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Estrategia Tecnológica · Legales y Compliance

Inteligencia Artificial en GST, explicada para todos

Esta guía reúne, en un solo lugar y en lenguaje claro, cómo GST adopta y gobierna la Inteligencia Artificial: qué herramientas usamos, quién puede usarlas, qué está permitido y qué no, y cómo cuidamos los datos y el cumplimiento normativo.

📄 2 documentos oficiales 👥 Toda la organización 🗓️ Vigencia 2026 🔒 Confidencial · uso interno
💡
En una frase

En GST queremos que uses la IA para trabajar mejor y más rápido, utilizando las herramientas aprobadas, buscando proteger los datos sensibles y revisando siempre lo que la IA produce. Esta página te explica las reglas y te ayuda a resolver dudas mientras leés.

Guía Cómo usar esta página

1️⃣

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Arriba a la derecha, Simple muestra resúmenes y lo imprescindible; Completo agrega tablas, matrices RACI, KPIs y configuraciones técnicas. Podés cambiar cuando quieras.

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A la izquierda tenés el índice completo, agrupado en (A) el Modelo de Gobierno y (B) la Política. La sección que estás leyendo se resalta sola.

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Mirá los colores: amarillo = atención, rojo = prohibido, verde = permitido. Los recuadros 💡 traducen lo técnico a lenguaje simple.

Panorama General: Los dos documentos de un vistazo

El gobierno de IA en GST se apoya en dos documentos complementarios. Uno dice “qué reglas seguimos” (la Política) y el otro “cómo lo implementamos con herramientas y estructura” (el Modelo de Gobierno).

🔗
Cómo se relacionan

La Política (B) marca los límites y principios obligatorios para todos. El Modelo de Gobierno (A) los lleva a la práctica con herramientas concretas (Microsoft 365 Copilot, agentes de IA, GitHub Copilot, Claude Code), estructura de comité y métricas. Si tenés una duda de “¿qué puedo hacer?”, mirá la Política; si es “¿con qué herramienta y cómo me habilitan?”, mirá el Modelo.

Fin de la introducción — comienza el Modelo de Gobierno

Documento A · Marco general Modelo de Gobierno de IA

Un único marco para toda la organización, con principios y estructura comunes, dividido en dos partes según el tipo de trabajo: las áreas de negocio y los equipos de desarrollo de software.

💡
En palabras simples

GST adopta la IA de forma ordenada y segura. Para eso fija reglas iguales para todos (principios, identidad única, no usar tus datos para entrenar modelos, supervisión humana, control del gasto) y luego adapta las herramientas a cada tipo de tarea.

Alcance: ¿a quién aplica?

Aplica a todo el grupo GST y a todas las personas que usan asistentes y herramientas de IA generativa provistas y aprobadas por la organización, en cualquiera de sus dos dominios:

🏢

Áreas de Negocio y soporte

Operaciones, Finanzas, Capital Humano, Comercial, Atención al Cliente, Legales y demás funciones administrativas. La IA como asistente personal de productividad y chat de consultas (Parte I).

💻

Desarrollo de Software

Desarrolladores, QA con coding, ingenieros de plataforma y de datos. La IA como asistente de codificación y herramienta de modernización de software (Parte II).

🚫
Regla de oro

Toda adquisición o uso de IA fuera del catálogo corporativo aprobado se considera Shadow AI / Shadow IT y está expresamente prohibida. El desarrollo ciudadano se encauza por el carril de graduación.

Los 3 objetivos principales

🚀

Productividad medible

Ganar horas, calidad y velocidad de entrega, habilitando a cada persona con la herramienta adecuada a su función.

🛡️

Seguridad y cumplimiento

Operar como una entidad regulada: proteger la información sensible de clientes, terceros y de la organización.

💰

Gasto bajo control (FinOps)

Evitar la proliferación de licencias y el consumo no gestionado; asignar recursos donde el caso de uso justifica el retorno.

📘 Estás en modo Completo · a continuación, el detalle de los principios rectores.

Principios comunes

PrincipioQué significa
Mínima fricciónLas herramientas se integran de forma nativa con Microsoft Entra ID y el ecosistema Microsoft 365/Azure ya instalado.
Arquitectura de dos capasUna Capa Estándar de cobertura amplia y mínima fricción, y una Capa Especializada focalizada en casos de alto valor. Son complementarias, no excluyentes.
Identidad federadaSingle Sign-On vía Entra ID, con MFA obligatorio y alta/baja automatizada (SAML/SCIM).
No-entrenamiento y no-retenciónGarantía contractual de que el contenido corporativo no entrena modelos, con Zero Data Retention donde el proveedor lo ofrezca — obligatorio para GST.
Grounding y permisosLas respuestas se anclan en información corporativa verificable y nunca exponen contenido fuera del acceso legítimo del usuario.
Supervisión humanaToda salida destinada a clientes, reguladores, decisiones o sistemas productivos debe ser revisada y validada por la persona responsable.
Gestión financiera activaPresupuestos cerrados, visibilidad del consumo, hard-caps técnicos, alertas escalonadas y asignación por valor.
Catálogo únicoLa IA se adquiere y usa exclusivamente por el catálogo aprobado; el Shadow AI está prohibido y el desarrollo ciudadano se encauza por el carril de graduación.
Cumplimiento regulatorioAnclado en el marco aplicable a GST (ej.: SSN, BCRA, Ley 25.326 y Ley 27.401).

