Lanzamiento del Libro Blanco sobre Privacidad y Seguridad en NEARCON 2026
People+AI Verificable Collaboration con Integrity Criptográfico
24 de febrero de 2026 — Hoy, desde NEARCON 2026 en el Fort Mason Center de San Francisco, lanzamos el Libro Blanco sobre Privacidad y Seguridad de PAICE, un documento técnico exhaustivo que detalla cómo PAICE logra una evaluación colaborativa People+AI verificable manteniendo las garantías de privacidad más sólidas posibles. Lea y descargue aquí.
¿Qué contiene?
Este libro blanco documenta un cambio fundamental en cómo la evaluación de la colaboración con IA maneja la privacidad: de "confíe en nosotros" a "verifíquelo usted mismo". Diseñado para equipos de seguridad, responsables de cumplimiento y evaluadores de adquisiciones en industrias reguladas, proporciona detalles técnicos exhaustivos sobre tres capas de protección:
- Privacidad por Arquitectura — Cómo PAICE elimina los datos de la conversación en lugar de proteger los datos existentes.
- Inferencia Protegida por TEE — Privacidad a nivel de hardware utilizando Entornos de Ejecución Confiados en NEAR AI Cloud.
- Atestación de Puntuación en Cadena — Registros inmutables e inviolables mediante la cadena de bloques NEAR.
Secciones clave incluyen:
El Problema de la Observación — Por qué medir la calidad de la colaboración People+AI genera datos sensibles y cómo las protecciones tradicionales basadas en políticas (cifrado, controles de acceso, cronogramas de retención) comparten una limitación estructural: protegen los datos que ya existen.
Lo que mide PAICE — Las cinco dimensiones conductuales (Performance, Accountability, Integrity, Collaboration, Evolution) con prueba adaptativa y la jerarquía de evidencia que prioriza la verdad conductual sobre la percepción declarada.
Privacidad por Arquitectura — Detalle técnico sobre la no almacenamiento de conversaciones, la supresión de PII antes del procesamiento por IA, la minimización de la identidad mediante el hash SHA-256 y los siete almacenes de datos de producción (cinco conteniendo cero PII).
Modo Confidencial: Inferencia Protegida por TEE — La arquitectura de cascada dual en v6.0.0, cómo los entornos aislados por hardware previenen el acceso durante la computación y las configuraciones del modelo para los modos Estándar y Confidencial.
Atestación de Puntuación en Cadena — Hash SHA-256 determinístico, el contrato inteligente en paice.near y cómo los registros inmutables en la cadena de bloques hacen detectable cualquier manipulación posterior con certeza matemática.
Referencia Regulatoria y Marco — Apéndice detallado que mapea los controles de PAICE a los artículos de GDPR, los derechos CCPA/CPRA, los principios de Privacidad por Diseño de Cavoukian y las funciones del Marco de Privacidad de NIST.
Por qué es importante ahora
La suposición convencional en la evaluación conductual por IA es que los datos observacionales ricos requieren un almacenamiento de datos rico. Este libro blanco demuestra que esta es una equivalencia falsa. PAICE extrae las señales conductuales necesarias para una puntuación completa, produce resultados prácticos y lo hace sin retener los datos conversacionales que generarían exposición regulatoria.
Para las industrias reguladas —sanidad, finanzas, legal, gobierno— esto aborda una preocupación concreta de adquisición: ¿cómo se verifica que las afirmaciones de privacidad de un proveedor de evaluación se aplican realmente?
Enfoque tradicional: Confiar en la política del proveedor. Esperar que los controles de acceso funcionen. Aceptar que una base de datos mal configurada, una credencial comprometida o una citación judicial podrían exponerlo todo.
Enfoque PAICE:
- Privacidad por arquitectura elimina los datos.
- Hardware TEE impide el acceso durante el procesamiento.
- Atestación en cadena demuestra que los resultados no fueron manipulados.
Es la matemática la que convence, no el marketing.
Tres Capas de Protección
| Fase del Ciclo de Vida de los Datos | Capa de Protección | Garantía |
|---|---|---|
| En reposo | Privacidad por arquitectura | Los datos de la conversación no se almacenan. PII redactada. Identidad reducida a hashes irreversibles. |
| En tránsito / procesamiento | Inferencia protegida por TEE | El hardware impide el acceso durante la computación. La atestación criptográfica prueba la ejecución del enclave. |
| Después de la creación | Atestación en cadena | Hash SHA-256 en la cadena de bloques NEAR. Determinístico, inmutable, verificable independientemente. |
La privacidad sin verificabilidad es una promesa. La verificabilidad sin privacidad es exposición. PAICE logra ambas: privacidad demostrable con integridad verificable.
