Flujo de trabajo de extremo a extremo, gobernanza y uso responsable — Inteligencia artificial en trabajo social

Ganancias:

Capacidad para incorporar IA de manera consistente en cada etapa, desde la aplicación hasta el cierre, con seis puertas de verificación humana.
Capacidad para establecer un marco de gobierno corporativo con lista de herramientas aprobadas, política de datos, roles, registro, capacitación y revisión continua.
Capacidad para incorporar los principios de responsabilidad humana, verificación, privacidad/KVKK, adherencia a la evidencia, control de sesgos y centrado en el cliente en el flujo de trabajo.

A lo largo de este módulo, cubrimos cómo utilizar la inteligencia artificial y dónde detenerla en diferentes tareas del trabajo social: documentación, evaluación, soporte de riesgos, derivación, plan, informe, comunicación, diseño de programas. En esta unidad final, juntamos las piezas: dónde se ubicará la IA de un extremo a otro desde la solicitud hasta el cierre de un caso, qué puerta de verificación humana se detiene en cada etapa, y estableceremos el marco de gobernanza necesario para que esto sea sostenible en una organización. El objetivo es convertir las propinas dispersas en una disciplina de trabajo consistente y repetible.

Principio integrador desde el principio: la IA es un acelerador en cada paso del flujo de trabajo, no un tomador de decisiones en ningún paso. Hay una puerta humana en cada etapa y no puedes pasar a la siguiente sin pasar por una puerta. Esta estructura en capas evita que una sola alucinación, sesgo o error de privacidad se filtre en una decisión que afecta la vida de un cliente.

Flujo de extremo a extremo y seis puertas humanas

Consideremos un caso a través de sus etapas típicas y coloquemos una puerta de verificación en cada etapa:

1. Solicitud/primer contacto — Puerta: Privacidad. Cuando llega la primera información, la IA se utiliza para preparar la entrevista (guía, marco de preguntas). Puerta: No ingresan datos reales del cliente en la herramienta abierta; Pregunta por clase, coincide con vehículo.

2. Evaluación — Gate: Juicio clínico. La IA organiza las notas en dimensiones biopsicosociales y recuerda las deficiencias y las fortalezas. Puerta: El diagnóstico y evaluación pertenecen al especialista; La IA no evalúa.

3. Riesgo – Puerta: Autoridad y equipo. La IA recuerda los factores de riesgo/protección y crea un esqueleto del plan de seguridad. Puerta: La decisión de riesgo la toma únicamente un experto, un equipo, una supervisión y un proceso legal; La IA no produce puntuaciones ni decisiones.

4. Planificación y orientación — Puerta: Validación y cliente. La IA pone los objetivos en SMART, genera ideas de recursos y borradores de cartas. Puerta: El cliente fija los objetivos; El servicio/dirección/condición se verifica de la fuente oficial.

5. Informe y comunicación — Puerta: Pruebas y rendición de cuentas. La IA estructura el informe, simplifica y traduce el texto. Puerta: Todo caso depende de la evidencia, la opinión es del perito, se verifica pérdida de información crítica y sesgos, la firma está en la persona.

6. Cierre y entrega — Puerta: Precisión. YZ resume el expediente cronológicamente. Puerta: El resumen se basa únicamente en el registro; Los resultados y aprendizajes son verificados por el experto.

Consejo: Utilice una sola pregunta para recordar las puertas: “En este paso, ¿la IA toma una decisión o produce un boceto?” Si la respuesta es “decisión”, deténgase: ese paso pertenece al ser humano. Si la respuesta es "borrador", continúe, pero no avance al siguiente paso sin verificar el resultado.

Gobierno corporativo: la disciplina individual no es suficiente

Los buenos hábitos de un experto son valiosos pero frágiles; El uso seguro y consistente de la IA en una organización requiere un marco de gobernanza. Los componentes clave de este marco son:

Listado de vehículos homologados. Está escrito y es claro qué herramienta se utilizará para cada trabajo y qué datos se pueden ingresar en cada herramienta. "Cada uno debería utilizar la herramienta que quiera" es una vulnerabilidad de seguridad.
Política de clasificación de datos. Se define qué datos serán procesados en la herramienta abierta y cuáles serán procesados únicamente en el sistema seguro.
Rol y autoridad. Está claro quién puede hacer qué y qué decisión depende de qué autoridad (especialmente las decisiones de riesgo).
Registro y pista de auditoría. Se puede monitorear dónde y cómo se utiliza la IA; Cuando hay un problema, se puede mirar hacia atrás.
Educación y sensibilización. Cada empleado conoce los principios de este módulo; El recién llegado está capacitado.
Revisión constante. Las herramientas, los riesgos y la legislación cambian; El marco se actualiza periódicamente. Una vez escrita y olvidada, la política queda obsoleta.

tres mini casos

Caso 1: Las puertas detectaron un error al comienzo de la cadena. En un caso, AI añadió una observación que el cliente no mencionó durante la fase de evaluación. En las puertas del "juicio clínico", el experto captó esto y lo borró. Si no lo hubieran descubierto, esta observación inventada podría haberse filtrado al plan, de allí al informe y de allí a una decisión judicial. La autenticación por capas detuvo el error lo antes posible.

Caso 2: La gobernanza evitó una infracción. Una organización operaba sin una lista de herramientas ni una política de datos aprobadas; Cada uno utilizaba su propio vehículo. Una auditoría reveló que varios empleados estaban introduciendo datos reales de clientes en herramientas abiertas. La organización ha establecido un marco de gobernanza: herramientas homologadas, clasificación de datos, formación y registro. En el período siguiente, el número de violaciones se redujo a cero. Lección: la buena voluntad individual no es suficiente sin una estructura institucional.

Caso 3: Revisión continua y actualizada. La política de IA de una organización, redactada hace un año, quedó obsoleta frente a un nuevo tipo de herramienta y una legislación actualizada. La revisión anual captó esto; Se actualizó la política, se renovó la formación. El marco siguió siendo un documento vivo, no un adorno de estantería.

Cuatro plantillas copiables

1) Lista de verificación de la puerta de verificación del flujo de casos:

Su papel: supervisor. Recibo una lista de verificación de validación para el siguiente paso del caso: ¿qué puede redactar la IA en este paso, qué decisión es necesariamente humana, qué comprobaciones de privacidad y prejuicios se deben realizar, qué debo verificar antes de pasar al siguiente paso? Paso: [solicitud / evaluación / riesgo / plan / informe / cierre]

2) Coincidencia de vehículos confirmada:

Para cada una de las listas de tareas a continuación, especifique el tipo de herramienta de IA que se puede utilizar (herramienta abierta/solo sistema empresarial seguro/no hay IA disponible) y la justificación. Marque cada tarea que contenga datos del cliente como "solo sistema seguro". Tareas: [enumerar tareas]

3) Borrador de política corporativa de IA:

Su función: editor de políticas corporativas. Redactar una política de uso responsable de la IA para una agencia de servicios sociales; Cubre los siguientes temas: propósito, herramientas aprobadas, clasificación de datos, roles y autorizaciones, privacidad/KVKK, límite de decisión de riesgo, registro y auditoría, capacitación, cronograma de revisión. Establecer el marco general; La institución completará sus propios datos.

4) Autorregulación (revisión de uso personal):

Cree una lista de autoverificación de 10 preguntas para revisar mi uso de la IA como trabajador social: privacidad, verificación, sesgo, fidelidad de la evidencia, límites de decisión y centrado en el cliente. Deje que cada pregunta sea respondida con "sí/no".

Aviso débil / Aviso fuerte

Aviso débil:

Les doy todo este caso; Tú manejas todo, desde la solicitud hasta el informe, yo lo firmaré al final.

Se trata de subcontratar todo el proceso (incluida la privacidad, el juicio clínico, el juicio de riesgo y el cumplimiento de la evidencia) al software. La firma única al final nos ciega ante todos los errores, fabricaciones y sesgos intermedios.

Potente mensaje:

Tu papel: editor que me ayuda en cada paso del camino. Procederé con el caso paso a paso (evaluación, plan, informe...). En cada paso: trabaje solo con datos anónimos/seguros, produzca un borrador, déjeme decidir, no agregue lo que no está en la nota y recuérdeme lo que necesito verificar antes de pasar al siguiente paso. Comencemos con este paso: [paso]

La diferencia: vigilar la puerta en cada paso y colocar la IA como un asistente paso a paso mantiene la seguridad y la responsabilidad humanas mientras se mantiene la velocidad.