A · Parte I Áreas de Negocio

Microsoft 365 Copilot (Capa Estándar) + Agentes de IA especializados (Capa Especializada).

💡
En palabras simples

Si trabajás en un área de gestión de negocio o administrativa (no IT), tu IA principal es Copilot dentro de Office (Outlook, Word, Excel, Teams): te ayuda a redactar, resumir reuniones, armar documentos y analizar planillas. Para consultas profundas sobre normativa, pólizas o procesos, algunas áreas suman agentes especializados que responden con cita a la fuente.

Capa Estándar · cobertura objetivo
80%
del personal administrativo aprobado
Capa Especializada · cobertura
20%
focalizada por proceso de alto valor

Las dos capas en detalle

📊

Capa Estándar — Microsoft 365 Copilot

Asistente de productividad embebido en Office, anclado a Microsoft Graph respetando los permisos de cada usuario. Casos típicos: correos, resúmenes de reuniones, documentos, presentaciones y análisis de planillas.

🎯

Capa Especializada — Agentes de IA

Agentes por dominio anclados a bases de conocimiento curadas (pólizas, condiciones de clientes, información financiera, normativa, procesos), con cita explícita a la fuente para reducir alucinaciones. Construidos sobre Copilot Studio o Claude Enterprise.

📋 Tabla comparativa completa de las dos capas
DimensiónCapa Estándar · M365 CopilotCapa Especializada · Agentes
Cobertura objetivo80% del personal administrativo aprobado20% focalizado
Perfil de usuarioOperaciones, Finanzas, Legales, RR.HH., Comercial, Atención al ClienteAnalistas y especialistas con consulta sobre conocimiento de dominio
Casos de usoCorreos, resúmenes, documentos, presentaciones, análisis de planillasConsultas sobre productos, normativa, procesos, RR.HH.; análisis documental profundo, agentes específicos
Plataforma / modelosOffice + modelos como GPT, Claude vía CopilotCopilot Studio; Claude y equivalentes
Capa de datosCorreo, archivos, Teams, SharePoint respetando permisosBases de conocimiento curadas y de alcance acotado
IdentidadEntra ID (nativo)Entra ID vía SAML/SCIM
Métrica primariaAdopción activa y horas ahorradasTasa de resolución y calidad de respuesta
⚙️ Configuración corporativa estándar (seguridad)

Capa Estándar — Microsoft 365 Copilot

  • SSO vía Entra ID con MFA obligatorio; alta/baja automatizadas.
  • Respeto estricto de permisos: solo expone contenido al que el usuario ya tiene acceso.
  • Garantía contractual de no-entrenamiento y no-retención de prompts más allá de la sesión.
  • Audit logs de identidad integrados al SIEM corporativo.

Capa Especializada — Agentes de IA

  • Plan Enterprise con identidad federada (SAML 2.0 + SCIM).
  • No-entrenamiento y Zero Data Retention — obligatorio para GST.
  • Bases de conocimiento curadas, versionadas y con control de acceso por rol.
  • Respuestas con cita a la fuente; guardarraíles que bloquean temas fuera de alcance.
🏛️ Estructura de gobierno: Comité y matriz RACI

El Comité de Gobernanza de IA es el órgano de decisión estratégica. Cadencia: mensual los primeros 6 meses, luego trimestral. Las decisiones materiales requieren mayoría calificada.

RolOcupanteResponsabilidad principal
OwnerPilar ModernizaciónConvocatoria, agenda, escalamiento al Comité Ejecutivo
CISOSeguridad de la InformaciónControles de seguridad, gestión de incidentes
Compliance OfficerCumplimiento NormativoMapeo BCRA / SSN / Ley 25.326 / Ley 27.401
Referentes de NegocioLíderes de áreasCasos de uso, priorización, validación de valor
FinOps LeadFinanzas / Estrategia TecnológicaPresupuesto, monitoreo de consumo, intercompany
CoE de IAA definirAdopción, capacitación, métricas y soporte
R Responsable (ejecuta) A Aprobador (decide) C Consultado I Informado
ProcesoComitéCISONegocioFinOps
Política de uso aceptableACCI
Alta/baja de licencias Capa EstándarIRCC
Habilitación Capa EspecializadaACRC
Curaduría de bases de conocimientoICRI
Definición y revisión de hard-capsAIIR
Notificación de ciberincidentesIRII
Reportería mensual de KPIsRRRR

¿Quién accede y cómo?

🟦

Capa Estándar (Copilot)

Acceso prácticamente universal para roles administrativos. Requiere: pertenecer a un área de negocio/soporte, completar la capacitación obligatoria, firmar la Política de Uso Aceptable, tener cuenta en Entra ID con MFA, solicitud formal del responsable vía InvGate y aprobación presupuestaria.

🟪

Capa Especializada (Agentes)

Universo acotado, asignado por relevancia funcional y valor del caso de uso (puede revisarse cada semestre). Solicitud formal vía InvGate. Perfiles: analistas de Operaciones (pólizas, siniestros, procedimientos, situaciones financieras, clientes), RR.HH., Finanzas, Comercial/Atención al Cliente y referentes de Compliance/Legales.

🔄
Retiro y reasignación

Inactividad > 30 días dispara revisión automática de la licencia. Cambiar a un rol fuera de las áreas elegibles implica reasignación o retiro. El incumplimiento material de la política suspende el acceso y deriva al Comité.

Seguridad, privacidad y cumplimiento

💡
En palabras simples

GST es una entidad regulada. Por eso la IA funciona con controles: respeto de permisos, registros de auditoría de identidad y contratos que garantizan que tus datos no entrenan al modelo.

