1. Complementariedad, Asistencia y Criterio Humano Primario
En SipDolce Labs, los modelos de aprendizaje automático, algoritmos predictivos y modelos de visión computacional actúan estrictamente como herramientas de asistencia analítica. En ningún caso reemplazan la experiencia, criterio sensorial y conocimiento de campo de los caficultores, catadores certificados Q-Grader, baristas profesionales y científicos agronómicos.
La decisión sobre el perfil de una taza, la maduración de una fermentación o la calidad de un lote responde a una evaluación integral donde el juicio humano es insustituible.
2. Verificabilidad Experimental y Lucha contra la Alucinación
Rechazamos la publicación de supuestas conclusiones agronómicas o científicas generadas puramente por modelos sintéticos sin sustento empírico:
- Validación física de laboratorio: Toda hipótesis o correlación sugerida por modelos algorítmicos debe someterse a prueba física en mesa de cata, refractómetro o cromatógrafo antes de ser considerada evidencia del laboratorio.
- No difusión de alucinaciones: No publicamos recetas, variables de tueste ni recomendaciones de proceso originadas por generación algorítmica desprovista de ensayo físico reproducible.
- Trazabilidad de código: Los modelos analíticos empleados se documentan con sus supuestos de calibración, librerías y márgenes de error estadístico.
3. Transparencia en Medios Sintéticos e Ilustraciones Conceptuales
SipDolce Labs establece una política estricta de honestidad visual:
- Fotografías reales del laboratorio: Las imágenes documentales de nuestras mesas de trabajo, extracciones y eventos corresponden a registros fotográficos auténticos, protegidos y verificados con hash de procedencia.
- Gráficos e ilustraciones conceptuales: Cuando se recurra a representaciones sintéticas para ilustrar conceptos teóricos o esquemas de flujo, se identificarán como representaciones conceptuales para no inducir a confusión al lector.
4. Soberanía Tecnológica y Respeto a las Comunidades en Origen
La inteligencia artificial en la agricultura debe constituir un motor de empoderamiento para los productores de café y no un mecanismo de apropiación indebida de saberes tradicionales:
- Respeto a la propiedad de los datos: Los datos de rendimiento y manejo agronómico levantados en fincas colaboradoras pertenecen a los productores. No se alimentan modelos comerciales cerrados sin el consentimiento expreso y beneficio equitativo para las comunidades campesinas.
- Rechazo al extractivismo epistémico: Promovemos la transferencia tecnológica abierta para que las cooperativas dispongan de herramientas de trazabilidad accesibles y soberanas.