Política de uso responsable de IA
Vigente desde: 9 de agosto de 2026 · Última actualización: 9 de agosto de 2026
VisionxCam usa visión por computador sobre imágenes de personas. Esa es una de las aplicaciones de IA que más fácil se desvía, así que esta política dice qué construimos, qué decidimos no construir, y qué tan exacto es lo que entregamos.
Contenido
1. Propósito y alcance
Esta política aplica a todos los componentes de VisionxCam que usan modelos de aprendizaje automático: el software que corre en el equipo instalado, el procesamiento en la nube y cualquier función analítica que se agregue después. Obliga a nuestro equipo, contratistas y proveedores.
2. Qué sistemas usamos
Hay dos tipos de modelo, ambos ejecutándose dentro del equipo instalado en el sitio, nunca en la nube:
- Detección de personas: localiza figuras humanas en el cuadro para poder contarlas y medir cuánto permanecen.
- Estimación demográfica: a partir de un rostro visible estima un rango de edad y un género aparente, como una probabilidad, sin generar ninguna plantilla facial que se guarde o se compare.
El resultado de ambos es un número. El cuadro se descarta enseguida. No hay una segunda etapa en la nube que vuelva a mirar la imagen, porque la imagen ya no existe.
Los modelos vienen preentrenados y no aprenden de lo que ven en el sitio. Ninguna imagen captada por un cliente se usa para entrenar, ajustar ni evaluar modelos.
3. Principios
3.1 Privacidad por arquitectura, no por política
La protección no depende de que nos comportemos bien: depende de que el producto no tenga la capacidad. No existe una ruta por la cual una imagen salga del dispositivo, y por lo tanto no hay una configuración que un empleado o un cliente pueda activar para conseguirlo.
3.2 Minimización
Medimos lo mínimo que responde la pregunta comercial. Si un dato no es necesario para el reporte, no se calcula ni se transmite.
3.3 Decir lo que el dato es y lo que no es
Cada producto se vende con una descripción de lo que puede responder y una lista explícita de lo que no. Esa lista viaja con el material comercial, no solo con la documentación técnica, porque el riesgo real no es que el sistema mienta: es que alguien lea de más en un número correcto.
3.4 No discriminación
El sistema no infiere origen étnico, salud, orientación sexual, creencias ni afiliación política, y no debe usarse para decidir sobre el acceso de una persona a un lugar, un servicio o una condición comercial.
4. Límites que no cruzamos
Las siguientes capacidades no están construidas, y construirlas exigiría una decisión explícita, documentada y comunicada públicamente antes de existir.
- Reconocimiento facial: comparar un rostro contra una base para saber quién es.
- Reidentificación entre cámaras o entre días: saber que la persona A de hoy es la misma de ayer.
- Almacenamiento de vectores o plantillas faciales, aunque sean irreversibles.
- Detección de emociones. Es una capacidad frecuente en productos de este tipo y decidimos no incluirla: su validez científica es discutida y en varios marcos regulatorios se trata como dato biométrico sensible.
- Detección de manipulación de producto que afirme que una persona tomó, comparó o devolvió un artículo determinado. Medimos dónde se detiene la gente frente a un lineal y por cuánto tiempo, que es otra cosa, y así se reporta.
5. Exactitud y sesgo
Los resultados son estimaciones. El conteo tiene margen de error; la estimación de edad y género tiene más.
La exactitud depende del ángulo de la cámara, la altura de instalación, la iluminación, la aglomeración y las oclusiones. Una persona con gorra, tapabocas o gafas oscuras puede contarse como presente y no recibir estimación demográfica.
Sobre el sesgo somos explícitos: los modelos de estimación demográfica a partir del rostro tienen desempeño desigual entre grupos de personas, y en la literatura se documentan diferencias de exactitud según tono de piel, edad y presentación de género. No afirmamos que nuestros modelos estén libres de ese problema. Por eso el dato demográfico se entrega siempre agregado, nunca por individuo, y no debe usarse como base para decisiones que afecten a personas.
Un número correcto mal interpretado hace tanto daño como uno incorrecto. Los reportes muestran el periodo y el tamaño de la muestra para que quien los lea sepa sobre cuántos datos está parado, y los indicadores de conversión se identifican como comparativos, no como tasas de compra.
6. Supervisión humana y decisiones
El sistema no toma decisiones automatizadas sobre personas. No aprueba, rechaza, clasifica ni prioriza a nadie. Produce estadísticas que un humano interpreta para decidir sobre espacios, campañas y surtido.
Como no existe un registro individual, no hay una decisión individual que una persona pueda impugnar. Si alguien considera que un despliegue concreto lo afecta, puede escribirnos y trasladaremos el caso al cliente responsable de esa instalación.
7. Gestión de riesgos
Antes de liberar una función analítica nueva evaluamos: qué dato adicional exige, si ese dato acerca el sistema a identificar a alguien, cómo puede malinterpretarse el resultado, y qué pasa si el modelo se equivoca de forma sistemática en un grupo de personas. Una función que acerque el producto a la identificación no se libera aunque sea técnicamente viable y comercialmente atractiva.
8. Modelos y proveedores
Usamos modelos de detección de personas y de estimación de edad y género de terceros, con licencias que permiten el uso comercial, empaquetados dentro del equipo. Verificamos la licencia de cada modelo antes de incorporarlo; hemos descartado modelos con mejor desempeño por tener licencias incompatibles con el uso comercial.
Ningún proveedor de modelos recibe imágenes: los modelos se ejecutan localmente y no consultan servicios externos. Los proveedores de infraestructura, listados en la Política de tratamiento de datos personales, reciben únicamente registros de texto.
9. Incidentes
Tratamos como incidente cualquier situación en que una imagen pueda haber salido de un equipo, un cliente haya podido ver datos de otro, o un modelo esté produciendo resultados sistemáticamente equivocados. El procedimiento es contener, notificar a los afectados y a la autoridad cuando corresponda, analizar la causa raíz y documentar la corrección.
Si detecta algo así, escríbanos a seguridad@visionxcam.com. Agradecemos los reportes de buena fe y no emprenderemos acciones contra quien informe una vulnerabilidad de forma responsable.
10. Gobernanza y revisión
La responsabilidad de esta política es de la dirección de VisionxCam. Se revisa al menos una vez al año y cada vez que se agregue una capacidad analítica nueva o cambie la regulación aplicable. Las decisiones de no construir una capacidad quedan documentadas junto con su razón, para que no se reabran por descuido.
11. Contacto
VisionxCam.com · Calle 155 #9-50, Bogotá D.C., Colombia 110131 · General: hello@visionxcam.com · Uso responsable de IA: legal@visionxcam.com · Seguridad: seguridad@visionxcam.com · Datos personales: privacidad@visionxcam.com.