Política de Transparencia de la IA

Esta página explica, en detalle, cómo funciona el motor de inteligencia artificial que calcula el Puntaje Objetivo IA — porque creemos que una calificación automatizada solo es confiable si su funcionamiento es auditable.

1. Lo que la IA nunca hace

La IA no edita, resume, censura ni oculta el texto original de una reseña. Lo que un cliente escribe se publica íntegro. La única salida de la IA es una puntuación estructurada calculada a partir de ese texto.

2. Cómo se calcula el puntaje

Cuando se envía una reseña, el texto se analiza con un modelo de lenguaje (GPT-4o mini de OpenAI) instruido para evaluar tres dimensiones de forma independiente, cada una de 1.0 a 5.0:

• Producto: calidad del producto o servicio principal.
• Atención: trato, rapidez y resolución del servicio al cliente.
• Envío: cumplimiento de tiempos y condiciones de entrega.

El modelo recibe también el rubro del negocio (ej. restaurante, moda, electrónica) y una breve descripción, para interpretar cada dimensión con el criterio adecuado a ese tipo de negocio.

El puntaje final se calcula con una ponderación fija: 40% Producto + 30% Atención + 30% Envío. El objetivo es que un problema puntual en una sola dimensión (ej. un envío tardío) no borre una experiencia positiva en las demás.

3. Penalización por inacción operativa

Si un mismo problema se repite en varias reseñas de un negocio (ej. retrasos con la misma agencia de envíos) y el negocio no lo resuelve en 30 días, las reseñas nuevas que mencionen ese problema reciben una penalización adicional al puntaje. Esto existe para que la calificación siga siendo honesta con los clientes cuando un problema conocido no se corrige.

4. Apelaciones y corrección de errores

Ningún modelo de IA es perfecto. Si un negocio considera que una reseña es falsa o que el puntaje no refleja los hechos, puede apelarla adjuntando evidencia. Un revisor humano evalúa cada apelación y puede: archivar la reseña (si es falsa/difamatoria) o corregir el puntaje (si la reseña es real pero se evaluó injustamente) — en ambos casos, el texto original del cliente nunca se modifica.

5. Limitaciones conocidas

• El modelo puede malinterpretar sarcasmo, jerga local o texto ambiguo.
• Reseñas muy cortas o vagas dan al modelo menos información para inferir con precisión.
• El puntaje es una estimación automatizada, no un juicio legal ni una verificación de hechos independiente.

6. Auditabilidad

Cada reseña publicada muestra su desglose completo por dimensión, visible tanto en el dashboard del negocio como en el widget público — cualquiera puede ver cómo se llegó al puntaje final.