Resumen de responsabilidades de etapa de entrada

etapa

Contribución de la IA

puerta humana

control crítico

Solicitud

Preparación de la entrevista

privacidad

clase de datos

Evaluación

Edición de tamaño

juicio clínico

Sin diagnóstico, sin fabricación

Riesgo

Recordatorio de factores

Autoridad + equipo

Sin puntuación/decisión

Plan/orientación

borrador + idea

Validación + cliente

Confirmación de fuente, prioridad del cliente.

Informe/contacto

Estructura + simplificación

Evidencia + responsabilidad

Opinión en experto, control de sesgos.

Cierre

Resumen cronológico

precisión

basado en registros

Errores comunes

Entregar todo el proceso a AI y firmar con una firma única al final. Los errores intermedios no son visibles; Debería haber puertas a cada paso.
Pasar por una puerta sin verificarla. La fabricación de una etapa es heredada por la siguiente; Cada salida es validada.
Dejar la gobernanza a la disciplina individual. Sin un marco institucional, los buenos hábitos son frágiles.
Escribe la póliza una vez y olvídala. Las herramientas y la legislación cambian; Es necesaria una revisión constante.
No llevar registros. Sin una pista de auditoría, no se puede mirar hacia atrás y no se puede responsabilizar a un problema.

En resumen

En el trabajo social, la IA es un catalizador en cada paso, un tomador de decisiones en ningún paso, desde la solicitud hasta el cierre de un caso. Coloque seis puertas humanas (confidencialidad, juicio clínico, autoridad/equipo, validación/cliente, evidencia/responsabilidad, integridad) en el flujo de un extremo a otro; No pases de una puerta a otra sin pasar. Hacer que esto sea sostenible requiere gobernanza corporativa: lista de herramientas aprobadas, política de datos, roles, registro, capacitación y revisión continua. Los seis principios rectores del módulo (responsabilidad humana, verificación, privacidad/PDPA, compromiso con la evidencia, control de sesgos y centrado en el cliente) deben integrarse en cada flujo de trabajo.

Tarea de aplicación

Trace mentalmente un caso ficticio desde la solicitud hasta el cierre; Produzca una lista de verificación para cada etapa con una plantilla de “puerta de verificación del flujo de casos”. Luego clasifique las tareas en este caso como vehículo abierto / sistema seguro / sin IA con la plantilla "coincidencia de vehículo validado". Finalmente, evalúese creando una lista de 10 preguntas para su propio uso de la IA con la plantilla de "autoauditoría".

lista de verificación

[] He identificado seis puertas humanas en el flujo de un extremo a otro.
[ ] En cada paso, "¿decisión o borrador?" Apliqué la pregunta.
[] Relacioné las tareas con el tipo de vehículo correcto (abierto/seguro/ninguno).
[ ] Conozco los componentes del gobierno corporativo (herramienta, datos, rol, registro, capacitación, revisión).
[] Implementé los seis principios de portador del módulo en mi propio flujo de trabajo.

Examen del módulo

1. ¿Cuál de las siguientes es la posición más precisa para la inteligencia artificial en el trabajo social?

A) La inteligencia artificial puede decidir el nivel de riesgo de un cliente y la decisión de intervención sin la aprobación humana
B) La IA es una herramienta para resumir, organizar, simplificar y redactar; La responsabilidad del juicio clínico, el riesgo y la decisión final recae en el experto ✔
C) La inteligencia artificial sólo sirve para traducir texto y no tiene nada que ver con otras tareas de trabajo social
D) Dado que la inteligencia artificial es siempre más imparcial que los humanos, la evaluación debería dejarse a ella.

Descripción: Inteligencia artificial; Es un asistente que organiza notas, resume el expediente, simplifica el texto y produce borradores. La responsabilidad del juicio clínico, evaluación de riesgos, opinión profesional y decisión final recae en el profesional competente; Un resultado no verificado podría provocar un error de juicio sobre un cliente, una evasión de riesgos o la filtración de datos confidenciales.

2. ¿Cuál es la instrucción más correcta cuando la inteligencia artificial convierte las notas sin procesar de una entrevista en un expediente de caso?