Marco regulatorio aplicable a GST

NormaAlcance relevante para la IA
Resolución SSN 38477Continuidad operativa y seguridad de la información en aseguradoras. Aplica directamente a GST.
BCRA Com. “A” 7724 (10-mar-2023)Requisitos mínimos de gestión de riesgo de TI y seguridad. Aplica de manera referencial.
BCRA Com. “A” 8280 (2025)Respuesta y recuperación ante ciberincidentes (RRCI), incluida la cadena de proveedores.
Ley 25.326Protección de Datos Personales; transferencias internacionales con país adecuado o cláusulas tipo. Autoridad: AAIP.
Ley 27.401Responsabilidad penal de personas jurídicas: la IA debe estar en el mapa de riesgos del Programa de Integridad.

Controles transversales

  • Respeto de permisos: ninguna respuesta expone contenido fuera del acceso del usuario.
  • SIEM corporativo: ingestión de audit logs de identidad de ambas capas con alertas.
  • Catálogo único: comprar IA fuera del catálogo es Shadow AI, prohibido.

Control del gasto (FinOps) y métricas

💡
En palabras simples

Para que el costo no se dispare, hay presupuestos cerrados y topes técnicos (hard-caps) con alertas: al 70% avisa al referente, al 85% al líder, y al 100% se bloquea hasta reaprobar. Se mide adopción, horas ahorradas y calidad.

💰 Hard-caps y alertas escalonadas
DimensiónHard-capAlertas
Licencias Capa Estándar (por usuario)Padrón aprobado por áreaRevisión mensual de inactivas (>30 días)
Consumo de agentes por áreaCuota mensual del área70% → referente · 85% → líder + CoE · 100% → bloqueo
Total mensual organización1/12 del presupuesto anual + 15%Reportes semanales al FinOps Lead
📈 Cuadro de mando de KPIs (Año 1)
IndicadorMeta año 1Cadencia
Adopción activa≥ 80% de licencias con uso significativoMensual
Horas ahorradas por usuario≥ 3 hs/semana promedioTrimestral
Tasa de resolución (agentes)≥ 75% sin escalamientoMensual
Calidad de respuestas≥ 90% sin corrección materialTrimestral
Costo por usuario efectivoDentro de la banda presupuestadaMensual
ROI año 1Positivo (productividad > inversión)Anual
Incidentes de seguridadCero materialesContinuo
⚠️ Principales riesgos y mitigaciones
RiesgoProb.ImpactoMitigación
Fuga de datos sensibles (PII, financieros, RR.HH.)MediaCríticoRespeto de permisos; no-entrenamiento y no-retención contractual; capacitación obligatoria
Respuestas incorrectas / alucinacionesMediaAltoAgentes con cita a la fuente; supervisión humana; muestreo
Sobre-confianza del usuarioMediaAltoCapacitación; etiquetar salidas como asistidas por IA; validación
Overrun presupuestarioMediaAltoHard-caps; alertas; asignación por valor
Shadow AIAltaMedio-AltoCatálogo único; carril de graduación + catálogo de activos por nivel; bloqueo de dominios; auditoría

Política de uso aceptable · Áreas de Negocio

✓ Usos permitidos

  • Redactar, mejorar y resumir correos y documentos.
  • Sintetizar reuniones y extraer puntos de acción de transcripciones autorizadas.
  • Elaborar informes, minutas y presentaciones con supervisión humana.
  • Analizar planillas y datos no clasificados como restringidos.
  • Buscar información corporativa a la que ya tenés acceso legítimo.
  • Consultar las bases de conocimiento aprobadas (pólizas, normativa, procesos, políticas internas, regulaciones).

✕ Usos prohibidos

  • Ingresar datos reales de asegurados o terceros (PII) en herramientas no aprobadas.
  • Ingresar credenciales, secretos, tokens o info restringida sin autorización del CISO.
  • Comunicar una salida de la IA a clientes o reguladores sin revisión humana.
  • Habilitar decisiones automáticas sobre personas sin un “gate” humano.
  • Usar herramientas o planes no aprobados (incluye planes gratuitos individuales).
  • Eludir etiquetas de sensibilidad, DLP o cuotas presupuestarias.
Tus obligaciones

Aceptar la política y recertificarla cada año · revisar y validar toda salida antes de usarla o comunicarla · reportar de inmediato incidentes o exposiciones de datos · mantenerte actualizado sobre cambios.

A · Parte II Desarrollo de Software

GitHub Copilot Enterprise (Capa Estándar) + Claude Code (Capa Especializada).

💡
En palabras simples

Si programás, tu IA de todos los días es GitHub Copilot (autocompletado, tests, revisión inicial de PRs). Para tareas grandes y difíciles — modernizar sistemas viejos, entender monolitos enormes, refactor de muchos archivos — algunos squads suman Claude Code, que maneja muchísimo más contexto.

Capa Estándar · cobertura
70%
del equipo de desarrollo
Capa Especializada · cobertura
30%
focalizada en squads críticos

Las dos capas en detalle

🤖

Capa Estándar — GitHub Copilot Enterprise

Asistente de codificación integrado a Azure, GitHub Enterprise e IDEs. Ofrece indemnización por propiedad intelectual, suggestion filtering, content exclusions y modelo multi-proveedor (GPT-5, Claude, Gemini).

