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Copper

Basado exclusivamente en evidencias públicas • 20 criterios (Privacidad + IA)
Última revisión: 21 feb 2026

D-
AITS IA

Resumen de Confianza en IA

Entrenamiento de IA
Posiblemente (mención genérica de mejora de servicios)
Retención de Datos
No especificado en la documentación
Opt-out
Solo controles genéricos (cookies, anuncios)
Privacidadde IA
D-
PrivacidadBase
B+
  • En IA: no documenta la retención de entradas/salidas de IA, lo que genera incertidumbre sobre la gestión de datos de interacción.
  • En Privacidad Base: ofrece períodos de retención detallados para datos de contactos, garantizando claridad en las operaciones de tratamiento de datos.

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Puntos de Atención en IA (3)

Criterios de IA que requieren atención. Compre el Análisis Premium para ver los 3 criterios.

  • Copper
  • no documenta la retención de prompts y respuestas de IA, creando incertidumbres sobre la gestión de datos de interacción.
  • no menciona mecanismos de impugnación de decisiones automatizadas, limitando los derechos de los usuarios.
  • es necesario exigir cláusulas específicas en el contrato para mitigar estos riesgos.

La retención de datos de IA (prompts y respuestas) no se informa

La política menciona la retención de datos de interacción, pero no informa claramente sobre la retención de datos de IA, creando incertidumbres.

Principios de IA ética y medidas anti-sesgo no documentados

La política menciona el compromiso con la privacidad, pero no aborda prácticas éticas en relación con el uso de IA.

Mecanismo de impugnación de decisiones de IA no disponible

La política menciona los derechos de los usuarios, pero no ofrece un mecanismo claro para impugnar decisiones automatizadas.

Fuente: documentos públicos del proveedor

Conformidades en IA (3)

Criterios de IA que la empresa cumple. Compre el Análisis Premium para ver los 3 criterios.

  • Copper
  • documenta las finalidades del tratamiento de datos de contactos, garantizando transparencia en las operaciones.
  • pone a disposición acuerdos de procesamiento de datos, asegurando la conformidad con el RGPD y la LGPD.
  • estas prácticas fortalecen la due diligence y la confianza en la gestión de datos.

Política de uso de datos para entrenamiento de IA declarada

La política menciona el uso de datos para mejorar servicios, pero no aclara si los datos de contactos se usan para entrenar IA.

Control de opt-out para entrenamiento de IA disponible

La política ofrece opciones de gestión de cookies, pero no hay un opt-out específico para el uso de datos en IA.

Uso de inteligencia artificial claramente declarado en las políticas

La política menciona sistemas automatizados, pero no declara explícitamente el uso de inteligencia artificial.

Fuente: documentos públicos del proveedor

Destacados en Privacidad (3)

Criterios más relevantes para esta categoría. Compre el Análisis Premium para ver los 3 criterios.

Finalidades del tratamiento claramente listadas por categoría de datos

La política conecta categorías de datos de contactos con finalidades específicas, garantizando transparencia en las operaciones.

Período de retención de datos claramente informado

La política especifica períodos de retención detallados para datos de contactos, promoviendo claridad y conformidad.

Destinatarios de datos personales claramente identificados en la política

La política identifica categorías de destinatarios de los datos de contactos, garantizando seguridad y conformidad en las transferencias.

Fuente: documentos públicos del proveedor

Alertas Críticos

  • Princípios de IA ética e medidas anti-viés não documentados: Importante para garantir que o uso de IA não cause discriminação ou viés nos dados de contatos..
  • Mecanismo de contestação de decisões de IA não disponível: Crucial para garantir que os usuários possam contestar decisões que impactam seus dados de contatos.

