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¿Cómo funciona
la estafa que utiliza códigos QR para acceder a tu perfil en WhatsApp?  Se trata de un ataque de ingeniería social simple que puede afectar a aplicaciones, como WhatsApp, que dependan de la función de inicio de sesión con QR. El spoofing es una técnica en la que un atacante falsifica la identidad de un usuario a fin de hacerse pasar por él con fines maliciosos. Desde Eset, compañía especializada en detección proactiva de amenazas, advirtieron que en el WhatsApp spoofing el ciberdelincuente toma el control de una cuenta y envía mensajes en nombre de la víctima. Para esto, el atacante se vale de distintos medios, como pueden ser la clonación de la tarjeta SIM o eSIMs, o el QRLJacking, entre otros. El QRLJacking (Quick
Response Code Login Jacking) es un vector de ataque de ingeniería social
simple que puede afectar a todas las aplicaciones que dependan de la función
"Iniciar sesión con código QR". La víctima escanea, engañada, el
código QR que le envía el cibercriminal, y, sin darse cuenta, entrega el
control de su cuenta y habilita al atacante a poder desviar las
comunicaciones a su propio servidor, desde el cual podrá enviar mensajes e
intervenir conversaciones. "Este tipo
de ataques puede pasar desapercibido por la víctima, ya que podrá seguir
logueándose y abriendo a su sesión de WhatsApp web o
desktop. Esto marca una diferencia respecto a otros casos en los que la
cuenta de WhatsApp queda inaccesible para la víctima. La autenticación
de WhatsApp desktop o WhatsApp web a través de QR se realiza mediante un websocket, que
abre una sesión de comunicación interactiva entre el navegador del usuario y
el servidor de WhatsApp. Cada cierto
lapso de tiempo el servidor se comunica con el WebSocket solicitando
una actualización del código QR del WhatsApp web o
desktop. Al escanear el QR, y para la autenticación, se remite información
del usuario al servidor, lo que permitirá identificarlo como titular de la
cuenta. Esta comunicación en tráfico se encuentra cifrada de extremo a
extremo. ¿Cómo prevenir estos ataques en WhatsApp? Desde el
laboratorio de investigación de Eset compartieron algunos consejos para evitar
ser víctima de este tipo de ataques en WhatsApp: Verificar la fuente del código QR: Nunca escanear un código QR de WhatsApp desde
fuentes no confiables. Si se recibe un QR por mensaje, correo o sitio web
sospechoso, es mejor ignorarlo. Los códigos QR de sesión deben ser escaneados
únicamente desde el sitio oficial de WhatsApp Web o la aplicación de
WhatsApp. Habilitar la verificación en dos pasos (2FA): Así, incluso si alguien
obtiene acceso a la sesión mediante un ataque de QRLJacking, necesitaría un
código PIN adicional para iniciar sesión en otros dispositivos. Revisar sesiones activas regularmente: En WhatsApp, se puede
revisar y cerrar las sesiones activas en otros dispositivos desde la
configuración. Si se identifica alguna actividad sospechosa, cerrar la sesión
de inmediato. Noticias Relacionadas: 2.- Videos de Ingeniería
Social |
viernes, 15 de noviembre de 2024
Estafa con QR Whatsapp
jueves, 5 de septiembre de 2024
El lavado de activos le teme a la IA
 La última Encuesta de Poder publicada, ha terminado por confirmar lo que era un secreto a voces en el país: las economías ilegales – que engloban actividades como el narcotráfico, la minería y la tala ilegal, y las organizaciones criminales dedicadas a la trata de personas, la extorsión, entre otros delitos. Esta confirmación también expresa lo bien organizado que está el crimen que campea en las calles y en casi cualquier espacio público, expresando cómo es que algunas actividades comerciales emparentadas con el crimen empiezan a normalizarse al tornarse en una solución social y económica para gran parte de la gente en el Ecuador. Es por ello que todos los esfuerzos que se tengan que desarrollar de aquí en adelante para enfrentar a esta criminalidad sofisticada y ultraorganizada van a requerir de apoyos transfronterizos, mucha estrategia y harta inteligencia artificial (IA). Porque probablemente la manera más frecuente en la que esas economías ilegales penetran en la vida de todos nosotros es justamente a través de una serie de prácticas que se identifican claramente con el lavado de activos. Pero la criminalidad ya lo inunda todo, casi al mejor estilo marxista de las llamadas superestructuras: los delitos empresariales –¿alguien dijo Lava Jato?–, el tráfico de personas, las extorsiones de cada día, etc. Las dimensiones de los llamados flujos financieros ilegales son respetables, y para el caso de países como el Ecuador puede suponer movimientos que van en el orden de los US$20.000 hasta los US$40.000 millones cada año, debido, específicamente, a los sobornos. Ahora bien, para consuelo nuestro, habría que decir que este problema ya tiene iniciativas de colaboración que la cooperación internacional está impulsando fuertemente. Y probablemente en lo que más cooperación se va a necesitar en el cortísimo plazo para atajar a la criminalidad de alta estofa será en el uso y compartición de aplicaciones tecnológicas de rastreo y transparencia, entre los que la IA será también la vedette. Justamente, la IA, los sistemas de ‘machine learning’ y la analítica de datos ayudan a detectar las imbricadas rutas que los flujos financieros ilícitos toman para escurrirse de la justicia. A través de aplicaciones de IA es posible identificar cierta información que no es tan fácil de encontrar, dado que muchas prácticas de lavado se hacen en cuentas pequeñas y entre muchas personas, siendo imperceptibles para los sistemas formales. Pero la IA puede rastrear detalles que se le escapan hasta al más aguzado sabueso. Más temprano que tarde, el sistema financiero público y privado en el Ecuador empezará a ensayar soluciones