Transparencia de inteligencia artificial

1. Qué hace el sistema

• Convierte un encargo escrito en una propuesta de estudio con preguntas y opciones revisables.
• Construye cohortes sintéticas condicionadas por distribuciones demográficas de fuentes estadísticas.
• Genera respuestas simuladas y calcula agregados, cortes, ponderaciones e intervalos internos.
• Puede buscar contexto reciente y fuentes públicas cuando el encargo lo necesita.
• Prepara informes, exportaciones y avisos operativos, incluida la notificación cuando el informe está listo.

2. Clasificación y límites

3. Registro de modelos

4. Salvaguardas

1. Separación entre hechos y respuestas: el contexto web se muestra como contexto con sus fuentes y no como una opinión de la población.
2. Fuentes y fechas: los datos demográficos se asocian a una fuente oficial, año y fecha de descarga cuando están disponibles.
3. Advertencias de alcance: el informe identifica que el panel es sintético y señala dominios o preguntas con precisión limitada.
4. Resultados agregados: se trabaja con distribuciones y cortes; no se crean perfiles de personas reales ni datos de contacto.
5. Revisión del usuario: las preguntas, opciones, contexto y resultados se pueden leer antes de utilizarlos para decidir.

5. Qué no puede afirmar un informe

Un informe de EncuestadurIA no demuestra lo que piensa una población real ni reemplaza un trabajo de campo. En particular, no debe presentarse como medición humana de intención de voto, cuota de mercado, notoriedad, ventas, penetración o aceptación. Cuando existe un dato humano publicado, puede utilizarse como referencia de partida y debe distinguirse del movimiento simulado por el motor.

6. Qué está acreditado y qué no

Ninguna cifra interna de acierto se publica como promesa. Esta es la lectura que admite hoy cada tipo de resultado, medida contra encuestas humanas publicadas:

• Orden de opciones parcial
  El informe sirve para ver qué opciones van delante y cuáles detrás dentro de una misma pregunta. Señal favorable en el banco de preguntas con respuesta humana conocida: el motor coloca en el mismo orden que la encuesta real la mayoría de las categorías. La comparación entre productos, precios o mensajes comerciales concretos no está acreditada todavía, porque no existe un banco de decisiones comerciales con el resultado humano oculto durante el desarrollo.
• Distancia entre opciones no acreditado
  La diferencia en puntos entre dos opciones no debe leerse como magnitud real. No hay medición que respalde la separación entre opciones; en el banco se comprueba el orden, no la distancia.
• Nivel absoluto (porcentaje publicable) parcial
  El porcentaje solo se lee en voz alta cuando el informe trae un punto de partida humano publicado para ese asunto y ese público, y aun así como cifra trazable a esa fuente, no como cifra certificada. Tener ancla humana es una condición de trazabilidad: dice de dónde sale el nivel de partida, no que el nivel de hoy esté validado. Si al ancla se le suma un cambio simulado que no se ha comprobado contra humanos, el resultado sigue sin acreditar. Precisión medida solo en los dominios con validación externa suficiente (papeleta anclada al resultado real, casos sellados del banco); fuera de ellos el porcentaje ordena, no cuantifica. Desde el cierre del 7-9-2026, las preguntas de hábito o frecuencia declarada sin punto de partida humano publicado no publican nivel: el informe lo avisa y baja el semáforo de esa pregunta (error medido de la familia: unos 11 puntos, hasta 17 en rutinas de medios).
• Diferencias entre segmentos no acreditado
  Los cortes por edad, sexo, estudios o territorio describen diferencias simuladas, pendientes de validación humana. El panel se equilibra con las tablas oficiales, pero no se ha comparado corte a corte con microdatos humanos del mismo estudio. Los cortes se publican con su base efectiva y no se publican por debajo del umbral.
• Movimiento entre dos pasadas no acreditado
  El cambio entre la pasada de partida y la posterior no se publica como movimiento real. Medido el 7 de septiembre de 2026 sobre 49 parejas temporales con dato humano en las dos puntas (docs/f7-parejas-temporales-2026-09-07.md y docs/calib-movimiento-2026-09-07.md): el error del nivel publicado es 2,19 puntos frente a 2,17 del control ingenuo «no ha cambiado nada», y amplificar el movimiento no mejora nada en reserva sellada (mejora −0,04 puntos, IC 95 % [−0,10, 0,04]). El cambio simulado apenas se relaciona con el real (r = 0,29) y es cinco veces más pequeño. Ese mismo día se probó además que la persona simulada reaccione al contexto, en tres variantes independientes sobre las 8 parejas económicas de mayor cambio real (docs/exp-reactividad-2026-09-07.md): contar el cambio macro en vez del nivel dobla la magnitud simulada (22 % → 50 % del movimiento humano) pero no la puntería (r = 0,35, dirección 55,6 %), y las tres variantes empeoran el nivel publicado frente al control (−0,02, −0,13 y −0,17 puntos, con el intervalo del 95 % cruzando el cero). El 8 de septiembre se probó la última vía propuesta por la auditoría externa: una capa de transición aprendida con tres coeficientes compartidos de inflación, paro y euríbor sobre el clima económico, con el motor congelado (docs/exp-transicion-2026-09-08.md): no pasa ninguna de las cinco condiciones (2,19 puntos frente a 2,12 del control, r = 0,01, mueve el 9 % de lo que se mueve la población). La puerta queda cerrada por cuatro mediciones independientes, no por falta de casos.

7. Supervisión y contacto

El usuario mantiene el control sobre el encargo y sobre las decisiones que tome. Recomendamos contrastar cualquier dato importante con fuentes primarias y, cuando la decisión lo requiera, validarlo con personas reales. Para solicitar información adicional sobre el uso de IA, escribe a soporte@encuestaduria.com.

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