Análisis de conformidad (20)

Funcionalidad Premium
Criterio AITS 12
Conforme

Finalidades del tratamiento de datos de contactos claramente listadas

Referencia: ISO/IEC 27701 (7.3)

Criterio AITS 13
Conforme

Período de retención de datos de contactos claramente informado

Referencia: ISO/IEC 27701 (7.4.6)

Criterio AITS 14
Conforme

Destinatarios de los datos de contactos claramente identificados

Referencia: ISO/IEC 27701 (7.3)

Fuente: documentos públicos del proveedor

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Fortalezas y Debilidades de Copper en Privacidad y Gobernanza de IA

Fortalezas en la Transparencia de Datos de Contacto

Copper se destaca por su compromiso con la transparencia en el tratamiento de datos de contacto. La plataforma proporciona una lista clara de las finalidades para las cuales se procesan los datos, lo que permite a los usuarios entender cómo se utilizan sus informaciones. Este enfoque no solo mejora la confianza del cliente, sino que también cumple con regulaciones como la LGPD y GDPR, que exigen claridad en el uso de datos personales. Además, Copper informa de manera precisa sobre los períodos de retención de datos, lo que significa que los usuarios pueden estar seguros de que sus datos no se almacenarán indefinidamente sin su conocimiento.

Acuerdo de Procesamiento de Datos (DPA) para Clientes Empresariales

Otro aspecto positivo de Copper es la disponibilidad de un Acuerdo de Procesamiento de Datos (DPA) para clientes empresariales. Esto es crucial para las organizaciones que manejan grandes volúmenes de datos personales, ya que el DPA establece las responsabilidades y derechos de ambas partes en relación con el tratamiento de datos. Esto no solo asegura el cumplimiento de normativas como la ISO 27701, sino que también proporciona un marco legal que protege a los usuarios en caso de incidentes relacionados con la privacidad.

Debilidades en la Gestión de Datos de IA

A pesar de sus fortalezas, Copper presenta debilidades significativas en la gestión de datos relacionados con la inteligencia artificial. Uno de los principales problemas es la falta de claridad sobre la retención de prompts y respuestas generadas por IA. Sin un plazo definido para la retención de estos datos, los usuarios pueden enfrentarse a incertidumbres sobre cómo se gestionan sus interacciones. Esto puede ser un riesgo, especialmente para aquellos que operan bajo regulaciones estrictas como la GDPR, que exige límites claros sobre la duración del almacenamiento de datos.

Falta de Documentación sobre Ética en IA

Además, Copper no documenta los principios de ética en IA ni las medidas anti-viés que implementa. Esto es preocupante, ya que la falta de transparencia en estos aspectos puede llevar a decisiones automatizadas que no son justas o que pueden discriminar a ciertos grupos de usuarios. Para mitigar este riesgo, los usuarios deben ser proactivos al solicitar información adicional sobre cómo Copper maneja estos aspectos y considerar la posibilidad de establecer controles internos para supervisar el uso de IA en sus operaciones.

Consejos Prácticos para Usuarios de Copper

Para maximizar la seguridad y privacidad al usar Copper, es recomendable que los usuarios revisen y ajusten sus configuraciones de privacidad. Asegúrese de habilitar las opciones de retención de datos que se alineen con sus políticas internas y cumplan con las regulaciones aplicables. Además, es aconsejable mantener un registro de las interacciones con IA y revisar periódicamente cómo se están utilizando esos datos. Esto no solo ayuda a cumplir con la normativa, sino que también proporciona una mayor visibilidad sobre el uso de sus datos.

Alternativas y Precauciones Adicionales

Si las debilidades en la gestión de IA de Copper son preocupantes, los usuarios pueden considerar alternativas que ofrezcan mayores garantías en términos de transparencia y ética en IA. Investigar otras plataformas que tengan un enfoque más robusto en la documentación de sus prácticas de IA puede ser beneficioso. Además, siempre es recomendable mantenerse informado sobre las actualizaciones de políticas de privacidad y prácticas de datos de cualquier software que utilice, para asegurarse de que se alineen con sus expectativas y necesidades de cumplimiento.

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Fuentes Analizadas

Documentos públicos utilizados en la auditoría de Copper:

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Alcance y Limitaciones

Las evaluaciones de TrustThis/AITS se basan exclusivamente en información disponible públicamente, debidamente citada con fecha y URL, según la metodología AITS (transparencia en privacidad e IA).

El contenido tiene naturaleza indicativa, destinado al análisis y comparación, no sustituyendo auditorías internas.

TrustThis/AITS no realiza pruebas invasivas, no accede a los entornos tecnológicos de los proveedores y no realiza tratamiento de datos personales de clientes. Las conclusiones reflejan únicamente la comunicación pública del proveedor en la fecha de recopilación.

Fuente: documentos públicos del proveedor