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Uso de datos por proveedores de inteligencia artificial

Uso de datos por proveedores de inteligencia artificial

Cómo procesan datos los proveedores de IA integrados en Adereso: entrenamiento, retención, cadena de tratamiento y fuentes documentales. Versión 1.1.

Actualizado por última vez October 21, 2026

Versión: 1.1

Última revisión de fuentes: October 16, 2026

Esta página explica cómo se utilizan los servicios de inteligencia artificial integrados en Adereso y qué declaran sus proveedores sobre el entrenamiento de modelos. Complementa el Listado de Subencargados de Tratamiento de Datos y el Acuerdo de procesamiento de datos (DPA). El alcance efectivo depende de las funcionalidades habilitadas, el proveedor contratado y la configuración de cada implementación.

Uso de datos para prestar el servicio

Adereso utiliza APIs y servicios empresariales de IA para generar respuestas, clasificar y resumir información, ejecutar asistentes y recuperar conocimiento, según la funcionalidad contratada. El tratamiento de datos del cliente se rige por sus instrucciones y el DPA aplicable.

Enviar una conversación o fragmentos de una base de conocimiento como contexto de una solicitud es procesamiento de inferencia. Generar embeddings para búsqueda semántica también es procesamiento de datos. Estas operaciones no equivalen, por sí mismas, a entrenar o realizar fine-tuning de un modelo global.

Los proveedores reciben y procesan el contenido necesario para responder las solicitudes dirigidas a sus APIs. Que Adereso aloje sus componentes en Google Cloud no implica que todas las solicitudes a modelos permanezcan en GCP ni que exista una instancia dedicada por cliente.

Proveedores y servicios integrados

La siguiente tabla describe rutas de integración disponibles; no significa que todas se utilicen para cada cliente o conversación. La identificación de subencargados autorizados se mantiene en el listado y registro contractual aplicables.

Proveedor y servicio
Uso en Adereso, según configuración
Declaración sobre entrenamiento
OpenAI API
Generación, clasificación, resúmenes y asistentes mediante Chat Completions/Responses; embeddings para búsqueda; transcripción de audio mediante el servicio Adereso AI Audio.
Los datos enviados por API no se utilizan para entrenar o mejorar modelos por defecto. La excepción es una aceptación explícita para compartir datos con esa finalidad. Evidencia: E01 — sección 4.2 y E02 — documentación de API.
Anthropic / Claude API
Generación y procesamiento conversacional con Claude, incluyendo uso de herramientas según el agente configurado.
Los términos comerciales prohíben entrenar modelos con Customer Content. Su documentación contempla materiales compartidos explícitamente como feedback y programas voluntarios de entrenamiento. Evidencia: E03 — sección B y E04 — excepciones comerciales.
Google / Gemini en Vertex AI
Procesamiento con Gemini cuando se utiliza esta ruta; embeddings de bases de conocimiento mediante Vertex AI en los perfiles correspondientes.
Google declara que no usa los datos para entrenar o ajustar modelos sin permiso o instrucción previa. Evidencia: E05 — Training restriction.
Google / Gemini Developer API
Ruta de integración con Gemini cuando se utiliza este servicio en lugar de Vertex AI.
En Paid Services, Google declara que no utiliza prompts ni respuestas para mejorar sus productos. Unpaid Services tiene condiciones distintas y puede utilizar el contenido para mejora. La facturación activa del proyecto determina el régimen aplicable. Evidencia: E06 — Paid Services y Unpaid Services.
Microsoft / Azure OpenAI, cuando se configura
Ruta alternativa para modelos OpenAI desplegados y operados por Microsoft en Azure.
Microsoft declara que prompts, respuestas y embeddings no se entregan a OpenAI ni se usan para entrenar modelos fundacionales sin permiso o instrucción. Es una ruta contractual distinta de la API directa de OpenAI. Evidencia: E07 — bloque introductorio y Generating completions.

Evidencia documental de las declaraciones

Fecha de consulta de todas las fuentes de esta sección: October 16, 2026.

Cada referencia identifica una fuente primaria del proveedor, el apartado que contiene la afirmación, un extracto literal breve en inglés y la conclusión que permite sostener. Los extractos son parciales; deben leerse junto con las condiciones y excepciones del documento enlazado.

