión humana también puede tomar decisiones de moderación incorrectas.

Contexto: Durante la verificación o el monitoreo continuo, la información de identidad de un usuario produce una posible coincidencia con una lista de sanciones o PEP.

Decisión Automatizada: La cuenta del usuario es señalada para revisión mejorada, y ciertas acciones pueden ser restringidas pendientes de resolución.

Qué Sucede:

1. El Sistema de Evaluación de Sanciones/PEP compara la información del usuario con las listas relevantes;

2. Se identifica una posible coincidencia;

3. La cuenta es señalada y restringida pendiente de revisión;

4. El asunto es escalado para revisión humana (ya que la evaluación de sanciones a menudo está sujeta a requisitos legales);

5. El usuario puede ser contactado para obtener información adicional.

Opciones del Usuario:

  • Proporcionar información adicional para resolver la coincidencia;
  • Solicitar una revisión humana (que ya es parte del proceso);
  • Contactar al soporte para asistencia.

Limitaciones:

  • Las coincidencias pueden ser falsos positivos (similitud de nombre que no es el individuo listado);
  • Las listas de sanciones se actualizan con frecuencia y pueden no estar actualizadas;
  • DataCred puede estar legalmente obligada a reportar coincidencias a las autoridades;
  • Algunas coincidencias de sanciones no pueden resolverse y resultarán en una restricción permanente de la cuenta.

DataCred integra retroalimentación de múltiples fuentes para mejorar sus sistemas de decisión automatizada:

  • Apelaciones e impugnaciones de usuarios: Los patrones en las apelaciones pueden indicar problemas sistémicos que requieren mejora del modelo;
  • Resultados de la revisión humana: Cuando los revisores humanos anulan decisiones automatizadas, las razones de la anulación se analizan y se utilizan para mejorar los modelos;
  • Retroalimentación del usuario: La retroalimentación directa del usuario sobre las decisiones se revisa y se incorpora cuando corresponde;
  • Análisis de incidentes: Los incidentes de decisiones automatizadas se analizan para identificar causas raíz y prevenir la recurrencia;
  • Investigación continua: El equipo de investigación de DataCred evalúa continuamente nuevos métodos y técnicas para mejorar los sistemas de decisión.

Los modelos de decisión automatizada se actualizan periódicamente para mejorar el rendimiento. Las actualizaciones pueden incluir:

  • Reentrenamiento en conjuntos de datos nuevos o ampliados;
  • Mejoras algorítmicas;
  • Ajustes de umbral;
  • Adiciones o modificaciones de características;
  • Correcciones de errores.

Las actualizaciones del modelo siguen los procedimientos de gestión de cambios descritos en la Política de Gobernanza de IA.

DataCred reconoce las siguientes limitaciones en su capacidad para mejorar los sistemas de decisión automatizada:

  • Limitaciones de datos: Las mejoras están limitadas por la calidad, cantidad y representatividad de los datos disponibles;
  • Limitaciones técnicas: Algunos problemas de precisión o equidad pueden no tener soluciones técnicas con la tecnología actual;
  • Compensaciones: Mejorar una dimensión (por ejemplo, reducir los falsos positivos) puede empeorar otra (por ejemplo, aumentar los falsos negativos);
  • Restricciones de recursos: Los esfuerzos de mejora están sujetos a la disponibilidad de recursos y las prioridades organizativas;
  • Límites fundamentales: Algunos problemas (por ejemplo, predecir eventos raros, medir atributos no observables) tienen límites fundamentales de precisión independientemente de la mejora del modelo.

DataCred puede contratar auditores externos para revisar sus sistemas de decisión automatizada periódicamente. Dichas auditorías, cuando se realizan:

  • Son voluntarias y no requeridas por ningún mandato regulatorio;
  • Están limitadas en alcance y metodología;
  • Pueden no identificar todos los problemas o vulnerabilidades;
  • Representan la opinión del auditor, no una garantía o certificación.

Los hallazgos de la auditoría son revisados por el Comité de Ética de IA y, cuando corresponda, se utilizan para informar las mejoras del sistema. DataCred puede publicar resúmenes de auditoría en su informe de transparencia.

EN LA MÁXIMA MEDIDA PERMITIDA POR LA LEY APLICABLE:

DATACRED NO HACE NINGUNA DECLARACIÓN O GARANTÍA, EXPRESA O IMPLÍCITA, DE QUE SUS DECISIONES AUTOMATIZADAS SEAN PRECISAS, EQUITATIVAS, IMPARCIALES, CONFIABLES, CONSISTENTES O ADECUADAS PARA CUALQUIER PROPÓSITO PARTICULAR. LAS DECISIONES AUTOMATIZADAS PUEDEN SER ERRÓNEAS, INJUSTAS, PARCIALES O INAPROPIADAS A PESAR DE LOS ESFUERZOS DE DATACRED EN CONTRARIO.

