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Matriz de Saberes: Dilemas Éticos de la IA en la Administración de Empresas
1. Dilema ético en cuanto a la Privacidad y Seguridad de Datos: Uso de grandes volúmenes de datos personales, que puede afectar la privacidad y seguridad de la información. Ausencia de regulaciones específicas, aumentando la necesidad de crear políticas adecuadas para proteger los datos
Ejemplos Específicos en la Administración de Empresas: Uso de IA para analizar datos sin consentimiento informado.
Riesgos de filtraciones de datos masivos recopilados por sistemas de IA utilizados para la gestión de clientes (CRM) o recursos humanos.
Utilización de IA para la detección de fraudes que podría generar falsos positivos y afectar la privacidad de individuos.
Transferencia y almacenamiento de datos a través de sistemas de IA en la nube, generando interrogantes sobre la jurisdicción y protección de esos datos.
Impacto en la Teoría: Desafía las teorías éticas sobre el derecho a la privacidad y el control sobre la información personal.
Requiere la adaptación de marcos legales existentes para abordar las capacidades de procesamiento de datos de la IA.
Impulsa la reflexión teórica sobre la propiedad de los datos generados y analizados por sistemas de IA.
Impacto en la Práctica Profesional: Obliga a las empresas a implementar medidas robustas de ciberseguridad y protección de datos.
Demanda la creación de políticas internas claras sobre la recopilación, uso y retención de datos por sistemas de IA.
Requiere obtener el consentimiento informado de los individuos para el uso de sus datos por la IA.
Implica la necesidad de ser transparentes con los clientes y empleados sobre cómo la IA utiliza sus datos.
Genera la necesidad de evaluar la calidad y confiabilidad de las herramientas de IA en cuanto a seguridad de datos.
2. <b style=”font-family: inherit; font-size: inherit; color: var(–bb-body-text-color);”>Dilema ético frente al <b style=”background-color: var(–bb-content-background-color); font-family: inherit; font-size: inherit; color: var(–bb-body-text-color);”> Impacto en el Empleo y la Fuerza Laboral: La automatización impulsada por la IA tiene el potencial de transformar la fuerza laboral, automatizando tareas y roles que antes eran desempeñados por humanos. Esto genera preocupaciones sobre la pérdida de empleos y la necesidad de adaptación y reentrenamiento.
Ejemplos en la Administración de Empresas: Implementación de chatbots de IA para atención al cliente que reducen la necesidad de personal humano en esa área. Uso de IA para la automatización de tareas administrativas repetitivas, lo que podría llevar a la reducción de puestos de trabajo en esas áreas. Sistemas de IA que optimizan la cadena de suministro, disminuyendo la necesidad de ciertos roles en la gestión logística. Introducción de IA en el análisis de datos, lo que podría afectar la demanda de analistas de datos tradicionales.
En contraste a las teorías administrativas: Desafía las teorías económicas sobre el empleo y la productividad. Requiere la revisión de teorías sobre la gestión de recursos humanos y el desarrollo de habilidades. Impulsa la reflexión teórica sobre el futuro del trabajo y la necesidad de nuevos modelos económicos y sociales.
Impacto en la practica profesional del administrador: Exige la planificación y anticipación del impacto de la IA en la fuerza laboral. Requiere la inversión en programas de reentrenamiento y desarrollo de nuevas habilidades para los empleados. Implica la necesidad de considerar el impacto social de la automatización y explorar posibles soluciones como la renta básica universal. Demanda una reflexión ética sobre la transición laboral justa y equitativa en la era de la IA.
3. Integridad Académica y Uso Ético de la IA Generativa: El surgimiento de la IA generativa, como ChatGPT, plantea desafíos en la educación superior y también en la práctica profesional en cuanto al plagio, la autenticidad del trabajo y el desarrollo de habilidades de pensamiento crítico. Existe preocupación por el uso indebido de estas herramientas para generar contenido sin comprensión real.
Ejemplos en administración de empresas: Empleados utilizando IA generativa para redactar informes, correos electrónicos o presentaciones sin la debida diligencia o comprensión del contenido. Uso de IA para generar análisis de mercado o planes estratégicos sin la validación o el juicio humano adecuado. Profesionales utilizando IA para la creación de materiales de marketing que podrían ser engañosos o poco éticos. Riesgo de que la dependencia excesiva de la IA generativa atrofie las habilidades de redacción, análisis y pensamiento crítico de los futuros administradores.
Impacto en la enseñanza de la administración : Cuestiona las teorías sobre la autoría, la originalidad y la propiedad intelectual en la era de la IA generativa. Demanda la adaptación de códigos de ética profesional para abordar el uso de herramientas de IA. Impulsa la reflexión teórica sobre la definición de “trabajo auténtico” en un contexto donde la IA puede generar contenido de alta calidad.
Impacto en la practica del profesional: Exige el establecimiento de pautas claras sobre el uso ético y responsable de la IA generativa en el ámbito profesional. Requiere el fomento de la integridad académica y profesional, enfatizando la importancia de la comprensión y el pensamiento crítico. Implica la necesidad de educar a los profesionales sobre las capacidades, limitaciones y riesgos éticos de la IA generativa. Demanda la implementación de mecanismos para verificar la autenticidad del trabajo y prevenir el uso indebido de la IA generativa.
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