Nivel de evidencia: documental externa. Estas fuentes acreditan lo que declara el proveedor; no son una auditoría de nuestras cuentas ni prueban que Adereso tenga ZDR, opt-ins deshabilitados o una región específica. Las configuraciones y acuerdos particulares requieren evidencia separada.

E01 — OpenAI: obligación contractual sobre uso del contenido

  • Ubicación exacta: sección 4, Customer Content, apartado 4.2, OpenAI Obligations.
  • Versión visible: actualizado el 1 de diciembre de 2025; efectivo el 1 de enero de 2026.
  • Extracto literal: “OpenAI will not use Customer Content to develop or improve the Services, unless Customer explicitly agrees to such use.”
  • Conclusión respaldada: exclusión contractual del uso del contenido para desarrollo o mejora salvo aceptación expresa. Debe verificarse el acuerdo aplicable a la cuenta.

E02 — OpenAI: aplicación a API y retención por endpoint

  • Ubicación exacta: introducción; Data retention controls for abuse monitoring; tabla de endpoints.
  • Extracto literal: “data sent to the OpenAI API is not used to train or improve OpenAI models”.
  • Condición que acompaña la declaración: la misma oración exceptúa la aceptación explícita para compartir datos. La regla de API se declara vigente desde el 1 de marzo de 2023.
  • Conclusión respaldada: el uso ordinario de API no alimenta entrenamiento global por defecto. La tabla indica No para entrenamiento en chat/completions, responses, embeddings y audio/transcriptions, entre otros.
  • Retención: el apartado correspondiente distingue logs de abuso, estado de aplicación y excepciones. No acredita ZDR de una cuenta por el solo uso de la API.

E03 — Anthropic: prohibición contractual de entrenamiento

  • Ubicación exacta: B, Customer Content; C, Data Privacy.
  • Versión visible: efectiva el 17 de junio de 2025.
  • Extracto literal: “Anthropic may not train models on Customer Content from Services.”
  • Conclusión respaldada: prohibición de entrenamiento con entradas y salidas del cliente dentro del alcance comercial. La sección C incorpora el DPA por referencia.

E04 — Anthropic: excepciones comerciales que deben controlarse

  • Ubicación exacta: Data usage for Anthropic Commercial Offerings.
  • Fecha visible del artículo: 16 de marzo de 2026.
  • Extracto literal: “or by otherwise explicitly opting in to training”.
  • Conclusión respaldada: la documentación comercial identifica participación voluntaria en Development Partner Program y materiales enviados explícitamente como feedback como supuestos diferenciados. No se debe presentar el compromiso como una prohibición sin excepciones para cualquier forma de envío.

E05 — Google Vertex AI: restricción de entrenamiento y fine-tuning

  • Ubicación exacta: Training restriction. La URL histórica de Vertex AI redirige a esta documentación oficial.
  • Extracto literal: “Google won't use your data to train or fine-tune any AI/ML models without your prior permission or instruction.”
  • Conclusión respaldada: no entrenamiento ni fine-tuning sin permiso o instrucción en el servicio cubierto. La propia fuente detalla condiciones de caché, funciones y monitoreo; no permite extrapolar retención cero a toda integración con Google.

E06 — Gemini Developer API: servicios pagos y gratuitos

  • Ubicación exacta: Paid Services / How Google Uses Your Data; Unpaid Services / How Google Uses Your Data.
  • Extractos literales: para pagos, “Google doesn't use your prompts”; para gratuitos, “Google uses the content you submit to the Services”.
  • Conclusión respaldada: los términos de Paid Services excluyen prompts y respuestas de la mejora de productos. Para Gemini API, este régimen exige proyecto asociado a una cuenta de facturación activa. Unpaid Services permite usos de mejora y revisión descritos en la fuente; existen precisiones territoriales para EEE, Suiza y Reino Unido.
  • Límite: confirmar la modalidad realmente usada. El nombre Gemini o una API key no prueba que la solicitud use Vertex AI o Paid Services.