🧠

Capa Especializada — Claude Code

Para refactor multi-archivo, análisis de monolitos y modernización de legacy. Ventana de contexto extendida (500K–1M tokens) y orquestación de sub-agentes. Anthropic sostiene la certificación ISO 42001.

📋 Tabla comparativa completa de las dos capas
DimensiónCapa Estándar · Copilot EnterpriseCapa Especializada · Claude Code
Cobertura objetivo70% del equipo30% focalizado
PerfilDesarrolladores generalistas, full-stack, frontend, backend, QA con codingSenior/staff, arquitectos, modernización legacy, plataforma de datos
Casos de usoCoding general, tests unitarios, PR review, documentaciónRefactor multi-archivo, análisis de monolitos, agentes autónomos
ModelosGPT-5, Claude, Gemini (multi-modelo)Claude Sonnet 4.6, Opus 4.7, Haiku 4.5
Ventana de contexto64K–200K tokens500K (Enterprise) – 1M (Claude Code)
IDEVS Code, Visual StudioVS Code, CLI
Métrica primariaTasa de aceptación inline (≥30%)Lead time DORA, calidad de refactor
⚙️ Configuración corporativa estándar (seguridad)

Capa Estándar — Copilot Enterprise

  • Activación obligatoria de suggestion filtering (bloqueo de coincidencias con código público).
  • Content exclusions sobre repos con lógica actuarial, motores anti-fraude o integraciones con la SSN.
  • No almacenamiento local de prompts y suggestions más allá de lo necesario para la sesión activa.
  • Política de selección de modelos: Sonnet/GPT-5 por defecto; premium solo justificado.

Capa Especializada — Claude Code

  • Plan Enterprise (mínimo 50 asientos contractuales). Zero Data Retention (0 días) obligatorio para GST.
  • SSO SAML 2.0 + SCIM; audit logs de identidad integrados al SIEM.
  • Default Sonnet 4.6; Opus 4.7 bajo aprobación del líder técnico y dentro del pool de tokens.
  • Skills/Knowledge Bases corporativos: guías de arquitectura, estándares, glosario de dominio.
🏛️ Comité y matriz RACI (Desarrollo)

Misma estructura de Comité que en Áreas de Negocio, sumando al Arquitecto Empresarial (estándares técnicos, política de modelos, content exclusions).

R ResponsableA Aprobador C ConsultadoI Informado
ProcesoComitéCISOArq.FinOps
Política de usoAARI
Alta/baja de seats Capa EstándarIRCC
Asignación seat Capa EspecializadaIRII
Content exclusions sobre reposIACI
Selección de modelo (Opus/GPT-5 Pro)ACCC
Definición de hard-capsAIIR
Notificación de ciberincidentesIRII
Reportería mensual de KPIsRRRR

¿Quién accede y cómo?

🟦

Capa Estándar (Copilot)

Universal entre quienes escriben código. Requiere pertenecer a equipos de Tecnología con responsabilidades de desarrollo o usuarios expresamente autorizados, capacitación obligatoria, firma de la política, Entra ID + MFA y solicitud formal del Director de Área.

🟪

Capa Especializada (Claude Code)

Por seniority y pertinencia técnica (revisable cada semestre): senior/staff engineers, squads críticos (modernización de core, plataforma de datos, anti-fraude, integraciones con reguladores) y plataforma DevOps/reliability engineering.

Seguridad, privacidad y cumplimiento

Mismo marco regulatorio que las Áreas de Negocio (SSN 38477, BCRA “A” 7724 y 8280, Ley 25.326, Ley 27.401). Controles propios de desarrollo:

  • SIEM corporativo: ingestión de audit logs de identidad de ambas capas con alertas SOC.
  • Catálogo único: IA de desarrollo fuera del catálogo es Shadow IT, prohibido.

Garantías contractuales de no-entrenamiento

HerramientaGarantía
GitHub Copilot EnterpriseNo usa código, prompts ni suggestions de planes Business/Enterprise para entrenar. Indemnización por PI incluida. Suggestion filtering activado.
Claude Enterprise / Claude CodeAnthropic garantiza por contrato que inputs/outputs no entrenan modelos. Zero Data Retention (0 días) — obligatorio para GST.

Gasto (FinOps), KPIs y riesgos

💡
En palabras simples

Los modelos premium (Opus 4.7, GPT-5 Pro) cuestan más, así que solo se usan cuando el caso lo justifica (refactor crítico, debugging profundo). Para lo trivial se prefieren modelos económicos (Haiku). Hay topes por seat y por squad, con alertas al 70/85/100%.

