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Dilemas éticos en el uno de la IA en Trabajo Social
1. Discriminación Algorítmica y Sesgo
La IA utiliza algoritmos que pueden reflejar o amplificar sesgos presentes en los datos con los que ha sido entrenada. En el ámbito del Trabajo Social, esto puede ocurrir en sistemas de evaluación de riesgo, por ejemplo, cuando se utilizan herramientas predictivas para identificar familias o individuos en riesgo de negligencia o abuso infantil. Si los algoritmos están basados en datos históricos que incluyen sesgos raciales, socioeconómicos o de género, es probable que las decisiones también reflejen esos prejuicios. Desde un punto de vista teórico, esto desafía los principios fundamentales del Trabajo Social, como la justicia social y la equidad. En la práctica, los trabajadores sociales podrían depender de sistemas que no son completamente justos, lo que podría resultar en intervenciones inapropiadas o en la exclusión de ciertos grupos.
2. Privacidad y Confidencialidad de Datos
En el Trabajo Social, los profesionales manejan información altamente confidencial sobre la vida personal de individuos y familias. Con el uso de IA y análisis de datos masivos (big data), existe el riesgo de violaciones a la privacidad si no se protege adecuadamente la información. El uso de IA para analizar datos sensibles, como historiales médicos, informes de abuso o datos de intervención, puede poner en riesgo la confidencialidad de los usuarios. El principio de confidencialidad es un pilar ético en el Trabajo Social. El uso indebido de la IA podría poner en entredicho este principio, ya que se pone en riesgo el derecho de las personas a la privacidad y al control sobre su información personal.
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