CLAUDIA
Central de seguridad
Central de seguridad
Aquí encontrará una visión general de las medidas de seguridad implementadas para proteger y garantizar la conformidad de los datos de nuestros clientes. Cualquier solicitud adicional puede hacerse a través del correo electrónico legal@cloudhumans.com.
legal@cloudhumans.com
Las empresas que más crecen escalan atención con Cloud Humans:
Resumen
Infraestructura
Políticas internas
Piloto
Controles
Modelos
Modelos de lenguaje avanzados
Los principales razonamientos, decisiones y flujos multi agente de ClaudIA se ejecutan sobre modelos fundacionales de última generación, seleccionados a partir de benchmarks internos rigurosos que evalúan calidad de respuesta, confiabilidad y desempeño en escenarios reales de producción.
Actualmente, el modelo fundacional principal es GPT 5.2 (reasoning), responsable de decisiones de alto nivel, planeación, descomposición de tareas, coordinación entre agentes y generación de la respuesta final.
Además del modelo fundacional, ClaudIA opera con un ecosistema de modelos especializados, activados según el tipo de tarea y el contexto, incluyendo:
• modelos fine tuned optimizados para baja latencia y costo en tareas específicas
• modelos de reconocimiento y procesamiento de voz
• modelos de IA que no pertenecen a la familia de LLMs, usados para clasificación, ruteo, scoring y automatización determinística
Esta arquitectura híbrida garantiza que cada acción se ejecute con el modelo más adecuado y confiable, ofreciendo respuestas precisas, consistentes y eficientes, con alta previsibilidad y escalabilidad.
Uso
Inteligencia diseñada para soporte al cliente
ClaudIA es una agente de soporte al cliente basada en IA que conversa de forma natural y resuelve los tickets más comunes. Encuentra la información correcta dentro de la base de contenidos personalizada de cada empresa para responder con precisión.
También puede conectarse a cualquier base de datos o sistema interno vía API, permitiendo consultar, actualizar y personalizar información cuando sea necesario.
Consulta políticas de soporte disponibles públicamente
Consulta documentación privada y específica de cada empresa
Opcional: consulta y edita información en bases de datos personalizadas
Entrenamiento
Solo recopilamos los datos que los propios usuarios proporcionan de manera voluntaria al interactuar con nuestro agente de IA. Los ejemplos más comunes de preguntas y datos procesados incluyen:
Pregunta sobre productos y funcionalidades
Dudas y consultas sobre precios
Consultas de tipo comercial
Información de contacto como correo electrónico y teléfono
Datos sensibles o protegidos como información de salud u opiniones políticas
Características personales protegidas como raza o género
Datos biométricos
Inferencia
Durante la inferencia, Cloud Humans utiliza los siguientes datos para generar recomendaciones e insights, garantizando privacidad y cumplimiento normativo:
Consultas de búsqueda de los usuarios
Datos de perfil sin información personalmente identificable
Comandos de entrada para generar mensajes personalizados
Información personalmente identificable
Datos personales sensibles
Gobernanza de Datos de IA
Fuentes de datos utilizadas para modelos de IA
Cumplimiento en el uso y compartición de datos para modelos basados en LLM
Exclusión de datos de clientes del entrenamiento de modelos
Pruebas y Monitoreo de Modelos de IA
Garantía de eficacia y calidad del modelo
Monitoreo continuo del desempeño del modelo
Recolección de registros de eventos para modelos
Mejora de la explicabilidad de los modelos
Ciberseguridad de IA
Implementación de mecanismos de protección contra prompts maliciosos
Protección contra el envenenamiento de datos de entrenamiento
Aplicación de controles estrictos de acceso y autenticación
Supervisión continua de las operaciones de los sistemas de IA
Herramientas de IA de terceros y auditorías
Garantía de eficacia y calidad del modelo
Monitoreo continuo del desempeño del modelo
Recolección de registros de eventos para modelos
Resumen
Infraestructura
Políticas internas
Piloto
Controles
Modelos
Modelos de lenguaje avanzados
Los principales razonamientos, decisiones y flujos multi agente de ClaudIA se ejecutan sobre modelos fundacionales de última generación, seleccionados a partir de benchmarks internos rigurosos que evalúan calidad de respuesta, confiabilidad y desempeño en escenarios reales de producción.
Actualmente, el modelo fundacional principal es GPT 5.2 (reasoning), responsable de decisiones de alto nivel, planeación, descomposición de tareas, coordinación entre agentes y generación de la respuesta final.
Además del modelo fundacional, ClaudIA opera con un ecosistema de modelos especializados, activados según el tipo de tarea y el contexto, incluyendo:
• modelos fine tuned optimizados para baja latencia y costo en tareas específicas
• modelos de reconocimiento y procesamiento de voz
• modelos de IA que no pertenecen a la familia de LLMs, usados para clasificación, ruteo, scoring y automatización determinística
Esta arquitectura híbrida garantiza que cada acción se ejecute con el modelo más adecuado y confiable, ofreciendo respuestas precisas, consistentes y eficientes, con alta previsibilidad y escalabilidad.
Uso
Inteligencia diseñada para soporte al cliente
ClaudIA es una agente de soporte al cliente basada en IA que conversa de forma natural y resuelve los tickets más comunes. Encuentra la información correcta dentro de la base de contenidos personalizada de cada empresa para responder con precisión.
