Rendición de Cuentas
La confianza se gana con hechos, no con palabras. Estos son nuestros mecanismos de accountability:
Changelog del Protocolo
Mantenemos un registro público de cualquier cambio en este documento. Las versiones anteriores siempre están disponibles en el historial de cambios.
Reporte de Transparencia Semestral
Cada enero y julio publicamos un informe que incluye:
- Número de incidentes de seguridad
- Solicitudes gubernamentales de datos (si las hubiera)
- Métricas de precisión por Facultad
- Cambios en proveedores de IA
Canal de Integridad
Si detectás un comportamiento de la IA que viola estos principios (ej: sesgo, alucinación peligrosa, fallo de privacidad), reportalo directamente a protocolo@dikaia.io. Estos reportes tienen prioridad crítica para nuestro equipo.
Notificación de Brechas
En el improbable caso de un incidente de seguridad que comprometa datos personales, nos comprometemos a notificar a los afectados en un plazo máximo de 72 horas desde su detección, conforme a la Ley 6534/20.
Consecuencias de Incumplimiento Propio
Si Dikaia incumple cualquier principio de este Protocolo, el usuario afectado:
- Será notificado directamente
- Recibirá un informe detallado del incidente
- Tendrá derecho a la exportación completa de sus datos y cancelación inmediata sin costo ni penalidad
Contacto
Para reportes de integridad o consultas sobre el protocolo: protocolo@dikaia.io
Glosario
Para garantizar que este documento sea comprendido por todos los profesionales del derecho, independientemente de su familiaridad con la tecnología:
| Término | Definición |
|---|---|
| Alucinación (IA) | Cuando un modelo de inteligencia artificial genera información que parece correcta pero es inventada. Equivalente a un testigo que "recuerda" hechos que nunca ocurrieron. |
| Cifrado (AES-256 / TLS) | Técnicas que convierten los datos en un código ilegible para cualquiera que no tenga la clave. AES-256 protege los datos almacenados; TLS protege los datos mientras viajan por internet. Es el mismo estándar que usan los bancos. |
| Facultad | Nombre que Dikaia da a cada uno de sus productos. Cada Facultad representa una capacidad especializada (predicción, gestión, redacción, investigación, contratos, descubrimiento). |
| Generación Aumentada por Recuperación (RAG) | Técnica que obliga a la IA a buscar primero en documentos reales (leyes, jurisprudencia) antes de responder, en lugar de generar respuestas de memoria. Como un abogado que siempre consulta el código antes de opinar. |
| Modelo de lenguaje (LLM) | El tipo de inteligencia artificial que procesa y genera texto. Es la tecnología base detrás de Claude (Anthropic) y GPT (OpenAI). |
| Row Level Security (RLS) | Mecanismo de base de datos que crea barreras invisibles entre los datos de cada estudio jurídico. Como si cada organización tuviera su propia caja fuerte dentro del mismo banco. |
| Tenant (Inquilino) | En software, cada organización que usa la plataforma. Dikaia es "multi-tenant": muchos estudios jurídicos usan el mismo sistema, pero sus datos están completamente aislados entre sí. |
Para especificaciones técnicas detalladas (arquitectura de seguridad, certificaciones, configuración de infraestructura), consultá el Anexo Técnico disponible bajo solicitud o en dikaia.io/protocolo/anexo-tecnico.
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