A) Solicitar inteligencia artificial para completar las partes faltantes de manera razonable para que parezca profesional.
B) Permitir que la IA agregue observaciones adicionales para enriquecer el registro
C) Pedirle al estudiante que use solo la información realmente incluida en la nota, marque los elementos que faltan como "necesita aclaración" y no agregue nada ✔
D) Ponerlo directamente en el archivo sin compararlo con la nota siempre que la salida sea fluida

Explicación: La tendencia más peligrosa de la IA es fabricar observaciones, números o citas que no están en la nota para que el registro parezca "completo". El enfoque correcto es decir "solo usa lo que hay en la nota, marca las que faltan, no agregues nada". Los vacíos no se llenan, se marcan para su aclaración.

3. ¿Por qué es importante la distinción entre "hecho" e "interpretación" en el expediente de un caso?

A) Un hecho es una observación/afirmación concreta, mientras que una interpretación es una inferencia profesional que requiere fundamento; Los dos deben estar separados y el comentario debe etiquetarse ✔
B) La distinción es innecesaria; El hecho y el comentario se pueden escribir de la misma manera en el registro.
C) Sólo importa la interpretación; Es posible incluso si los hechos no están registrados.
D) Dado que la inteligencia artificial hace esta distinción perfectamente, no hay necesidad de control humano.

Explicación: 'Lloró tres veces en la entrevista' es un hecho; "Estaba deprimido" es un comentario que no puede escribirse sin fundamento clínico. El expediente pone en primer plano el hecho e incluye interpretación sólo con un etiquetado y justificación claros. La IA puede combinar los dos con fluidez; Es deber de la persona hacer la distinción y evitar el lenguaje estigmatizante.

4. ¿Qué papel debería desempeñar la IA a la hora de decidir si un niño está seguro en casa o el nivel de riesgo de un caso?

A) La inteligencia artificial puede leer el caso, determinar el nivel de riesgo y tomar decisiones de seguridad.
B) La etiqueta de "bajo riesgo" otorgada por la inteligencia artificial puede anular la observación contraria de los expertos
C) La inteligencia artificial solo recuerda factores y organiza notas; El nivel de riesgo y la decisión de seguridad pertenecen al experto, al equipo, a la supervisión y al proceso legal ✔
D) La inteligencia artificial es más confiable que los humanos en la toma de decisiones de riesgo porque es imparcial.

Descripción: Nivel de riesgo y decisión de seguridad; Requiere autoridad profesional, juicio clínico, opinión de un equipo multidisciplinario, supervisión y responsabilidad legal. Aquí, la IA sólo puede recordar factores de riesgo/protección y editar notas; no puede producir puntuaciones o decisiones. También puede atribuir un alto riesgo sistemático a grupos desfavorecidos debido al sesgo en los datos de capacitación, por lo que su resultado no puede usarse como una decisión.

5. ¿Qué se debe hacer cuando la inteligencia artificial da información de referencia para un cliente diciendo 'este centro, ese teléfono'?

A) Confirmar la dirección y número de teléfono de la fuente oficial y actual de la institución antes de entregárselo al cliente ✔
B) Transmitir información directamente al cliente tal como se presenta con confianza.
C) Suponer que la información es absolutamente correcta siempre que la inteligencia artificial dé una fecha actual
D) Pensar que no es necesario investigar la veracidad de la información porque se menciona en alguna parte.

Descripción: La inteligencia artificial puede crear servicios, requisitos de aplicaciones, direcciones y números de teléfono o proporcionar información desactualizada; Las instituciones se fusionan, se mueven y cierran. Enviar al cliente a una dirección no verificada provocará un viaje en vano y una pérdida de confianza. Por tanto, los datos de contacto proporcionados por la inteligencia artificial deberán ser confirmados a través del propio canal oficial de la institución antes de ser transmitidos al cliente.

6. ¿Quién debería fijar objetivos en un plan de respuesta y cuál es el papel de la IA?

A) La inteligencia artificial debe determinar los objetivos y redactar el plan completo sin preguntarle al cliente.
B) El cliente (junto con el especialista) determina los objetivos; La IA los pone en formato SMART y los estructura, no añade nuevos objetivos ✔
C) Las metas no son importantes; Cuantas más metas incluya el plan, mejor.
D) La inteligencia artificial puede ignorar las prioridades del cliente porque parece profesional

Descripción: El valor central del trabajo social es la "autodeterminación": el cliente establece objetivos y prioridades, dándoles forma con conocimiento profesional experto. La inteligencia artificial pone estos objetivos en formato SMART y sugiere pasos e indicadores; pero no puede agregar nuevas metas que el cliente no diga. Un plan extranjero impuesto externamente no se puede aplicar al cliente.