También puede conectarse a cualquier base de datos o sistema interno vía API, permitiendo consultar, actualizar y personalizar información cuando sea necesario.
Consulta políticas de soporte disponibles públicamente
Consulta documentación privada y específica de cada empresa
Opcional: consulta y edita información en bases de datos personalizadas
Entrenamiento
Solo recopilamos los datos que los propios usuarios proporcionan de manera voluntaria al interactuar con nuestro agente de IA. Los ejemplos más comunes de preguntas y datos procesados incluyen:
Pregunta sobre productos y funcionalidades
Dudas y consultas sobre precios
Consultas de tipo comercial
Información de contacto como correo electrónico y teléfono
Datos sensibles o protegidos como información de salud u opiniones políticas
Características personales protegidas como raza o género
Datos biométricos
Inferencia
Durante la inferencia, Cloud Humans utiliza los siguientes datos para generar recomendaciones e insights, garantizando privacidad y cumplimiento normativo:
Consultas de búsqueda de los usuarios
Datos de perfil sin información personalmente identificable
Comandos de entrada para generar mensajes personalizados
Información personalmente identificable
Datos personales sensibles
Gobernanza de Datos de IA
Fuentes de datos utilizadas para modelos de IA
Cumplimiento en el uso y compartición de datos para modelos basados en LLM
Exclusión de datos de clientes del entrenamiento de modelos
Pruebas y Monitoreo de Modelos de IA
Garantía de eficacia y calidad del modelo
Monitoreo continuo del desempeño del modelo
Recolección de registros de eventos para modelos
Mejora de la explicabilidad de los modelos
Ciberseguridad de IA
Implementación de mecanismos de protección contra prompts maliciosos
Protección contra el envenenamiento de datos de entrenamiento
Aplicación de controles estrictos de acceso y autenticación
Supervisión continua de las operaciones de los sistemas de IA
Herramientas de IA de terceros y auditorías
Garantía de eficacia y calidad del modelo
Monitoreo continuo del desempeño del modelo
Recolección de registros de eventos para modelos
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Infraestructura
Políticas internas
Piloto
Controles
Modelos
Modelos de lenguaje avanzados
Los principales razonamientos, decisiones y flujos multi agente de ClaudIA se ejecutan sobre modelos fundacionales de última generación, seleccionados a partir de benchmarks internos rigurosos que evalúan calidad de respuesta, confiabilidad y desempeño en escenarios reales de producción.
Actualmente, el modelo fundacional principal es GPT 5.2 (reasoning), responsable de decisiones de alto nivel, planeación, descomposición de tareas, coordinación entre agentes y generación de la respuesta final.
Además del modelo fundacional, ClaudIA opera con un ecosistema de modelos especializados, activados según el tipo de tarea y el contexto, incluyendo:
• modelos fine tuned optimizados para baja latencia y costo en tareas específicas
• modelos de reconocimiento y procesamiento de voz
• modelos de IA que no pertenecen a la familia de LLMs, usados para clasificación, ruteo, scoring y automatización determinística
Esta arquitectura híbrida garantiza que cada acción se ejecute con el modelo más adecuado y confiable, ofreciendo respuestas precisas, consistentes y eficientes, con alta previsibilidad y escalabilidad.
Uso
Inteligencia diseñada para soporte al cliente
ClaudIA es una agente de soporte al cliente basada en IA que conversa de forma natural y resuelve los tickets más comunes. Encuentra la información correcta dentro de la base de contenidos personalizada de cada empresa para responder con precisión.
También puede conectarse a cualquier base de datos o sistema interno vía API, permitiendo consultar, actualizar y personalizar información cuando sea necesario.
Consulta políticas de soporte disponibles públicamente
Consulta documentación privada y específica de cada empresa
Opcional: consulta y edita información en bases de datos personalizadas
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Solo recopilamos los datos que los propios usuarios proporcionan de manera voluntaria al interactuar con nuestro agente de IA. Los ejemplos más comunes de preguntas y datos procesados incluyen:
Pregunta sobre productos y funcionalidades
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Datos sensibles o protegidos como información de salud u opiniones políticas
Características personales protegidas como raza o género
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Consultas de búsqueda de los usuarios
Datos de perfil sin información personalmente identificable
Comandos de entrada para generar mensajes personalizados
Información personalmente identificable
Datos personales sensibles
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Cumplimiento en el uso y compartición de datos para modelos basados en LLM
Exclusión de datos de clientes del entrenamiento de modelos
Pruebas y Monitoreo de Modelos de IA
Garantía de eficacia y calidad del modelo
Monitoreo continuo del desempeño del modelo
Recolección de registros de eventos para modelos
Mejora de la explicabilidad de los modelos
Ciberseguridad de IA
Implementación de mecanismos de protección contra prompts maliciosos
Protección contra el envenenamiento de datos de entrenamiento
Aplicación de controles estrictos de acceso y autenticación
Supervisión continua de las operaciones de los sistemas de IA
Herramientas de IA de terceros y auditorías
Garantía de eficacia y calidad del modelo
Monitoreo continuo del desempeño del modelo
Recolección de registros de eventos para modelos