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Matriz de Saberes sobre Dilemas Éticos de la IA en la Administración de Empresas
<b data-start=”317″ data-end=”405″><strong data-start=”321″ data-end=”405″>Matriz de Saberes sobre Dilemas Éticos de la IA en la Administración de Empresas
<div style=””>De acuerdo al desarrollo de la actividad del foro de la unidad se realiza el siguiente aporte, partiendo de la carrera de Administración de Empresas.</div>
<strong data-start=”5831″ data-end=”5850″ style=”font-weight: bold;”>1.1 Áreas de conocimiento: Toma de decisiones automatizada
<strong data-start=”5831″ data-end=”5850″ style=”background-color: var(–bb-content-background-color); font-family: inherit; font-size: inherit; color: var(–bb-body-text-color); font-weight: bold;”>Descripción de los dilemas éticos:
La IA puede tomar decisiones sin intervención humana, lo que genera preocupaciones sobre la imparcialidad, la responsabilidad y la transparencia.
Ejemplos específicos:
1. Selección de personal: Uso de algoritmos para filtrar currículums puede resultar en discriminación implícita (por ejemplo, sesgo de género o racial).
2. Préstamos bancarios: Decisiones automatizadas en préstamos basadas en datos históricos, que pueden perpetuar desigualdades económicas.
Impacto en la teoría:
La teoría administrativa enfrenta el reto de integrar el uso de IA de manera ética en la toma de decisiones, cuestionando la autonomía y la confianza en los procesos.
Impacto en la práctica profesional
En la práctica, los administradores deben evaluar cómo utilizar la IA de forma ética y tomar responsabilidad por las decisiones automatizadas.
1. 2 Áreas de conocimiento: Privacidad de datos y seguridad
Descripción de los dilemas éticos:
El uso de IA implica la recopilación y análisis de grandes volúmenes de datos, lo que puede comprometer la privacidad de los individuos y la seguridad de la información.
Ejemplos específicos:
1. Análisis de datos personales: Empresas que usan IA para hacer recomendaciones de productos o servicios pueden acceder a datos sensibles sin el consentimiento adecuado.
2. Ciberseguridad: Los algoritmos de IA que manejan la seguridad pueden ser vulnerables a ataques, comprometiendo datos de clientes.
Impacto en la teoría: En teoría, surge la discusión sobre cómo equilibrar el uso de los datos con los derechos de los individuos a la privacidad.
Impacto en la práctica profesional: Las empresas deben establecer políticas estrictas sobre el manejo de datos y proteger la privacidad de los consumidores.
1.3 Áreas de conocimiento: Transparencia y explicabilidad de la IA
Descripción de los dilemas éticos: Los algoritmos de IA, en muchos casos, son “cajas negras”, lo que significa que es difícil entender cómo se toman las decisiones. Esto crea una falta de transparencia que puede generar desconfianza.
<b style=”background-color: var(–bb-content-background-color); font-family: inherit; font-size: inherit; color: var(–bb-body-text-color);”>Ejemplos específicos:1.
<strong data-start=”3660″ data-end=”3685″ style=”background-color: var(–bb-content-background-color); font-family: inherit; font-size: inherit; color: var(–bb-body-text-color);”>Decisiones de crédito: Las personas no siempre entienden cómo los algoritmos determinan su elegibilidad para créditos, lo que puede llevar a problemas de confianza.
2. <strong data-start=”3835″ data-end=”3859″>Diagnósticos médicos: Sistemas de IA que toman decisiones sobre diagnósticos sin explicación clara pueden causar preocupación en pacientes.
<b style=”background-color: var(–bb-content-background-color); font-family: inherit; font-size: inherit; color: var(–bb-body-text-color);”>Impacto en la teoría: En la teoría, se debate sobre la necesidad de modelos de IA más explicativos y responsables.