DATACRED, SUS AFILIADOS, DIRECTORES, FUNCIONARIOS, EMPLEADOS, AGENTES Y REPRESENTANTES NO TENDRÁN RESPONSABILIDAD ALGUNA POR CUALQUIER DECISIÓN AUTOMATIZADA, INCLUYENDO PERO NO LIMITADO A:

  • Errores, inexactitudes o equivocaciones en las decisiones automatizadas;
  • Falsos positivos o falsos negativos;
  • Sesgo demográfico o impacto dispar;
  • Cualquier consecuencia de las decisiones automatizadas, incluyendo restricciones de cuenta, rechazos de verificación, señales de fraude, eliminaciones de contenido o terminaciones de cuenta;
  • Cualquier pérdida, daño, costo o gasto que surja de las decisiones automatizadas;
  • Cualquier decisión tomada por terceros basada en las decisiones automatizadas o resultados de DataCred.

DATACRED RENUNCIA EXPRESAMENTE A TODAS LAS GARANTÍAS, EXPRESAS O IMPLÍCITAS, INCLUYENDO PERO NO LIMITADO A:

  • La garantía implícita de comerciabilidad;
  • La garantía implícita de idoneidad para un propósito particular;
  • La garantía implícita de no infracción;
  • Cualquier garantía que surja del curso de negociación, curso de desempeño o uso del comercio.

DATACRED NO REPRESENTA O GARANTIZA QUE SUS DECISIONES AUTOMATIZADAS CUMPLAN CON CUALQUIER LEY, REGULACIÓN O ESTÁNDAR ESPECÍFICO, INCLUYENDO PERO NO LIMITADO A:

  • El Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la UE;
  • La Fair Credit Reporting Act (FCRA);
  • La Equal Credit Opportunity Act (ECOA);
  • La Fair and Accurate Credit Transactions Act (FACTA);
  • Cualquier ley de protección al consumidor estatal o local;
  • Cualquier ley internacional de protección de datos o privacidad.

Esta Política no crea ningún derecho a favor de ningún tercero, incluyendo pero no limitado a:

  • Derechos para hacer cumplir esta Política;
  • Derechos para buscar remedios por violaciones de esta Política;
  • Derechos para confiar en esta Política en cualquier procedimiento legal;
  • Derechos para impugnar el cumplimiento de DataCred con esta Política.

Si alguna disposición de esta exención de responsabilidad se considera ilegal, nula o inexigible, dicha disposición se considerará separable y no afectará la validez y exigibilidad de las disposiciones restantes.

DataCred se reserva el derecho, a su sola discreción, de modificar, actualizar, cambiar, reemplazar, suspender o descontinuar la totalidad o parte de sus sistemas de decisión automatizada, algoritmos, umbrales, criterios o procesos en cualquier momento sin previo aviso a ninguna parte.

Las modificaciones pueden incluir pero no se limitan a:

  • Cambios en la arquitectura del modelo, algoritmos o parámetros;
  • Cambios en los umbrales o criterios de decisión;
  • Cambios en los tipos de decisiones automatizadas tomadas;
  • Cambios en los procesos de revisión humana o disponibilidad;
  • Cambios en los derechos u opciones del usuario con respecto a las decisiones automatizadas;
  • Cambios en esta Política;
  • Eliminación o desaprobación de capacidades específicas de decisión automatizada;
  • Introducción de nuevas capacidades de decisión automatizada.

DataCred no tiene obligación de mantener, dar soporte o continuar utilizando ningún sistema de decisión automatizada particular, en su totalidad o en parte, durante ningún período de tiempo particular.

DataCred puede realizar modificaciones sin previo aviso a los usuarios o terceros. DataCred utilizará esfuerzos razonables para notificar a los usuarios sobre cambios materiales a través de la plataforma de DataCred o por otros medios apropiados, pero dicha notificación no está garantizada.

LAS DECISIONES AUTOMATIZADAS DE DATACRED NO SON SENTENCIAS LEGALES. No son tomadas por un tribunal, tribunal judicial o autoridad judicial. No tienen fuerza o efecto legal. No determinan ningún derecho, obligación o estatus legal.

LAS DECISIONES AUTOMATIZADAS DE DATACRED NO SON DETERMINACIONES REGULATORIAS. No son tomadas por ninguna autoridad regulatoria. No determinan el cumplimiento de ninguna ley, regulación o estándar.

LAS DECISIONES AUTOMATIZADAS DE DATACRED NO SON CERTIFICACIONES. No certifican ningún hecho, estatus o atributo de ningún usuario. No están respaldadas, verificadas o aprobadas por ningún organismo o autoridad de certificación.