💰 Hard-caps y política de selección de modelos
DimensiónHard-capAlertas
Premium requests Copilot por seatPool incluido + 20%70% usuario · 85% líder · 100% bloqueo
Tokens Claude por squadCuota mensual del squad70% Champion · 85% líder + CoE · 100% bloqueo
Total mensual organización1/12 anual + 15%Reportes semanales al FinOps Lead
  • Default Capa Estándar: mejor relación calidad/costo (Sonnet o GPT-5 estándar).
  • Default Capa Especializada: Claude Sonnet 4.6.
  • Premium (Opus 4.7, GPT-5 Pro): solo tareas justificadas, con autorización del líder técnico.
  • Económicos (Haiku 4.5): tareas triviales, ediciones simples, boilerplate.
📈 KPIs de Año 1 (Desarrollo)
IndicadorMeta año 1Fuente
Adopción activa≥ 80% de seats con uso significativoDashboards Copilot/Claude
Acceptance rate inline≥ 30% organizacionalDashboards Copilot
Lead time DORAReducción ≥ 25% vs. baselinePipeline DevOps + Jira
Defect escape rateSin deterioro (≤ baseline + 5%)Bug tracking + SIT/UAT
Cobertura de tests+ ≥ 10 puntos porcentualesSonarQube
Incidentes de seguridadCero materialesCISO / SIEM
⚠️ Riesgos y mitigaciones (Desarrollo)
RiesgoProb.ImpactoMitigación
Fuga de datos (PII, secrets, lógica de negocio)MediaCríticoContent exclusions; pre-commit hooks; Zero Data Retention contractual; capacitación obligatoria
Calidad inconsistente / defectos en producciónMediaAltoCode review obligatorio; quality gates SAST/DAST; pin de modelo en CI
Overrun presupuestarioAltaAltoHard-caps por seat/squad; alertas; política de modelos
Lock-in técnicoAltaMedio-AltoArquitectura multi-modelo; estándar MCP
Shadow ITMediaMedio-AltoCatálogo único; carril de graduación bajo SDLC de GST; NHI; bloqueo de dominios; auditoría

Política de uso aceptable · Desarrollo

✓ Usos permitidos

  • Autocompletado y sugerencias inline al codificar.
  • Generar pruebas unitarias y de integración.
  • Generar código bajo estándares GST y supervisión humana.
  • Generar y revisar documentación técnica.
  • Refactor asistido y modernización de frameworks.
  • Explicar código existente y analizar monolitos legacy.
  • Revisión inicial de PRs (no sustituye la revisión humana).
  • Generar boilerplate, esqueletos de servicios e IaC.

✕ Usos prohibidos

  • Ingresar datos reales de asegurados o terceros (PII).
  • Ingresar credenciales de producción, secretos, llaves API o certificados.
  • Procesar info confidencial/restringida sin autorización del Director del área y el CISO.
  • Mergear código generado por IA sin code review humano.
  • Ejecutar cambios autónomos en producción sin “gate” humano.
  • Usar herramientas o tiers no aprobados (incluye planes gratuitos).
  • Eludir content exclusions o cuotas presupuestarias.

A · Transversal Gobernanza de Shadow AI y Desarrollo Ciudadano

Cómo GST encauza el uso de IA y el software creado fuera de TI sin frenar la innovación.

💡
En palabras simples

En GST no está autorizada la creación de software por fuera del área de desarrollo de IT. Pero se entiende que el uso de IA puede generar nuevos espacios y oportunidades para el negocio. Por eso tenés un carril oficial para informarlo: si creás una aplicación o un agente de IA, lo registrás, y cuando se vuelve importante TI lo adopta y lo formaliza bajo el estándar de ciclo de vida (SDLC) de GST. El objetivo es canalizar de una forma ordenada, segura y eficiente la creación de software.

GST gestiona la distribución del desarrollo de software con IA y la proliferación de software creado fuera del área de TI (Shadow IT o desarrollo ciudadano) mediante marcos de Gobernanza de IA Híbrida. El objetivo no es prohibir el uso de estas herramientas, sino canalizar el entusiasmo de los empleados hacia un entorno seguro.

GST mantiene el principio de catálogo único: toda herramienta de IA no aprobada está prohibida. No obstante, las herramientas de IA abren la posibilidad de un uso no gestionado del desarrollo de software. Por eso GST complementa la prohibición con un carril gestionado para el desarrollo ciudadano —aplicaciones y agentes de IA creados por usuarios fuera de TI—, de modo que el entusiasmo por la IA se canalice hacia un entorno seguro, trazable y sostenible. El objetivo no es prohibir, sino canalizar. Este modelo se apoya en tres pilares.

🎟️

1 · Distribución controlada

Licencias centralizadas vía SSO, políticas de datos restrictivas y sandboxing de la ejecución.

🎓

2 · Traspaso y graduación

Cuando una herramienta se vuelve crítica, TI la adopta bajo el SDLC de GST, con QA, documentación y observabilidad.

🗂️

3 · Catálogo de activos de IA

Inventario de autoservicio, niveles de criticidad e identidades para aplicaciones y agentes (NHI).

Pilar 1 · Distribución controlada de herramientas

  • Licencias centralizadas: distribución por planes corporativos (Claude Enterprise/Team, GitHub Copilot Enterprise) con credenciales asignadas por TI vía SSO (Entra ID). No se permite comprar licencias individuales con tarjetas personales (fuga de propiedad intelectual).
  • Políticas de datos restrictivas: cuentas empresariales con no-entrenamiento y Zero Data Retention contractuales.
  • Sandboxing: como Claude Code puede ejecutar comandos en la terminal, su alcance se restringe mediante entornos aislados, evitando que altere o borre sistemas críticos por error.

Pilar 2 · Traspaso y graduación de software

🔑
Estándar de GST

El traspaso a TI y la formalización del software ciudadano se ejecutan bajo el estándar de gestión del ciclo de vida (SDLC) de GST. No es un “pase” informal: la app entra al ciclo de vida formal de la organización.

  • Traspaso a TI (sustentabilidad): si la app se vuelve crítica, TI asume la custodia del código fuente y la formaliza bajo el SDLC de GST.
  • Aseguramiento de calidad: análisis del código generado por IA (p. ej. SonarQube AI Code Assurance) en los pipelines, antes de producción.
  • Documentación obligatoria: documentación estandarizada (área de negocio afectada, funcionalidad, arquitectura, responsables, etc.) para que cualquier desarrollador pueda analizarla, depurarla e incluirla en el SDLC de GST.
  • Monitoreo y alertas: conexión a la observabilidad corporativa; alertas automáticas ante fallos o consumo anómalo de tokens.

