El avance de la tecnología sigue sorprendiéndonos y ha llevado a una integración cada vez mayor en nuestra vida cotidiana. En cada segmento observamos una transformación en la forma en que interactuamos con el mundo que nos rodea. Esta creciente dependencia de la tecnología ha detonado la necesidad de recopilar información y datos específicos. Nos concentramos en conocer mejor, con todo respeto y legalidad, la información personal y datos de clientes.
Cotidianamente, diversas plataformas y dispositivos reúnen una cantidad significativa de información sobre nuestras costumbres, preferencias, relaciones con grupos, ubicaciones y comportamientos. Desde las redes sociales y aplicaciones móviles hasta los dispositivos conectados en el hogar, suman a la interconexión digital y han creado un vasto ecosistema de datos. Este ecosistema es identificado como Big Data y no solo abarca datos, sino la oportunidad de profundizar en ellos y hacerlos verdaderamente útiles.
Empresas y organizaciones entre oportunidades y desafíos
Las empresas utilizan datos para comprender y complacer mejor a sus clientes, personalizar servicios y productos, mejorar la experiencia del usuario y optimizar operaciones. Sin embargo, esta actividad también plantea desafíos en términos de privacidad y seguridad. La información demográfica, frecuencia de compra, forma de pago, por ejemplo, pueden ser objeto de preocupación ética y seguridad si no se manejan adecuadamente.
La implementación de tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático han originado que el análisis de datos evolucione a niveles sin precedentes. Estas herramientas facilitan a las empresas extraer patrones, tendencias y correlaciones a partir de un conjuntos de datos masivos. Es así como crean estrategias con una visión más profunda y detallada del comportamiento del cliente. Sin embargo, una tangente que no debemos ignorar es el debate sobre la transparencia en el uso de algoritmos y la toma de decisiones automatizada.
En este contexto, la protección de la privacidad se ha convertido en una preocupación central. Los gobiernos y oficinas especializadas de cada país se esfuerzan por regular estrictamente el uso de la información para salvaguardar la información personal.
Objetivo del análisis de datos y la responsabilidad ética de las empresas
El análisis de datos consiste en interpretar la información con el objetivo final de mejorar el crecimiento y los ingresos del negocio.
Las organizaciones, conscientes de las implicaciones legales del mal uso de la información, reconocen la necesidad de involucrar a expertos para abordar este tema crucial. La responsabilidad ética en la analítica aún no se comprende claramente ni se implementa de manera uniforme. Además, las leyes que rigen la recopilación, la privacidad y el almacenamiento de datos aún se encuentran en una fase incipiente. Aquí es donde entra en escena la analítica responsable.
Incluso las grandes empresas que son líderes en el espacio de la inteligencia artificial (IA) y la analítica se enfrentan a desafíos. Google y Amazon, por ejemplo, han tenido que adecuar criterios de inclusión y participación de género de su IA.
El Instituto de Investigación de Capgemini realizó una profunda investigación y comparte datos relevantes de su encuesta global de 2020:
- 59% de los ejecutivos han experimentado un escrutinio legal de sus sistemas de IA y procedimientos de manejo de datos en los últimos tres años.
- 22% ya se había enfrentado a una reacción violenta de los clientes por sus prácticas debido a preocupaciones éticas o legales.
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La ética de los datos es clave para la analítica responsable
Para que prevalezca la analítica responsable, la ética de los datos debe permanecer a la vanguardia. Cubre las obligaciones morales de recopilar, proteger y utilizar información de identificación personal. En cada etapa, los líderes empresariales deben hacerse la pregunta: “¿Es esto lo correcto?”
Según ADP, un proveedor global de soluciones de gestión de capital humano (HCM) basadas en la nube, existen cinco principios básicos para utilizar los datos y la IA de forma ética.
- Transparencia: divulga qué datos se recopilan, cómo se utilizan y qué decisiones se toman con la ayuda de la IA. Contar con el consentimiento expreso e informado es vital para la recopilación de datos.
- Equidad: busca los sesgos en datos que se recopilan y encuentra formas de reducirlos y gestionarlos durante la toma de decisiones.
- Precisión: los datos deben ser precisos y estar actualizados, y debe haber formas de corregirlos.
- Privacidad: protege la privacidad individual garantizando que los datos se anonimicen y almacenen en una base de datos segura.
- Responsabilidad: comprende y evalúa los riesgos del uso de datos e IA. Implementa procesos para asegurarte de que los nuevos sistemas de análisis se creen de manera ética.
Liderazgo responsable en la era de la IA
La analítica ha desempeñado un papel importante en diversas áreas de los negocios, desde la publicidad digital hasta las decisiones de la cadena de suministro. Cada vez más, se está moviendo hacia nuevas áreas como recursos humanos, atención médica y bienes raíces. Entonces, ¿qué es diferente esta vez y por qué el análisis de datos se está convirtiendo en un tema de liderazgo tan importante?
Según el profesor Werbach, de Wharton Executive Education, la analítica responsable significa tres cosas:
- Conocer los requisitos legales y reglamentarios que debes aplicar.
- Comprender las implicaciones de tus elecciones técnicas. Pueden ir desde la recopilación de datos hasta la forma en que planteas los objetivos de un algoritmo.
- Implementar medidas como principios éticos, mecanismos de revisión y procesos de auditoría. Evalúa constantemente los riesgos legales y éticos en tus iniciativas de análisis a lo largo de su ciclo de vida.
Los sistemas habilitados para IA que las empresas están construyendo ahora generan decisiones, no datos, decisiones que afectan directamente a las personas. El diseño eficaz de estos modelos analíticos requiere un liderazgo que sea responsable y tenga una visión holística de la organización. La analítica, la IA y el Big Data pueden ser herramientas increíblemente poderosas. Si algo sale mal, no es suficiente decir que el algoritmo lo hizo. Como líder empresarial, debes considerar los posibles problemas y las estrategias de mitigación como lo harías con cualquier otro riesgo empresarial.
Cómo crear un sistema de análisis éticamente robusto
La analítica éticamente sólida requiere un liderazgo y prácticas internas regidas por auditorías, capacitación y la puesta en práctica de actualizaciones. Desde 2019, la Comisión Europea presentó siete requisitos clave que los sistemas de IA deben cumplir para ser considerados fiables. Basándose en estos requisitos, el informe de Capgemini destaca las acciones que las organizaciones pueden llevar a cabo al construir sus sistemas de IA:
- Describe claramente el propósito previsto de los sistemas de IA y evalúa su impacto potencial general.
- Implementa la IA de forma proactiva en beneficio de la sociedad y el medio ambiente.
- Integra los principios de diversidad e inclusión de forma proactiva a lo largo del ciclo de vida de los sistemas de IA.
- Mejora la transparencia con la ayuda de herramientas tecnológicas.
- Humaniza la experiencia de la IA.
- Garantiza la solidez tecnológica de los sistemas de IA y su supervisión.
- Protege la privacidad individual de las personas.
Es momento de aprender a tomar decisiones a través de la analítica de datos. Examina cómo las empresas pueden establecer un marco para modelos analíticos éticamente sólidos. Visita nuestra sección de programas certificados en Ciencia de Datos impartidos por las mejores universidades del mundo. Obtén un reconocimiento innegable de tu conocimiento.