7. En un informe de investigación social que se presentará ante el tribunal, ¿en qué tema es más peligrosa la inteligencia artificial?

A) Capacidad de inventar fechas, observaciones o citas inexistentes para que el informe parezca "completo" ✔
B) Hacer que el lenguaje del texto sea demasiado formal
C) Redacción del informe más breve de lo solicitado
D) Orden alfabético de los títulos

Explicación: La tendencia más peligrosa de la IA es agregar una fecha, observación o cita inexistente para que el informe parezca "completo". Una frase inventada en un informe judicial puede inducir a error en una decisión y destruir la credibilidad del experto. Por lo tanto, cada caso debe estar conectado a una entrevista/observación/documento real, y la opinión profesional debe ser formada por el experto.

8. ¿Quién debe redactar la sección de opinión profesional y opinión (sugerencias) de un informe de investigación social?

A) Inteligencia artificial; porque produce una recomendación más imparcial
B) Nunca se rellena el apartado de opinión al redactar el informe.
C) La inteligencia artificial escribe la opinión, el experto firma solo al final
D) Experto; La opinión y la opinión profesional son su autoridad y responsabilidad, la inteligencia artificial solo aclara el lenguaje ✔

Declaración: La opinión y opinión profesional (“este es el mejor interés de este niño”, “este arreglo es apropiado”) es la autoridad legal y la responsabilidad del experto. '¿Qué le recomiendo a la inteligencia artificial?' No se pregunta; Una "sugerencia" que él produce puede ser a la vez inventada y una transferencia de responsabilidad. En el mejor de los casos, la inteligencia artificial aclara el lenguaje de la opinión escrita por el experto.

9. ¿Cuál es el control más crítico a la hora de simplificar una pesada carta de ayuda oficial para un cliente con inteligencia artificial?

A) Mantenga el texto lo más breve posible, no se fije en detalles
B) El resultado luce fluido y estético.
C) Verificar que no se han omitido derechos, condiciones, montos, fechas o avisos al compararlos con el original ✔
D) La simplificación brinda comodidad al cliente al brindarle menos información.

Explicación: Simplificar no significa distorsionar; Al 'acortar' o 'simplificar' la IA puede tragarse un derecho, condición, cuantía, fecha o aviso. El cliente puede perder su derecho con información 'fácil' pero incompleta. Por lo tanto, se debe comparar el texto simplificado con el original y verificar que no se haya perdido información crítica, e incluso hacer que la inteligencia artificial enumere los elementos críticos que protege.

10. ¿Cómo es correcto tratar las estadísticas producidas por la inteligencia artificial al redactar una solicitud de financiación?

A) Usar directamente las estadísticas proporcionadas por la inteligencia artificial para que parezca impresionante
B) No hacer que la inteligencia artificial invente estadísticas, imprimiendo [DATOS REQUERIDOS] cuando sea necesario y poniendo cada número de la fuente real ✔
C) Considerar que la fuente carece de importancia siempre que el número se incluya en una solicitud.
D) Suponiendo que no es necesario verificar las estadísticas porque la IA escribe con confianza

Descripción: La inteligencia artificial puede generar estadísticas sorprendentes pero sin fuentes; Una cifra sin una fuente casi siempre no es fiable. Una estadística inventada en la solicitud rechazará la solicitud y destruirá la credibilidad de la institución. El enfoque correcto es no hacer que la IA invente números ("Escriba [DATOS REQUERIDOS]") y coloque cada número de la fuente real y verificada.

11. ¿Por qué es perjudicial pedirle a la inteligencia artificial que “explique por qué esta familia es inadecuada para criar hijos”?

A) Porque la pregunta es demasiado larga.
B) Dado que la inteligencia artificial no puede proporcionar ninguna información sobre asuntos familiares
C) Por asumir el resultado desde el principio, la inteligencia artificial (halagadoramente) produce una confirmación infundada y sesgada; La pregunta debe ser neutral y equilibrada ✔
D) Porque la inteligencia artificial siempre escribirá a favor de la familia

Explicación: Esta pregunta presupone el resultado ("insuficiente"). La IA produce un texto sesgado y sin pruebas que confirma esta suposición con su tendencia a adular (confirma tu insinuación). Una pregunta sesgada crea una respuesta sesgada. De hecho, es una pregunta neutral que no da por sentado el resultado, equilibra tanto las fortalezas como las preocupaciones y sólo pide evidencia.