Detalles Técnicos del Modo Confidencial
PAICE v6.0.0 implementa una arquitectura de cascada dual:
Modo Estándar utiliza proveedores comerciales líderes de IA (Anthropic, Google, OpenAI) optimizados para la experiencia de evaluación de mayor calidad.
Modo Confidencial enruta toda la inferencia a través de NEAR AI Cloud, donde cada modelo se ejecuta dentro de un TEE. Al igual que en el Modo Estándar, la cascada del sistema vuelve automáticamente al siguiente modelo disponible si el modelo primario TEE no está disponible.
| Capa | Modo Estándar | Modo Confidencial (TEE) | Alternativa (TEE) |
|---|---|---|---|
| Chat | Claude Haiku 4.5 | gpt-oss-120b | DeepSeek-V3.1 |
| QA | Gemini 3 Flash | Qwen3-30B (262K ctx) | DeepSeek-V3.1 |
| Evaluación | Claude Opus 4.6 | GLM-5 (131K ctx) | gpt-oss-120b |
El Modo Confidencial está limitado a la sesión y no es reversible: una vez activada la garantía de privacidad, no se puede debilitar. La característica es enteramente aditiva: al desactivarla, no se cargan módulos NEAR y el sistema tiene cero sobrecarga en tiempo de ejecución.
Atestación en Cadena
Cuando una evaluación PAICE se completa con el Modo Confidencial activado:
- La carga útil de puntuación (ID de sesión, puntuación general, nivel, puntuaciones multidimensionales, marca de tiempo) se serializa canónicamente.
- Se aplica un hash SHA-256 con formato determinístico.
- Se compromete al contrato inteligente en
paice.nearen la red principal NEAR. - Se muestra en la página de resultados con insignia de verificación y enlace al explorador NearBlocks.
La consecuencia arquitectónica es: ni siquiera PAICE puede alterar retroactivamente una puntuación comprometida. Una vez que un hash se escribe en la cadena de bloques NEAR, es inmutable. Los usuarios, empleadores y auditores pueden verificar en cualquier momento que las puntuaciones coinciden con el registro en cadena.
Transparencia de Código Abierto
La integración NEAR ha sido de código abierto para inspección:
- Contrato Inteligente: github.com/snapsynapse/paice-near-integration
- Lenguaje del Contrato: Rust utilizando NEAR SDK 5.6.0
- Dirección Principal: paice.near
- Transacción de Despliegue: 3dG2Qr8KRgLedeZctz8TPe2KwRinWXPCzLkvX37yoRFY
Lea el Libro Blanco Completo
El libro blanco completo está disponible ahora en paice.work/whitepaper.
Ya sea que usted sea:
- Un responsable de seguridad o cumplimiento evaluando proveedores de evaluación de IA para entornos regulados.
- Un equipo de adquisiciones que necesita documentación técnica para la debida diligencia.
- Un defensor de la privacidad interesado en implementaciones de privacidad por arquitectura.
- Un investigador estudiando sistemas de IA verificables y atestación en cadena.
- Un comprador empresarial que requiere garantías de privacidad e integridad defendibles.
...el libro blanco proporciona la profundidad técnica, los mapeos regulatorios y las limitaciones transparentes que necesita para tomar decisiones informadas.
Pruebe el Modo Confidencial
¿Listo para experimentar la evaluación protegida por TEE? Realice la evaluación PAICE con el Modo Confidencial activado utilizando el parámetro ?s=confidential URL.
Únase a Nosotros en NEARCON
Presentaremos este libro blanco en NEARCON 2026 como parte del programa Innovation Sandbox. Contáctenos para ver la demostración y discutir cómo la privacidad verificable puede transformar la evaluación de IA para las industrias reguladas.
Lecturas Relacionadas
📖 Privacidad y Seguridad:
- Presentando el Modo Confidencial — Privacidad a nivel de hardware para su evaluación.
- Privacidad por Diseño — Análisis técnico profundo de la arquitectura de privacidad de PAICE.
- Sus Datos, Su Privacidad — Qué datos recopila PAICE y cómo están protegidos.
📖 Marco PAICE:
- Libro Blanco de Visión PAICE.work — Documentación original del marco.
- El Marco PAICE: Cinco Dimensiones — Análisis profundo del marco.
- Presentando el Programa PAICE Founding Partner — Para organizaciones.
📖 Para Industrias Reguladas:
- ¿Puede PAICE Funcionar en Industrias Reguladas? — Sanidad, finanzas, legal.
- IA Collaboration en Sanidad — HIPAA y seguridad del paciente.
- IA Collaboration para Profesionales Legales — Estándares y ética profesional.
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