1. Resumen

Brainpercent es una herramienta de generación de contenido impulsada por IA. Esta página explica cómo funciona la IA, qué puede y no puede hacer de manera confiable, y sus responsabilidades al usar salidas generadas por IA. Publicamos esta página en cumplimiento del Artículo 4 (alfabetización en IA) de la Ley de IA de la UE (Reglamento 2024/1689) y para documentar, con honestidad, dónde estamos hoy respecto a las obligaciones del Artículo 50 (transparencia), incluido el trabajo aún en curso.

2. Cómo Funciona

Cuando envía una URL, un prompt o un activo de marca, Brainpercent orquesta una serie de llamadas a modelos de IA para producir contenido. El flujo típicamente involucra:

Scraping la URL fuente o análisis del activo subido (sin modelo de IA — extracción determinista)
Planificación qué generar (el modelo de lenguaje grande selecciona formato, tono, estructura)
Generación de texto, imágenes, fotogramas de video o audio (modelos especializados por modalidad)
Controles de calidad una segunda pasada de IA para detectar hechos fabricados en contenido basado en fuente
Ensamblaje en la salida final que ve (post-procesamiento determinista)

Sus prompts se envían a proveedores de IA de terceros. Nunca usamos sus prompts ni sus salidas para entrenar ningún modelo nuestro, y nuestros acuerdos con esos proveedores prohíben el entrenamiento con datos de clientes.

3. Modelos de IA que Usamos

Usamos una mezcla de modelos de IA de frontera de proveedores líderes. El modelo específico seleccionado depende de la tarea, tipo de contenido e idioma. Los proveedores actuales incluyen:

Anthropic Claude — generación de texto, verificación de hechos, clasificación
OpenAI (indirect only) — uso solo indirecto: video Sora a través de la pasarela GoAPI y el modelo de lenguaje del asistente de voz a través de Vapi. Sin integración directa con OpenAI desde junio de 2026
Google VEO, OpenAI Sora, Kling AI, Seedance — generación de video
Flux, Gemini, nano-banana — generación de imágenes
GoAPI, Cloudinary — voz y audio

Podemos cambiar modelos o proveedores sin aviso. Vea /legal/subprocessors para la lista actual.

4. Limitaciones Conocidas

Los modelos de IA — incluyendo los modelos de frontera más capaces — tienen limitaciones bien documentadas:

Alucinaciones: los modelos pueden producir declaraciones que suenan plausibles pero son fácticamente incorrectas, citas fabricadas, estadísticas inventadas y citaciones inventadas.
Corte de entrenamiento: los modelos tienen una fecha de corte de conocimiento y no saben sobre eventos después de esa fecha.
Errores de razonamiento: los cálculos matemáticos, lógica de múltiples pasos y razonamiento cronológico pueden ser poco confiables.
Sesgo: los modelos pueden reflejar sesgos presentes en los datos de entrenamiento, incluyendo sesgos de género, raza, culturales y políticos.
Inconsistencia: el mismo prompt puede producir salidas diferentes en diferentes ejecuciones.
Salidas similares: usuarios diferentes con prompts similares pueden recibir salidas similares o idénticas.
Deriva de estilo: en salidas largas, el tono y la voz pueden cambiar a mitad de pieza.

5. Cómo Verificar las Salidas

Trate las salidas de IA como un primer borrador, no un producto terminado. Antes de publicar o confiar en cualquier salida de IA:

Verifique cada hecho — nombres, fechas, estadísticas, citas, citas textuales. Busque la fuente original.
Compruebe las afirmaciones con fuentes autoritativas (sitios web oficiales, informes originales, datos gubernamentales).
Revise para sesgos y tono — ¿representa el sujeto de manera justa?
Confirme la alineación de marca — ¿coincide con su voz y valores?
Para imágenes/video de personas — confirme que se ha obtenido el consentimiento para cualquier persona real representada.
Para industrias reguladas (legal, médica, financiera, seguridad) — haga que un profesional cualificado revise antes de la publicación.

6. Etiquetado de Contenido IA

El Artículo 50 de la Ley de IA de la UE (obligaciones exigibles desde el 2 de agosto de 2026) y muchas regulaciones nacionales requieren que el contenido generado por IA sea identificable como tal. Aquí está la situación de Brainpercent, dicha con claridad:

Lo que hacemos hoy: se le informa de que está interactuando con un asistente de IA, todo el contenido de su espacio de trabajo es generado por IA por diseño y se presenta como borradores para su revisión, y la plataforma le recuerda revisar el contenido antes de publicarlo. Esta página de transparencia documenta cómo funciona nuestra IA, y nuestros asistentes de IA revelan que son IA y lo dirán con la verdad si usted pregunta.
En curso (objetivo: 2 de diciembre de 2026): incorporar procedencia legible por máquina (C2PA Content Credentials) en las imágenes y videos generados, más una ruta de verificación gratuita donde cualquiera puede comprobar si un archivo fue generado por Brainpercent. Hasta que esto se lance, nuestras salidas no llevan marcado legible por máquina.
Sus deberes como implementador (Artículo 50(4)): cuando publica contenido generado por IA, debe etiquetar los deepfakes (contenido sintético que representa personas, objetos, lugares o eventos reales y parece auténtico), y debe divulgar el texto generado por IA publicado para informar al público sobre asuntos de interés público, salvo que ese texto haya pasado por revisión editorial humana y una persona asuma la responsabilidad editorial.
Otras jurisdicciones: la FTC de EE.UU. (16 C.F.R. Part 255) exige divulgar respaldos y testimonios generados por IA en contextos comerciales; China, Corea del Sur y Singapur tienen requisitos de etiquetado de IA; consulte su ley local y las reglas de etiquetado de IA de cada plataforma.

Para ser explícitos: hoy no afirmamos cumplimiento total del Artículo 50. El etiquetado legible por humanos existe ahora; el marcado legible por máquina está programado antes del plazo de gracia del 2 de diciembre de 2026 para esa obligación. Hasta entonces, y después, usted sigue siendo responsable de las divulgaciones de implementador anteriores siempre que publique contenido generado por IA externamente.

7. Usos de Alto Riesgo (Prohibidos)

Brainpercent no está clasificada como un sistema de IA de alto riesgo bajo el Anexo III de la Ley de IA de la UE. NO puede usar el Servicio para:

Decisiones que afecten derechos fundamentales, empleo, acceso a la educación o beneficios sociales
Identificación o categorización biométrica de personas físicas
Gestión de infraestructura crítica
Aplicación de la ley o toma de decisiones judiciales
Evaluaciones de migración, asilo o control fronterizo
Diagnóstico médico, planificación de tratamiento o decisiones críticas para la seguridad

Tales usos caen bajo el régimen de sistemas de alto riesgo de la Ley de IA de la UE, que impone obligaciones de cumplimiento sustanciales (sistema de gestión de riesgos, gobernanza de datos, transparencia, supervisión humana, precisión + robustez). Brainpercent no está diseñada ni certificada para estos usos.

8. Contacto

Preguntas sobre transparencia de IA o comportamiento del modelo: edward@brainpercent.com con el asunto "AI Transparency".