• Curso IA – Foro 2 – Ética en la Inteligencia Artificial: Navegando dilemas en contextos disciplinares

  Dilemas éticos asociados al uso de la IA en el ámbito de la SST

  Posted by CHRISTIAN DANIEL on 1 abril, 2025 at 4:05 pm

  Dilema Etico: Veracidad
  y fiabilidad de la información

  Descripción: Preocupación
  por la exactitud y confiabilidad de los contenidos generados por IA,
  especialmente en un campo donde la información incorrecta puede tener
  consecuencias graves para la salud.

  Ejemplos Especificos:

  •
  Estudiantes que presentan protocolos de seguridad generados por IA con
  procedimientos incorrectos o desactualizados.

  • Trabajos académicos que
  incluyen normativas inexistentes o mal interpretadas por sistemas de IA.

  Impacto en la teoria:

  • Distorsiona la comprensión de los fundamentos teóricos de la SST.

  • Dificulta la distinción entre fuentes
  académicas verificadas y contenido generado artificialmente.

  Impacto
  en la Práctica Profesional:

  •
  Profesionales que implementan medidas de prevención inadecuadas basadas en
  información errónea. •Evaluaciones de riesgo incompletas que omiten factores
  críticos.

  Consideraciones
  para Docentes:

  • Enseñar métodos de verificación de información.

  • Desarrollar actividades de pensamiento crítico
  aplicadas a contenidos de IA.

  
  

  Dilema Etico: Sesgo
  y discriminación algorítmica

  Descripción: Preocupación
  por la reproducción de patrones discriminatorios en la aplicación de IA a
  evaluaciones de riesgo, vigilancia de la salud o selección de personal.

  Ejemplos Especificos:

  •
  Algoritmos de IA que reproducen sesgos de género en la evaluación de riesgos
  ergonómicos.

  • Sistemas predictivos que clasifican injustamente
  ciertos grupos étnicos como “más propensos” a accidentes laborales.

  Impacto en la teoria:

  Perpetuación
  de paradigmas desactualizados o discriminatorios en la literatura
  técnica.

  • Invisibilización de perspectivas diversas en el análisis de
  la salud laboral.

  Impacto en la Práctica Profesional:

  •
  Implementación de programas de prevención que no consideran la diversidad de la
  fuerza laboral.

  • Evaluaciones médicas ocupacionales que reproducen
  estereotipos.

  Consideraciones para Docentes:

  •
  Promover el análisis crítico de las fuentes y métodos utilizados por las
  IA.

  • Incorporar perspectivas diversas en el análisis de casos y
  problemas.

  • This discussion was modified hace 1 week, 3 días by  CHRISTIAN DANIEL.

  Ilse Valeria replied hace 2 días, 18 horas 4 Members · 3 Replies
• 3 Replies

• 

  Nestor

  Member

  7 abril, 2025 at 9:18 pm

  Claro que si Christian

  Me parece bien importante rescatar la manera como funciona la IA, en procesos como SST.

  Si bien las habilidades que tiene para recabar información desde diferentes repositorios, siempre quedará corta a la hora de determinar actualidad y/o veracidad de la información que para tu caso debe ser no solo actualizada, sino también ajustada a la última normatividad, que no siempre está disponible en la red.

• 

  DEMETRIO MARTIN

  Member

  8 abril, 2025 at 3:22 pm

  <div>Estoy de acuerdo Christian</div>

  La IA en la SST no debe ser vista como una solución infalible, sino como una herramienta complementaria que requiere supervisión humana, regulación estricta y enfoques inclusivos. Solo así se podrá aprovecharse su potencial sin comprometer la seguridad y la salud de los trabajadores.

• 

  Ilse Valeria

  Member

  9 abril, 2025 at 2:55 pm

  <div>En el ámbito laboral la IA puede tomar decisiones inexactas o discriminatorias, esto puede llevar a que se materialicen accidentes o enfermedades laborales y que estos errores no se asuman con un buen análisis casual.</div>

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