E07 — Microsoft Azure OpenAI: exclusión de entrenamiento fundacional

  • Ubicación exacta: bloque introductorio Your prompts (inputs) and completions (outputs), your embeddings, and your training data; Generating completions, images or embeddings through inferencing.
  • Extracto literal: “are NOT used to train any generative AI foundation models without your permission or instruction.”
  • Conclusión respaldada: Microsoft excluye entrenamiento fundacional sin permiso y declara que los datos no están disponibles para OpenAI. Aplica a modelos vendidos y operados por Azure dentro del alcance de esa documentación; no a cualquier producto de Microsoft.

R01 — Anthropic: evidencia de retención y excepciones

  • Fecha visible: 1 de julio de 2026.
  • Apartados exactos: Standard Retention Timeframe; Usage Policy Violations; Feedback Data.
  • Hechos respaldados: eliminación estándar de API dentro de 30 días con excepciones; contenido marcado por infracciones hasta 2 años, puntuaciones de seguridad hasta 7 años y envíos de feedback durante 5 años. Estos plazos no equivalen a autorización general de entrenamiento.
  • Complemento: Data retention practices for Covered Models, artículo del 5 de septiembre de 2026, apartados Who this applies to y How we protect your data. Describe retención y condiciones particulares para modelos y organizaciones cubiertos; no debe generalizarse una excepción ZDR.

DPA y políticas de la cadena de subencargados

Estos documentos complementan las declaraciones anteriores. La existencia de un enlace no acredita por sí sola la firma, versión contractual o configuración de una cuenta de Adereso.

No entrenamiento y retención son conceptos distintos

La prohibición de entrenamiento no significa que no exista almacenamiento, monitoreo de seguridad o revisión autorizada.

  • OpenAI: la retención depende del endpoint, funciones y configuración. Existen logs de monitoreo de abuso, por defecto hasta 30 días con excepciones, y funciones que conservan estado o archivos. ZDR requiere elegibilidad y tiene límites por función. Véase controles de datos.
  • Anthropic: la política estándar de API contempla eliminación de entradas y salidas dentro de 30 días, con excepciones por servicio, acuerdo, seguridad y ley. Feedback puede conservarse 5 años; contenido marcado por infracciones, hasta 2 años, y puntuaciones de seguridad, hasta 7 años. Véase retención comercial. Los Covered Models tienen reglas particulares de retención y excepciones que deben revisarse antes de prometer ZDR.
  • Google y Microsoft: pueden existir cachés, estado de aplicaciones, almacenamiento solicitado y monitoreo de abuso conforme al servicio utilizado. Debe revisarse la configuración concreta; una política de Vertex AI no se extiende automáticamente a Gemini Developer API.

Cadena de tratamiento

Según la funcionalidad, el flujo puede comprender: cliente y canales conectados → Adereso → proveedor de inferencia, embeddings o transcripción → subencargados de ese proveedor. Las bases de datos, búsqueda vectorial y herramientas externas tienen sus propios roles y condiciones, identificados en el listado de subencargados.

El motor conversacional, el servicio de embeddings y el de transcripción pueden utilizar proveedores diferentes. Elegir un modelo de conversación no determina por sí solo toda la cadena. Cuando se usa Azure OpenAI, la ruta de procesamiento es Microsoft; no se presupone una llamada posterior a la API directa de OpenAI.

Alcance de la garantía para clientes

Las declaraciones oficiales anteriores respaldan el no entrenamiento en las condiciones descritas. Para una garantía específica deben identificarse los servicios y cuentas aplicables y mantenerse deshabilitado cualquier opt-in de entrenamiento o compartición incompatible con las instrucciones del cliente. Enviar feedback con contenido de clientes o solicitar fine-tuning requiere una evaluación y autorización expresa para esa finalidad.

Esta referencia no certifica que una cuenta concreta tenga ZDR, que carezca de retención, que opere exclusivamente en GCP ni que utilice todos los proveedores aquí descritos. Las condiciones particulares se documentan con la configuración y acuerdos de la implementación.

Consultas y actualización

Para confirmar la cadena aplicable a una implementación o solicitar antecedentes de tratamiento, contactar a data-privacy@adere.so. Las fuentes enlazadas pueden cambiar; esta página identifica la fecha de revisión y debe actualizarse cuando cambien las condiciones o servicios aplicables.

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Políticas de Adereso y documentación para clientes Listado de Subencargados de Tratamiento de Datos