tecnológicas de rastreo y de fácil implementación, gracias a la cooperación internacional. Y, junto con esas acciones, también es crítico empezar a involucrar más a la ciudadanía de la mano de la opinión pública en esta lucha, mediante más información, activismo digital y aplicaciones de denuncia que bien pueden hackear a la criminalidad más sofisticada. Porque lo bueno de la digitalización es que puede convertir a cualquier ciudadano en miembro de una patrulla antilavado, que tendría una escala de millones, al menos de 18 millones de personas. Como puede la Inteligencia Artificial ayudar a prevenir el lavado de activos e identificar beneficiarios finales de las empresas? El concepto de «beneficiario final» es utilizado en el contexto legal y financiero, especialmente en relación con la transparencia y la prevención del lavado de activos y la financiación del terrorismo. Sin embargo, es importante destacar que las definiciones y requisitos específicos pueden variar según la jurisdicción y la legislación aplicable. En general, un beneficiario final es una
persona natural que, en última instancia, posee, controla o se beneficia de
una entidad legal o estructura empresarial o de un vehículo societario, o que
ejerce control significativo sobre dicha entidad. Esto significa que el
beneficiario final es aquella persona que, directa o indirectamente, tiene
una participación mayoritaria en los activos o ingresos de la entidad o tiene
la capacidad de ejercer influencia significativa sobre las decisiones y
operaciones de la empresa. En la lucha contra el lavado de dinero y la
financiación del terrorismo, identificar al beneficiario final es crucial
para asegurar la transparencia en la propiedad y el control de las empresas,
evitando que personas oculten su identidad detrás de estructuras complejas
con el propósito de ocultar activos obtenidos de manera ilícita o financiar
actividades ilegales como el terrorismo. En muchos países, como en Colombia, Perú,
Ecuador, México y Argentina, se han implementado regulaciones y leyes que
exigen que las empresas, instituciones financieras y otras entidades
identifiquen y revelen la identidad de sus beneficiarios finales, como parte
de sus obligaciones de debida diligencia. Ésta en sí misma es una
recomendación del GAFI, Grupo de Acción Financiera Internacional que en su
recomendación 24 deja clara la necesidad de implementar un registro de
beneficiarios finales público en los países para ayudar a prevenir no solo el
lavado de activos sino también la corrupción. Estas regulaciones varían según las
jurisdicciones, pero a menudo incluyen la obligación de mantener registros
precisos y actualizados de los beneficiarios finales, y compartir esta
información con las autoridades reguladoras cuando sea necesario. La
recomendación 24 del GAFI les faculta a los Oficiales de Cumplimiento para
permitirles acceder a dichos registros, pues este acceso trae beneficios para
la detección y mitigación del delito. Los oficiales de cumplimiento tienen la ardua
misión y es la de identificar los beneficiarios finales de empresas y
corroborar que las reportadas por sus contrapartes ante ellos y entidades
regularias sean certeras. Para esto, de manera ágil y segura, RISKS INTERNATIONAL
con su producto compliance.com.co y con el apoyo de la empresa de tecnología
DATA INNOVATION ayuda a cientos de miles de Oficiales de Cumplimiento y
analistas de Riesgo a que por medio de la tecnología, el Big Data y la
Inteligencia Artificial lleguen a los vínculos ocultos e indetectables a
simple vista por analistas. Es posible ver aún empresas que no realizan
debidas diligencias con el uso de estas tecnologías y en pleno siglo XXI,
cuando existe disponibilidad de información e innovación, el problema es para
estas empresas es que pueden verse afectadas, no solo por el riesgo al cual
se exponen, sino también, por las malas decisiones y por la lentitud de sus
procesos, Compliance.com.co no solo valida en listas inhibitorias sino
también mediante inteligencia artificial, hace ver otros riesgos ocultos que
a simple vista no se pueden ver. Por esta y otras razones, miles de clientes
ya cuentan con una herramienta construida y diseñada por los mismos oficiales
de cumplimiento y expertos que investigan el lavado de activos, la
financiación de terrorismo, la corrupción, el contrabando y los delitos
conexos. Es claro entonces que la debida diligencia es
el proceso de investigación y análisis que se lleva a cabo para conocer y
verificar la identidad y antecedentes de clientes, proveedores o socios
comerciales. En el contexto de la prevención del lavado de activos, la debida
diligencia se enfoca en identificar y evaluar los riesgos potenciales de
lavado de dinero y actividades ilícitas, y se usa para que cualquier empresa
sea utilizada como vehículo o medio por el cual se da apariencia de legalidad
a dinero obtenido de manera ilícita o irregular. Por otro lado, aunque la Inteligencia
Artificial ofrezca muchas ventajas en la prevención del lavado de dinero, es
esencial recordar que no es una solución única, siempre es necesaria, la
combinación de la inteligencia artificial con el juicio humano y los
controles internos sólidos dentro de una empresa. Pero veamos por qué la inteligencia artificial
(IA) ha comenzado a desempeñar un papel cada vez más importante en este
ámbito. Es importante destacar que puede mejorar la
eficiencia y precisión de los procesos de debida diligencia, eso es claro,
pero hay algunas otras formas en que la IA puede contribuir al oficial de cumplimiento: 1.- Análisis
de datos masivos y formación de vínculos: La IA tiene la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos de
manera rápida y eficiente, lo que es esencial para la identificación de
patrones y comportamientos sospechosos, así como vínculos entre contrapartes.