12. ¿Cómo aplicar 'pruebas bajo ángulo' para comprobar si hay sesgos en la salida de IA?

A) Pensar en la misma situación para un grupo diferente y preguntar: "¿Esto estaría escrito en el mismo idioma?" ✔ Poner a prueba el doble rasero preguntando
B) Aceptar la primera respuesta de la inteligencia artificial como neutral y no buscar otro ángulo
C) Hacer sólo preguntas que apoyen al grupo del cliente.
D) Suponer que no hay necesidad de control adicional porque no existe ningún sesgo en la inteligencia artificial

Explicación: La IA puede escribir el mismo comportamiento en un tono diferente para diferentes grupos (por ejemplo, "riesgo de negligencia" para familias de bajos ingresos, "padres forzados" para familias de altos ingresos). La prueba de inversión es 'si el cliente fuera de un grupo socioeconómico/étnico diferente, ¿estaría escrito en el mismo idioma?' es preguntar; Esto hace visibles los dobles estándares basados en estereotipos, no en evidencia.

13. ¿Cuál es el enfoque correcto para resumir el expediente real de un cliente (incluido nombre, dirección, información de salud)?

A) Para mayor velocidad, péguelo en la herramienta pública de inteligencia artificial más cercana y resuméntelo.
B) Tramitar el expediente sin atender a la privacidad por ser breve
C) Ingrese todo, incluida la información de salud, y guarde solo el resultado.
D) Tramitar únicamente en un sistema seguro aprobado por la institución o con texto anonimizado, con datos mínimos ✔

Divulgación: Los datos personales que identifican al cliente, especialmente los datos sensibles como los de salud, nunca se ingresan en una herramienta pública que la institución no haya aprobado; el texto puede procesarse, almacenarse en servidores externos o usarse en el entrenamiento de modelos, y la exfiltración es irreversible. Esto también es una violación de la KVKK. Este tipo de trabajo se realiza únicamente en sistemas internos, seguros y aprobados que no filtran datos ni contienen texto anónimo.

14. ¿Por qué eliminar nombres de un documento no siempre es suficiente para enviarlo a una herramienta pública?

A) Eliminar nombres siempre genera un anonimato total y hace que todos los documentos sean seguros
B) Mientras el documento sea breve, es imposible inferir la identidad a partir del contexto.
C) Un documento cuyo nombre haya sido eliminado por completo queda fuera del ámbito de aplicación de KVKK.
D) El contexto (vecindario, edad, evento, estructura familiar) puede reafirmar la identidad; La protección se proporciona mediante la elección de la herramienta y el entorno ✔

Explicación: Incluso si se eliminan los nombres, el contexto (una rara combinación de vecindario, edad, evento, fecha, estructura familiar, etc.) puede hacer que una persona sea identificable; Puede que sea la única persona en un vecindario que se ajuste a la descripción. La protección real no se proporciona mediante el uso de mascarillas, sino eligiendo la herramienta y el entorno adecuados; El contexto también es que los datos personales y la información incierta deben protegerse como una clase superior.

15. Desde la solicitud hasta el cierre de un caso, ¿cuál es la forma más eficaz de evitar que un solo error de IA se filtre en la decisión final?

A) Delegar todo el proceso a una única herramienta de IA y firmar solo una vez al final
B) Colocar una puerta de verificación humana y una condición de aprobación en cada etapa (verificación en capas) ✔
C) Eliminar validaciones intermedias de velocidad y comprobar solo en la etapa de salida
D) Permitir que cada experto utilice su propia herramienta libremente sin llevar registros

Descripción: Se coloca una puerta de verificación humana en cada etapa (solicitud/confidencialidad, evaluación/juicio clínico, riesgo/autorización, plan/verificación, informe/evidencia, cierre/precisión); No se puede pasar por una puerta sin pasar por otra. Esta estructura en capas evita que una alucinación, un sesgo o un error de confidencialidad en una etapa se filtre en la decisión que afecta a un cliente.