Pilar 3 · Catálogo de activos de IA

  • Portal de autoservicio e inventario: cada área registra sus herramientas internas de IA, evitando duplicación y manteniendo un mapa de riesgos claro.
  • Gobernanza de identidades no humanas (NHI): cada aplicación o agente que accede a bases internas recibe una identidad única registrada; sus API keys expiran de forma periódica y no quedan expuestas en el código.
NivelAlcanceRequisito de gobierno
🟢 Nivel 3 — Local / ExperimentalUso individual o de equipos pequeños, sin acceso a datos restringidos.Registro en el catálogo.
🟠 Nivel 2 — DepartamentalHerramientas usadas por un área entera (p. ej. un cotizador de Finanzas).Auditoría básica de seguridad.
🔴 Nivel 1 — Crítico / CorporativoSoftware integrado al núcleo del negocio.Migración obligatoria a infraestructura administrada por TI, bajo el SDLC de GST.

Protocolo de graduación (resumen)

Paso 1

Detección y registro

La herramienta se registra en el catálogo de activos de IA.

Paso 2

Clasificación

Se asigna el nivel de criticidad (3 / 2 / 1).

Paso 3

Traspaso a TI

TI asume la custodia bajo el SDLC de GST.

Paso 4

Calidad y documentación

QA del código (SonarQube AI Code Assurance) y documentación obligatoria.

Paso 5

Operación

Observabilidad y alertas en producción.

Fin del Documento A — Modelo de Gobierno de IA

Documento B · GST-23-010 Política de Uso Responsable de la IA

Emitida por Legales y Compliance (marzo 2026). Aplica a todo el Grupo Financiero ST: sociedades, accionistas, directores, comisión fiscalizadora y colaboradores — todos “Sujetos alcanzados”.

💡
En palabras simples

Es el reglamento ético y obligatorio de la IA en el Grupo. Define cómo debemos usarla con responsabilidad, qué se puede y qué no, cómo se aprueban las herramientas y cómo se cuidan los datos según su sensibilidad.

1. Introducción · 2. Objetivo y alcance

El Grupo reconoce la IA como una herramienta transformadora que potencia la innovación y la eficiencia, pero asume que plantea desafíos éticos, legales y de seguridad que deben abordarse con rigor. La política establece los principios y compromisos que rigen el desarrollo, implementación y uso de la IA, alineados con los valores corporativos y el marco regulatorio. Su objetivo es un marco ético y operativo que garantice un uso responsable, transparente y sostenible en todas las actividades del Grupo.

3. Principios fundamentales

⚖️

Equidad y no discriminación

Los algoritmos no deben favorecer, discriminar ni perpetuar prejuicios por género, raza, edad, orientación sexual, religión u otra característica protegida.

🔎

Transparencia y trazabilidad

Los sistemas deben ser comprensibles. Si el contenido fue sustancialmente generado por IA, debe indicarse con claridad para preservar la honestidad informativa.

🔐

Seguridad y privacidad

Medidas robustas para proteger la confidencialidad, integridad y disponibilidad de los datos.

🙋

Responsabilidad

Toda producción o decisión asistida por IA debe ser revisada y validada por personas calificadas antes de su uso. La responsabilidad última recae siempre en las personas responsables de la organización.

💬
Observación de revisión · Principio de Responsabilidad

Se sugirió especificar con más detalle quién es responsable: en lugar de “personas responsables dentro de la organización”, indicar por ejemplo “el gerente del área” u otra forma menos genérica.

4. Usos permitidos y prohibidos

✓ Permitidos (ejemplos)

  • Automatización de procesos administrativos y operativos.
  • Personalización de la experiencia del cliente.
  • Análisis de datos para identificar tendencias y oportunidades.
  • Mejora de la seguridad y prevención de riesgos.

✕ Prohibidos (entre otros)

  • Procesar datos personales identificables sin consentimiento adecuado.
  • Generar contenido discriminatorio, ofensivo o que infrinja derechos de autor.
  • Generar enlaces que comprometan privacidad, seguridad o confianza.
  • Proporcionar info privada/confidencial del Grupo (clientes, estrategias, datos financieros no públicos, PI).
  • Ingresar credenciales de acceso o detalles de la infraestructura tecnológica.
  • Proporcionar info de terceros no pública brindada en una relación comercial.
  • Subir documentos con datos privados, confidenciales o sensibles del Grupo o de terceros.
🔑
Condición clave

Solo pueden emplearse herramientas de IA homologadas y autorizadas por el Área de Protección de Activos Informáticos, conforme a la sección de Homologación.

5. Homologación de herramientas

💡
En palabras simples

Antes de habilitar una herramienta de IA, se evalúa si conviene: seguridad, protección de datos, cumplimiento e impacto operativo. Solo las herramientas homologadas pueden usarse.

La homologación es el proceso previo que evalúa la conveniencia de habilitar una herramienta, considerando seguridad de la información, protección de datos personales, cumplimiento normativo e impacto operativo. Como resultado se determina su habilitación y las condiciones de uso. Existe un registro de herramientas habilitadas; los criterios y procedimientos se desarrollan en documentos complementarios.

📧
¿Cómo solicito una herramienta?