<b style=”background-color: var(–bb-content-background-color); font-family: inherit; font-size: inherit; color: var(–bb-body-text-color);”>Impacto en la práctica profesional: En la práctica, los administradores deben garantizar que sus sistemas sean transparentes y explicables, tanto para empleados como para clientes.
<b style=”background-color: var(–bb-content-background-color); font-family: inherit; font-size: inherit; color: var(–bb-body-text-color);”>1. 4 Áreas de conocimiento: Desempleo y desplazamiento laboral
Descripción de los dilemas éticos: La automatización de procesos mediante IA puede llevar a la eliminación de empleos, lo que plantea un dilema ético en términos de responsabilidad social y el impacto económico en la sociedad.
Ejemplos específicos:
1. <strong data-start=”4469″ data-end=”4499″ style=”background-color: var(–bb-content-background-color); font-family: inherit; font-size: inherit; color: var(–bb-body-text-color);”>Automatización en fábricas: La introducción de IA en las cadenas de producción reduce la necesidad de trabajadores humanos, afectando a la fuerza laboral.
2. <strong data-start=”4634″ data-end=”4657″>Atención al cliente: Chatbots y asistentes virtuales que reemplazan empleados en atención al cliente.
<b style=”background-color: var(–bb-content-background-color); font-family: inherit; font-size: inherit; color: var(–bb-body-text-color);”>Impacto en la teoría: En la teoría, se discute cómo las organizaciones pueden equilibrar la eficiencia con el impacto social del desempleo.
Impacto en la práctica profesional: Las empresas deben planificar programas de capacitación y reubicación para los empleados afectados por la automatización.
1. 5 Áreas de conocimiento: Sesgo algorítmico
Descripción de los dilemas éticos: La IA puede heredar y amplificar sesgos humanos presentes en los datos con los que se entrena, lo que puede tener consecuencias negativas para ciertos grupos sociales o étnicos.
Ejemplos específicos:
1. Reclutamiento: Un sistema de IA entrenado con datos históricos de contratación puede replicar sesgos de género o raza, discriminando sin intención.
2. Criminalidad: Algoritmos que predicen la criminalidad pueden reforzar estereotipos raciales y aumentar la vigilancia en comunidades específicas.
<b style=”background-color: var(–bb-content-background-color); font-family: inherit; font-size: inherit; color: var(–bb-body-text-color);”>Impacto en la teoría: La teoría debe integrar la noción de justicia y equidad en el desarrollo y uso de IA, destacando la importancia de mitigar sesgos.
Impacto en la práctica profesional: Los administradores deben revisar y ajustar los algoritmos regularmente para asegurarse de que no perpetúen sesgos y sean justos para todos los grupos.
<b style=”background-color: var(–bb-content-background-color); font-family: inherit; font-size: inherit; color: var(–bb-body-text-color);”>Reflexión Final
El uso de la inteligencia artificial en la administración de empresas plantea desafíos éticos importantes que deben ser gestionados de manera consciente tanto en la teoría como en la práctica profesional. Estos dilemas afectan la confianza de los clientes, empleados y la sociedad en general hacia las organizaciones que adoptan estas tecnologías. Es fundamental que las empresas adopten principios éticos claros, garanticen la transparencia en el uso de la IA y establezcan políticas para mitigar efectos negativos como el sesgo, el desempleo y la violación de la privacidad.
<strong data-start=”5831″ data-end=”5850″>Nota: Tomado de Chatgpt
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1 Reply
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Profesor Christian cordial saludo, muy interesante su análisis me puso a reflexionar con mi hija que es Psicóloga en temas de selección, y eso que usted indica es muy cierto.
Tenemos una serie de herramientas y los algoritmos cada vez son como más exactos, a mi creo eso me asusta, porque no se si ya en un proceso de selección que porcentaje es ejecutado por IA. O si ya una entrevista la realiza una máquina digo yo, y hasta qué punto se entabla una conversación llevando un hilo conductor.
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