Privacy & External Agent Data Policy

1. Alcance

Esta política describe cómo System Friction Institute (SFI) trata datos asociados con sus superficies públicas, analítica web, interfaces autenticadas y External Agent Gateway.

SFI separa observación, evidencia, inferencia, propuesta, autorización, ejecución y retorno. La existencia de un registro técnico no convierte por sí misma ese registro en evidencia de una persona, organización o fenómeno.

2. Datos que pueden procesarse

En superficies públicas pueden procesarse datos técnicos de navegación, página visitada, fecha/hora, dispositivo o navegador, origen de campaña y eventos de uso del instrumento, sujeto a la configuración de consentimiento aplicable.

En superficies autenticadas o agentic/API pueden procesarse identificadores técnicos del principal o agente, tenant o workspace cuando exista, scopes autorizados, operación solicitada, timestamps, identificadores de objetos SFI, referencias de evidencia, resultados de runtime y trazas de auditoría.

Las credenciales de acceso se utilizan para autenticar y autorizar operaciones. SFI no debe exponer tokens, service-role secrets ni credenciales en respuestas públicas, reportes o recursos indexables.

3. External Agent Gateway

Los clientes de IA autorizados pueden utilizar el gateway externo de SFI para observar superficies permitidas, proponer acciones, realizar acciones internas ya autorizadas y operar funciones del Method Lab según scopes y autoridad.

Las propuestas externas no se autoaprueban. La aprobación y la promoción canónica permanecen decisiones de gobernanza separadas. Las operaciones de laboratorio que requieren root_delegate conservan trazabilidad y provenance.

SFI puede registrar actorId, label de credencial, scopes, operación, objeto afectado, evidencia referenciada, resultado y timestamps con fines de seguridad, auditoría, calibración y continuidad institucional.

4. Method Lab, Cognitive Twin y aprendizaje

Una observación persistida en Method Lab puede incorporarse al ledger epistemológico con provenance. Los análisis, evaluaciones del Cognitive Twin, predicciones y outcomes pueden conservarse para reconstrucción longitudinal y calibración.

El Cognitive Twin no debe promover automáticamente una inferencia a hecho canónico. El aprendizaje institucional se basa en retorno observable, comparación con outcomes, error, evidencia y gobernanza, no únicamente en texto generado por un modelo.

5. Google Analytics y consentimiento

SFI utiliza Google Analytics 4 para medir navegación y uso de superficies públicas. La configuración implementa Consent Mode v2 con analytics_storage, ad_storage, ad_user_data y ad_personalization denegados por defecto hasta que exista una elección de consentimiento.

Cuando una persona acepta o rechaza, SFI actualiza ese estado de consentimiento. La analítica pública no debe enviar como parámetros texto libre de evidencia, objetivos privados, nombres, correos, identificadores de cuenta ni contenido autenticado.

Los datos y la modelización disponibles para Google dependen del consentimiento, la configuración de Google y la jurisdicción aplicable. La configuración técnica no sustituye obligaciones legales que puedan corresponder a una organización o territorio determinado.

6. Finalidades

Los datos se procesan para operar SFI, autenticar y autorizar agentes, mantener seguridad y auditoría, reconstruir historia de decisiones, medir desempeño técnico, evaluar predicciones, producir reportes gobernados y mejorar instrumentos mediante outcomes documentados.

SFI no utiliza una señal pública aislada para inferir estados psicológicos no declarados ni debe convertir métricas de atención en autoridad, causalidad o validación metodológica.

7. Compartición y proveedores

SFI puede utilizar proveedores técnicos necesarios para hosting, base de datos, observabilidad, analítica, modelos de lenguaje o ejecución de infraestructura. Cada proveedor recibe únicamente el contexto necesario para la operación correspondiente, según configuración y permisos disponibles.

Una integración externa autorizada, incluido un cliente de IA, actúa dentro de sus scopes. El acceso de un agente a una superficie no implica acceso a ROOT, datos privados, evidencia restringida o autoridad de ejecución no concedida.

8. Retención, auditoría y seguridad

Los periodos de retención pueden variar según la clase de registro. Evidencia, decisiones, retornos, predicciones y eventos de auditoría pueden conservarse longitudinalmente cuando son necesarios para trazabilidad, investigación, seguridad o gobernanza.

SFI aplica separación de autoridad, scopes, trazabilidad de operaciones y registro de provenance. Ningún mecanismo técnico elimina por completo el riesgo; los controles se revisan conforme cambia la infraestructura.

9. Derechos, solicitudes y contacto

Las solicitudes relacionadas con acceso, corrección, eliminación, consentimiento o tratamiento de datos pueden dirigirse mediante la superficie de contacto institucional de SFI. La respuesta aplicable dependerá de la naturaleza del dato, la relación con SFI y la normativa correspondiente.

Contacto institucional: https://systemfriction.org/contact

10. Recursos para agentes y modelos

Los recursos públicos machine-readable de SFI incluyen /llms.txt, /llms-full.txt, /ai-index.json, /field-schema.json, /openapi.json y /api/external/v1/manifest. Estos recursos describen capacidades públicas y reglas de interpretación; no conceden autorización por sí mismos.