Las solicitudes de homologación se canalizan a través de InvGate, desde donde se coordina la evaluación con las áreas involucradas.

💬
Observación de revisión · Caso BST

En BST, aprobar una nueva herramienta podría requerir el visto de la Gerencia General y/o el Directorio según el impacto. Como esta política no llega a ese nivel de detalle, se sugiere un documento complementario para precisar esos temas normativos del banco.

6. Roles y responsabilidades

ÁreaResponsabilidad en la homologación
Seguridad de la InformaciónLidera la evaluación, homologación y autorización de uso de las herramientas.
Tecnología y/o Transformación Digital & EficienciasParticipa en la evaluación técnica y operativa.
Compliance y LegalesInterviene en los aspectos regulatorios, contractuales y de protección de datos.

Las herramientas no homologadas no pueden utilizarse en el marco de las actividades del Grupo.

💬
Observación de revisión · Responsable del proceso en BST

Para BST, normativamente el responsable de la adopción de IA es Tecnología, por lo que debería liderar el proceso, con Seguridad evaluando y aprobando el uso. A nivel Grupo no hay objeción a que la responsabilidad esté en Seguridad, pero no queda consistente para el banco. Además, como los servicios de nuevas IA se darían desde el tenant del Grupo, podría requerirse una aclaración para los casos hosteados en el tenant de BST.

7. Gestión de riesgos

El Grupo adopta un enfoque proactivo para identificar, evaluar y mitigar riesgos del uso de IA:

🧪

Evaluaciones previas y periódicas

Identificar riesgos éticos, legales, técnicos y de seguridad antes y durante el uso de cada herramienta.

🚦

Pruebas piloto

Implementaciones controladas para garantizar sistemas seguros y efectivos.

🔍

Auditorías regulares

Verificar funcionalidad, confiabilidad y cumplimiento normativo.

⚖️

Supervisión de sesgos

Monitorear y corregir sesgos con perspectivas diversas e inclusivas.

🎓

Capacitación continua

Formación específica para comprender y mitigar impactos negativos.

📑

Procedimientos asociados

Procedimientos que detallan la identificación, evaluación y mitigación (filtraciones, inyección de datos, sesgos, indisponibilidad).

💬
Observación de revisión · Riesgos en BST

Para BST convendría agregar un riesgo “Operacional” (vinculado a procesos operativos/comerciales que usan IA), para que el Área de Riesgo pueda aprobarlo y alinearse a la normativa. También se preguntó quiénes son los responsables de las acciones del punto 7, dado que solo el banco tiene un área de riesgos de IT.

8. Protección de datos

Cuando la sensibilidad de los datos lo amerite, se implementarán medidas de privacidad y seguridad:

🕶️

Anonimización

Eliminar o reemplazar identificadores directos.

🎭

Enmascaramiento

Ocultar información sensible en entornos de desarrollo o pruebas.

🔒

Cifrado

De datos sensibles en tránsito y en reposo.

👤

Control de acceso

Estricto, basado en roles y responsabilidades.

📡

Monitoreo continuo

Para detectar y prevenir incidentes de seguridad.

♻️

Revisión periódica

Los datos procesados por IA se revisan para cumplir normativas y estándares éticos.

💬
Observación de revisión · Responsables

Se sugirió especificar con más detalle quiénes son los responsables de la anonimización y el enmascaramiento de los datos.

9. Clasificación de la información y uso de IA

💡
En palabras simples

Antes de escribir algo en una IA, preguntate: ¿qué tan sensible es este dato? Cuanto más sensible, más restricciones. Ante la duda, aplicá siempre el nivel más restrictivo.

NivelUso en IAEjemplos
🟢 PúblicosPueden usarse libremente.Productos en el sitio web, comunicados de prensa, info regulatoria de publicación obligatoria.
🔵 InternosCon criterio y sin exposición a terceros.Organigramas, calendarios internos, procedimientos generales, listado de empleados.
🟠 ConfidencialesSolo en herramientas homologadas y bajo condiciones controladas.Resultados financieros no publicados, contratos con proveedores, estrategias comerciales.
🔴 SensiblesProhibido ingresarlos, salvo autorización expresa del dueño del dato y con protección (anonimización, cifrado…).Datos de salud, info patrimonial individual, biométricos, comunicaciones de investigaciones internas.
🧭
Criterio conservador

Ante la duda sobre la clasificación de un dato, aplicá el nivel más restrictivo hasta que el dueño del dato defina lo contrario de manera formal. Para el detalle completo, consultá la Política de Gobierno de Datos.

10. Monitoreo · 11. Sanciones · 12. Políticas relacionadas

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10 · Monitoreo y actualización

Revisión anual liderada por Transformación Digital & Eficiencias junto a Tecnología, Legales y Compliance, para alinearse con avances tecnológicos, normativa y mejores prácticas.

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11 · Disciplina y sanciones

Las violaciones a políticas, leyes o reglamentaciones son objeto de medidas disciplinarias, que pueden incluir la desvinculación laboral.

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12 · Políticas relacionadas

Política de Gobierno de Datos GST · Política de Privacidad y Protección de Datos Personales GST.

Documento B 💬 Observaciones de revisión (resumen)

Durante la revisión de la Política se registraron comentarios que aún están en discusión. Se listan acá para dar transparencia; no modifican el texto vigente hasta su resolución formal.

