Skip to main content
Free Agentforce workshops and AI Certifications: Learn more. Terms and conditions apply.

Conozca la ética, la privacidad y la aplicación práctica de los datos

Objetivos de aprendizaje

Después de completar esta unidad, podrá:

  • Definir y explicar la importancia de las consideraciones éticas relacionadas con la recopilación y el análisis de datos.
  • Comprender las cuestiones éticas relacionadas con la garantía de la privacidad, el consentimiento y la confidencialidad de los datos.
  • Comprender las diferentes formas de proteger los datos y los marcos legales y reglamentarios para la protección de datos, incluidos RGPD, CCPA y otras leyes y reglamentos pertinentes.

Ética, datos e IA

La recopilación y el análisis de datos son componentes críticos de la IA y el aprendizaje automático, pero también pueden plantear problemas éticos. A medida que los datos se vuelven cada vez más valiosos y accesibles, es importante considerar las implicaciones éticas de cómo se recopilan, se analizan y se utilizan. 

Algunos ejemplos de cuestiones éticas en la recopilación y el análisis de datos incluyen lo siguiente:

  • Invasión de la intimidad: recopilación y análisis de información personal sin consentimiento o uso de información personal para fines distintos de aquellos para los que se recopiló.
  • Vulneración de datos: acceso no autorizado a datos confidenciales o divulgación de estos, lo que puede causar daños financieros o de reputación a personas u organizaciones.
  • Prejuicios: la presencia de errores sistemáticos o inexactitudes en los datos, algoritmos o procesos de toma de decisiones que pueden causar resultados injustos o discriminatorios.

Garantizar la privacidad, el consentimiento y la confidencialidad de los datos

Para abordar estas cuestiones éticas, es importante garantizar que los datos se recopilen, se analicen y se utilicen de forma responsable y ética. Esto requiere estrategias para garantizar la privacidad, el consentimiento y la confidencialidad de los datos. 

Estas estrategias pueden ayudar a promover la privacidad y confidencialidad de los datos:

  • Cifrado: proteger los datos sensibles cifrándolos para que solo puedan acceder a ellos los usuarios autorizados.
  • Anonimato: eliminar de los datos la información de identificación personal para que no se puedan relacionar con personas concretas.
  • Controles de acceso: limitar el acceso a los datos sensibles a los usuarios autorizados y garantizar que los datos solo se utilicen para los fines previstos.

Abordar los sesgos y la imparcialidad en la toma de decisiones basada en datos

Uno de los principales retos de la toma de decisiones basada en datos es la presencia de sesgos, que pueden conducir a resultados injustos o discriminatorios. El sesgo puede ocurrir en cualquier fase del ciclo de vida de los datos, desde su recopilación hasta la toma de decisiones algorítmica. 

Abordar el sesgo y promover la equidad requieren una serie de estrategias, entre las que se incluyen las siguientes:

  • Diversificación de las fuentes de datos: una de las formas clave de abordar el sesgo es garantizar que los datos se recopilan de diversas fuentes. Esto puede ayudar a garantizar que los datos sean representativos de la población objetivo y que cualquier sesgo que pueda estar presente en una fuente se compense con otras fuentes.
  • Mejora de la calidad de los datos: otra estrategia clave para abordar el sesgo es mejorar la calidad de los datos. Esto incluye garantizar que los datos sean precisos, completos y representativos de la población objetivo. También puede incluir la identificación y corrección de cualquier error o sesgo que pueda estar presente en los datos.
  • Auditorías de sesgos: la revisión periódica de datos y algoritmos para identificar y abordar cualquier sesgo que pueda estar presente también es una estrategia importante para abordar el sesgo. Esto puede incluir el análisis de los datos para identificar cualquier patrón o tendencia que pueda ser indicio de sesgo y la adopción de medidas correctivas para hacerles frente.
  • Incorporación de métricas de imparcialidad: otra estrategia importante para promover la imparcialidad es incorporar métricas de imparcialidad en el diseño de algoritmos y procesos de toma de decisiones. Esto puede incluir medir el impacto de ciertas decisiones en diferentes grupos de personas y tomar medidas para garantizar que las decisiones sean justas e imparciales.
  • Promoción de la transparencia: es otra estrategia clave para abordar el sesgo y promover la equidad. Esto puede incluir poner los datos y algoritmos a disposición del público y explicar cómo se toman las decisiones. También puede incluir solicitar la opinión de las partes interesadas e incorporar sus aportes a los procesos de toma de decisiones.