LAS DECISIONES AUTOMATIZADAS DE DATACRED NO SON GARANTÍAS. Una decisión automatizada de que un usuario está "verificado", es de "bajo riesgo" o tiene una "puntuación de confianza" particular no es una garantía de que el usuario sea quien dice ser, sea confiable o se comporte de alguna manera particular.

LAS DECISIONES AUTOMATIZADAS DE DATACRED NO SON INFORMES DE CRÉDITO, PUNTUACIONES DE CRÉDITO O INFORMES DE CONSUMO en el sentido de la Fair Credit Reporting Act (15 U.S.C. Sección 1681 et seq.) o cualquier ley análoga. DataCred no es una agencia de informes de consumo según lo definido por la ley aplicable.

LAS DECISIONES AUTOMATIZADAS DE DATACRED NO SON RECOMENDACIONES FINANCIERAS. No recomiendan o sugieren ningún producto, servicio o acción financiera. Son resultados informativos que no deben ser utilizados para la toma de decisiones financieras.

Esta Política entra en vigor a partir del 1 de junio de 2026.

Esta Política será revisada al menos anualmente por el Comité de Ética de IA de DataCred. Se pueden realizar revisiones adicionales:

  • Cuando se realicen cambios materiales en los sistemas de decisión automatizada;
  • Cuando se introduzcan nuevas capacidades de decisión automatizada;
  • En respuesta a incidentes significativos o comentarios de los usuarios;
  • En respuesta a cambios en las leyes o regulaciones aplicables.

Los cambios materiales a esta Política se comunicarán a través de:

  • Actualización de este documento con un nuevo número de versión y fecha;
  • Notificación a través de la plataforma de DataCred;
  • Notificación por correo electrónico a los usuarios (cuando sea apropiado y factible).

El uso continuado de la plataforma de DataCred después de cualquier modificación de esta Política constituye la aceptación de la Política modificada.

Para preguntas sobre esta Política o las decisiones automatizadas de DataCred:

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

Para solicitar una revisión humana de una decisión automatizada:

  • A través de la interfaz de la plataforma de DataCred;
  • Correo electrónico: [email protected]

Para reportar inquietudes sobre decisiones automatizadas específicas:

  • Correo electrónico: [email protected]
  • A través de la interfaz de la plataforma de DataCred

Para consultas relacionadas con la protección de datos con respecto a las decisiones automatizadas:

  • Correo electrónico: [email protected]
  • A través de la interfaz de la plataforma de DataCred

Si un problema no se resuelve a través de los canales anteriores, los usuarios pueden escalar a:

  • El Director de IA / Líder de Gobernanza de IA;
  • El Comité de Ética de IA (para inquietudes sistémicas o de nivel de política):
  • Correo electrónico: [email protected]

DataCred tiene como objetivo responder a las consultas dentro de los siguientes plazos:

  • Consultas generales: 5-10 días hábiles;
  • Solicitudes de revisión humana: 10-15 días hábiles;
  • Inquietudes escaladas: 15-30 días hábiles.

ESTOS PLAZOS SON OBJETIVOS, NO GARANTÍAS. Los tiempos de respuesta reales pueden variar según el volumen, la complejidad y la disponibilidad de recursos.

AL UTILIZAR LA PLATAFORMA DE DATACRED, USTED RECONOCE Y ACEPTA LOS TÉRMINOS DE ESTA POLÍTICA, INCLUYENDO:

1. DataCred toma decisiones automatizadas según lo descrito en esta Política;

2. Estas decisiones automatizadas son decisiones operativas a nivel de plataforma, no determinaciones legales o regulatorias;

3. Estas decisiones automatizadas pueden ser erróneas, injustas o parciales;

4. La revisión humana está disponible de forma voluntaria pero no se garantiza que produzca un resultado diferente;

5. DataCred no tiene responsabilidad por las decisiones automatizadas o sus consecuencias;

6. DataCred puede modificar sus sistemas de decisión automatizada y esta Política en cualquier momento sin previo aviso;

7. Su uso de la plataforma de DataCred constituye la aceptación de las decisiones automatizadas tomadas de acuerdo con esta Política.

Si no está de acuerdo con alguna parte de esta Política, no debe utilizar la plataforma de DataCred.

Historial del Documento

| Versión | Fecha | Autor | Cambios |

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

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

Revisión y Aprobación del Documento

| Rol | Nombre | Fecha | Firma |

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

| Autor | DataCred Legal | 1 de junio de 2026 | En archivo |

| CAIO | [Título] | 1 de junio de 2026 | En archivo |

| Comité de Ética de IA | DataCred LLC | 1 de junio de 2026 | En archivo |

FIN DEL DOCUMENTO

Política de Decisiones Automatizadas | DataCred