SecciónObservación pendiente
3 · ResponsabilidadPrecisar quién es el responsable (p. ej. gerente del área) en lugar de “personas responsables dentro de la organización”.
5 · HomologaciónEn BST podría requerirse aprobación de Gerencia General y/o Directorio; evaluar un documento complementario para el banco.
6 · RolesEn BST el responsable del proceso sería Tecnología (Seguridad evalúa y aprueba); aclarar el caso de servicios hosteados en el tenant de BST.
7 · RiesgosAgregar un riesgo “Operacional” para BST e identificar responsables de las acciones del punto 7.
8 · Protección de datosDetallar los responsables de la anonimización y el enmascaramiento.
Fin del Documento B — Política de Uso Responsable

Ayuda ❓ Preguntas frecuentes

Respuestas rápidas a las dudas más comunes mientras recorrés el texto.

¿Puedo usar ChatGPT, Gemini o Claude en su versión gratuita para el trabajo?
No. Solo pueden usarse herramientas homologadas y dentro del catálogo corporativo. Los planes individuales gratuitos están expresamente prohibidos (es Shadow AI). Para áreas de negocio la herramienta estándar es Microsoft 365 Copilot; para desarrollo, GitHub Copilot Enterprise.
¿La IA usa lo que escribo para entrenarse?
No. GST exige por contrato no-entrenamiento y, donde el proveedor lo ofrece, Zero Data Retention (no se almacena tu input/output más allá del procesamiento). Esto aplica a Copilot, los agentes especializados, GitHub Copilot Enterprise y Claude Code.
¿Qué datos NO puedo cargar nunca en una IA?
Datos sensibles (salud, biométricos, patrimoniales individuales), PII de asegurados o terceros sin autorización, credenciales/secretos/tokens, e información confidencial o restringida sin el visto del CISO. Ante la duda, aplicá el criterio conservador (nivel más restrictivo).
Necesito una herramienta de IA que no está en el catálogo. ¿Qué hago?
Solicitá su homologación a través de InvGate. Desde ahí se coordina la evaluación de seguridad, protección de datos, cumplimiento e impacto operativo con las áreas involucradas.
¿Tengo que revisar lo que genera la IA?
Sí, siempre. La supervisión humana es obligatoria: ninguna salida destinada a clientes, reguladores, decisiones de negocio o sistemas productivos puede usarse sin revisión y validación de la persona responsable, que conserva la responsabilidad final.
Soy desarrollador: ¿puedo mergear código generado por IA directamente?
No. El code review humano es obligatorio. La IA puede hacer una revisión inicial de PRs, pero no reemplaza la revisión humana, y no se permite ejecutar cambios autónomos en producción sin un “gate” humano explícito.
¿Quién decide si accedo a la Capa Especializada (agentes o Claude Code)?
Se asigna por pertinencia y valor del caso de uso, con solicitud formal del responsable/Director de Área y aprobación del Comité de Gobernanza (con visto de Arquitectura y FinOps en desarrollo). La asignación se revisa cada semestre y se retira por inactividad >30 días.
¿Qué pasa si incumplo la política?
El incumplimiento material suspende el acceso y deriva al Comité. Además, las violaciones a políticas y leyes pueden ser objeto de medidas disciplinarias, incluida la desvinculación laboral.
¿Hace falta capacitación previa?
Sí. Para acceder hay que completar el módulo de capacitación obligatoria y firmar el reconocimiento de la Política de Uso Aceptable, con recertificación anual.
¿La diferencia entre los dos documentos?
La Política (B) fija las reglas y principios obligatorios para todo el Grupo. El Modelo de Gobierno (A) implementa esas reglas con herramientas, estructura de comité, criterios de acceso, control de gasto y métricas, en dos partes: Áreas de Negocio y Desarrollo de Software.
Creé una aplicación o agente de IA que ahora usa todo mi equipo. ¿Qué hago?
Se activa el carril de graduación de software: registrá la herramienta en el catálogo de activos de IA y, cuando se vuelva crítica, TI la adopta y la formaliza bajo el estándar de ciclo de vida (SDLC) de GST —con aseguramiento de calidad, documentación obligatoria y observabilidad. No quedás solo/a manteniéndola: pasa al ciclo de vida formal de la organización. Ver Gobernanza de Shadow AI y Desarrollo Ciudadano.

Referencia 📖 Glosario unificado

Todos los términos y siglas, explicados en lenguaje sencillo. Filtrá escribiendo abajo.

Metadatos 🗂️ Ficha de los documentos

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A · Modelo de Gobierno de IA

Documento Corporativo Unificado

Patrocinador: Estrategia Tecnológica GST · Dirección de Transformación & Eficiencia.
Audiencia: toda la organización GST.
Versión: 1.0 · Fecha: Junio 2026 · Buenos Aires.
Clasificación: Confidencial.
Contenido: marco general + Parte I (Áreas de Negocio) + Parte II (Desarrollo de Software) + Glosario.

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B · Política de Uso Responsable (GST-23-010)

Legales y Compliance

Áreas alcanzadas: todas las Áreas de las Compañías del Grupo ST.
Fecha: Marzo 2026.
Documentó: Evelyn Rocío Gallardo (Compliance).
Revisaron: Diego Di Benedetto, Paola Feller, Eduardo Vendramini.
Aprobó: Paula de la Serna (Responsable de Legales y Compliance).

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Sobre esta guía

Esta página es un resumen navegable de ambos documentos, creada para facilitar su lectura. En caso de discrepancia, prevalece el texto oficial de los documentos originales. Para dudas, consultas y solicitudes: InvGate.