La adopción de estas estrategias ayuda a las organizaciones a garantizar que sus procesos de toma de decisiones basados en datos sean justos e imparciales.

Para garantizar que la IA y el aprendizaje automático se desarrollen e implementen de forma responsable y ética, es importante disponer de marcos y directrices éticos. Por lo tanto, profundicemos en los principales marcos normativos relacionados con los datos y la IA.

Las leyes y normativas de protección de datos son un componente importante para garantizar que los datos se recopilen, se analicen y se utilicen de forma responsable y ética. 

Incluimos aquí cuatro importantes leyes y reglamentos de protección de datos.

  • La Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA): Un conjunto de normas que se aplican a las empresas que hacen negocios en California y recogen datos personales de residentes en California.
  • Ley de Responsabilidad y Movilidad del Seguro de Salud (HIPAA): un conjunto de normas que se aplican a las organizaciones de salud y regulan el uso y la divulgación de información médica protegida en Estados Unidos.
  • Reglamento General de Protección de Datos (RGPD): un conjunto de regulaciones que se aplican a todas las compañías que procesan los datos personales de los ciudadanos de la Unión Europea.
  • Ley de Inteligencia Artificial (IA) de la Unión Europea (Ley IA de la UE): regulaciones integrales sobre IA que prohíben a los sistemas que suponen un riesgo inaceptable; además, definen determinados requisitos legales para las aplicaciones de alto riesgo.

Los organismos gubernamentales son responsables de hacer cumplir estas leyes y reglamentos. Investigan reclamos e infracciones de datos, realizan auditorías e inspecciones, imponen multas y sanciones por incumplimiento, y proporcionan orientación y asesoramiento a las organizaciones sobre cómo proteger los datos y cumplir con las leyes y reglamentos de protección de datos.

Mejores prácticas para la gestión del ciclo de vida de los datos

La gestión eficaz del ciclo de vida de los datos requiere una serie de mejores prácticas para garantizar que los datos se recopilen, se almacenen y se utilicen de forma responsable y ética. 

Algunas de las mejores prácticas para la gestión del ciclo de vida de los datos son las siguientes:

  • Aplicar políticas y procedimientos de gobernanza de datos para garantizar que los datos se recopilen y se utilicen de forma responsable y ética.
  • Llevar a cabo auditorías y evaluaciones periódicas para identificar cualquier debilidad o vulnerabilidad en el ciclo de vida de los datos.
  • Garantizar que los datos sean precisos, completos y representativos de la población destinataria.
  • Garantizar que los datos se almacenen de forma segura y que solo tengan acceso a ellos los usuarios autorizados.
  • Garantizar que los datos se utilicen únicamente para los fines previstos y se compartan de forma responsable y ética.
  • Establecer las medidas adecuadas para proteger los datos.
  • Garantizar que se apliquen políticas de retención de datos y que estos se eliminen de forma segura cuando ya no se necesitan.

Con estas mejores prácticas, las organizaciones pueden garantizar que gestionan los datos de forma responsable y ética, y que protegen la privacidad y la confidencialidad de las personas y las organizaciones.

La IA se basa en grandes cantidades de datos para aprender y hacer predicciones. Comprender la importancia de los datos es fundamental para desarrollar modelos de IA eficaces que puedan impulsar la innovación y el éxito. Mediante la comprensión de los conceptos fundamentales, las personas y las organizaciones pueden aprovechar eficazmente los datos y la IA para impulsar la innovación y el éxito, y garantizar al mismo tiempo un uso ético y responsable.

Recursos 

Comparta sus comentarios de Trailhead en la Ayuda de Salesforce.

Nos encantaría saber más sobre su experiencia con Trailhead. Ahora puede acceder al nuevo formulario de comentarios en cualquier momento en el sitio de Ayuda de Salesforce.

Más información Continuar a Compartir comentarios