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 esto en cumplimiento de las obligaciones del Artículo 4 (alfabetización en IA) y el Artículo 50 (transparencia) bajo la Ley de IA de la UE (Reglamento 2024/1689).

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 pero nunca se usan para entrenar ningún modelo de IA — ni el nuestro ni el de nuestros proveedores.

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 GPT — generación de texto secundaria, soporte multilingüe
Google VEO, OpenAI Sora, Kling AI, Seedance — generación de video
Flux, Gemini, nano-banana — generación de imágenes
ElevenLabs, 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 y muchas regulaciones nacionales requieren que el contenido generado por IA sea identificable como tal. Cuando publica contenido generado por IA externamente:

Artículo 50(2) — los medios sintéticos que representan personas o eventos reales deben etiquetarse como generados artificialmente a menos que se usen para sátira, parodia o expresión artística.
Artículo 50(4) — los deepfakes deben ser divulgados como tales.
FTC §255 (EE.UU.) — los respaldos y testimonios generados por IA deben divulgarse en contextos comerciales.
Otras jurisdicciones — China, Corea del Sur y Singapur tienen requisitos de etiquetado de IA; consulte su ley local.

Brainpercent no etiqueta automáticamente el contenido con marcas de agua o divulgaciones visibles. Usted es responsable de agregar las divulgaciones requeridas donde corresponda. Dentro del panel, las salidas generadas por IA están claramente marcadas como generadas por IA.

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".