Política de gobernanza de IA de 3DEye

1. Introducción

3DEye se compromete con una implementación ética de IA que priorice la seguridad, la transparencia y los derechos fundamentales. Esta política garantiza el cumplimiento del RGPD y los estándares globales, incorporando la Privacidad por Diseño (PbD) en todos los sistemas de IA.

2. Alcance

Esta política se aplica a:

1. Todos los modelos AI/ML (detección de objetos, reconocimiento facial, ALPR)
2. Flujos de trabajo de procesamiento de datos
3. Integraciones de terceros
4. Entornos de desarrollo, pruebas y producción.

3. Principios básicos

3.1 Privacidad por diseño (cumplimiento de la ley de privacidad)

1. Minimización de datos: recopile solo datos esenciales (por ejemplo, anonimice rostros en contextos que no sean de seguridad).
2. Protecciones predeterminadas:
   1. Cifrado de extremo a extremo (AES-256) para datos en reposo/en tránsito.
   2. Seudonimización de datos biométricos (RGPD Art. 4(5)).
3. Control de usuario:
   1. Opción explícita para el procesamiento de reconocimiento facial (RGPD Art. 9).
   2. Derecho a borrar sin demoras indebidas y según lo requieran los requisitos legales en EE. UU., Canadá, la UE y otros lugares.

3.2 Equidad y transparencia

1. Mitigación de sesgos: auditorías periódicas de los modelos de IA para detectar sesgos demográficos/raciales.
2. Explicabilidad: proporcione resúmenes en lenguaje sencillo de las decisiones de la IA (por ejemplo, "¿Por qué se marcó esto?").

3.3 Seguridad e integridad

1. MFA obligatorio para el acceso al sistema de gestión de IA.
2. Modelado de amenazas para todas las funciones nuevas de IA.

4. Principios éticos de la IA

1. Justicia. Garantizar que los sistemas de IA no discriminen y sean imparciales. Se llevarán a cabo auditorías periódicas para detectar sesgos en los algoritmos de IA en diversos grupos demográficos, con un seguimiento continuo de las tasas de falsos positivos/negativos en las categorías protegidas.
2. Responsabilidad. Establecer una responsabilidad clara por los resultados de la IA. El personal designado será responsable del seguimiento y los resultados de los sistemas de IA, con rutas de decisión documentadas para todas las acciones generadas por la IA.
3. Transparencia. Mantenga documentación y comunicación claras sobre las capacidades y limitaciones de la IA. Se informará a los usuarios cuándo se utiliza la IA y cómo se toman las decisiones, incluida la divulgación de los niveles de confianza para los sistemas de reconocimiento.
4. Supervisión humana. Requerir intervención humana para decisiones críticas. Los sistemas de inteligencia artificial se diseñarán para permitir que los humanos anulen las decisiones automatizadas, especialmente en escenarios críticos para la seguridad que involucran restricciones de acceso o alertas policiales.

5. Funciones y responsabilidades

• Delegado de Protección de Datos (DPO) — Supervisión del cumplimiento de GDPR/PIPEDA/CCPA, liderazgo de DPIA
• Comité de Ética de IA — Revisar y aprobar casos de uso de IA de alto riesgo (por ejemplo, reconocimiento facial)
• Desarrolladores — Implementar Privacidad por diseño en el código; flujos de datos de documentos

6. Gestión de datos

1. Almacenamiento: datos procesados ​​según lo exige la jurisdicción legal (por ejemplo, datos de la UE procesados ​​dentro del EEE en la medida y forma exigida por la ley local).
2. Retención: datos de video eliminados después de 30 días (configurable por cliente de cámara).
3. Evaluaciones de impacto (DPIA): requeridas para todos los sistemas de inteligencia artificial que procesan datos biométricos.

7. Ciclo de vida del desarrollo de la IA

1. Diseño:
   1. Realizar una EIPD y una evaluación de sesgos.
   2. Documento base jurídica para el tratamiento (RGPD Art. 6).
2. Pruebas:
   1. Valide modelos con diversos conjuntos de datos (edad, origen étnico, condiciones de iluminación).
3. Despliegue:
   1. Gestión del consentimiento del usuario habilitada por API.
   2. Monitorización en tiempo real de comportamientos anómalos.

8. Monitoreo y Auditoría

1. Trimestral:
   1. Auditorías de sesgo utilizando kits de herramientas estándar de la industria.
   2. Pruebas de penetración de API de IA.
2. Anual:
   1. Revisión del cumplimiento de GDPR/CCPA por parte de auditores externos.

9. Respuesta a incidentes

1. Notificación de Incumplimiento 72 Horas: A autoridades y usuarios afectados (RGPD Art. 33).
2. Manual de estrategias específico de IA que incluye procedimientos de reversión de modelos y protocolos de corrección de sesgos.

10. Entrenamiento

Cursos de formación para empleados:

1. Requisitos legales para equipos de IA (anual).
2. Desarrollo ético de la IA (bianual).

11. Revisión de políticas

1. Actualizado cada 6 meses o después:
2. Nuevas regulaciones sobre IA (por ejemplo, la Ley de IA de la UE).
3. Incidentes de seguridad que involucran sistemas de IA.

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Fecha de vigencia: 27 de mayo de 2026

Aprobado por: Viachaslau Hrytsevich, director general

Referencia de cumplimiento: GDPR (Arts. 5, 9, 25, 33, 35), ISO/IEC 27001, NIST AI RMF

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