Compliance.com.co usa esta tecnología. Puede analizar datos financieros,
transacciones y otros registros para detectar actividades anómalas o
inusuales que puedan indicar posibles casos de lavado de dinero. 2.- Detección
de patrones de LAFT: Los algoritmos
de aprendizaje automático pueden identificar patrones complejos que podrían
pasar desapercibidos para los métodos tradicionales de detección. La IA puede aprender de datos históricos por
medio de machine learning y ajustar constantemente sus modelos para adaptarse
a nuevas tendencias y técnicas utilizadas por delincuentes para lavar dinero
y ocultar sus orígenes. 3.- Perfilado
o segmentación de contrapartes: La
IA puede ayudar a construir perfiles más completos de los clientes y sus
transacciones, lo que permite a las entidades financieras y otras empresas
identificar comportamientos inusuales, alertas en tiempo real. 4.- Análisis
de grandes volúmenes de texto y detección de información no estructurada: La IA también puede analizar grandes cantidades de
información no estructurada, como noticias, listas, vínculos ocultos, redes
sociales y comentarios en línea, para identificar posibles indicios o señales
de alerta de lavado de dinero o financiación del terrorismo relacionados con
entidades o personas específicas. Compliance.com.co usa esta tecnología. 5.- Automatización
de procesos de debida diligencia:
La IA puede automatizar partes del proceso de debida diligencia, como la
verificación de identidad, la revisión de documentos y la investigación de
antecedentes. Esto agiliza el proceso y permite a los analistas centrarse en
tareas más complejas y estratégicas en sus negocios. Compliance.com.co usa
esta tecnología. 6.- Evaluación
de riesgos: La IA puede ayudar a
las empresas a evaluar mejor el riesgo asociado con clientes, transacciones o
entidades específicas. Esto permite una asignación más precisa de los
recursos para la investigación y la mitigación de riesgos. Es necesario ser conscientes que el uso de IA
en la debida diligencia y en todos estos usos debe mantener estricto
cumplimiento, de las normas en cada país, también cumplir con las
regulaciones y normativas de privacidad de datos vigentes y garantizar la
seguridad y confidencialidad de la información resultado de estos usos, ya
que es un principio básico exigido por entidades regulatorias y la misma ley. Noticias Relacionadas:
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jueves, 29 de agosto de 2024
COACs - Estancadas
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Morosidad, estancamiento del crédito y desaceleración de
depósitos: tres aspectos a revertir por las cooperativas En Ecuador existen 402 entidades financieras bajo el control de la Superintendencia de Economía Popular y Solidaria, que estrenará titular tras seis años.  Las cooperativas de ahorro y crédito en Ecuador han tenido un 2024 complejo, en un escenario de economía estancada y una grave crisis de seguridad. Han fallado los controles y se han presentado casos
como el de la Cooperativa Cámara de Comercio de Ambato. La crisis de inseguridad
y de migración complica cobrar los créditos otorgados. El país está en un
proceso de sobreendeudamiento. la Red de
Integración Ecuatoriana de Cooperativas de Ahorro y Crédito (Icored), explicó que la economía del país está mal y eso se
siente en el sector financiero a través de menor rentabilidad, aumento de
la morosidad (cartera impaga), costos altos de fondeo. La Superintendenta saliente de Economía Popular y Solidaria fracasó en los controles y en tomar decisiones a tiempo. Icored consideró que, por ejemplo, en el caso de la
Cooperativa Cámara de Comercio de Ambato, la Superintendencia debió “remover a
tiempo a los malos administradores” antes de que la situación escalara hasta no
poder devolver los depósitos de los clientes. Además,
no se han hecho los seguimientos debidos para tener alertas tempranas sobre los
problemas en el sector. Según
la Ley, la Superintendencia tiene que controlar a 18.000 organizaciones de la
Economía Popular y Solidaria. Sin embargo, el enfoque debería estar donde existe
alto riesgo, es decir, en las 402 cooperativas de ahorro y crédito; pero eso no
ha pasado.
“Hay
que dedicarse más al control del sector financiero popular y solidario y menos
a hacer normas; y menos aún a estar promoviendo en otros países del mundo que
en Ecuador existe una Superintendencia hermosa”, apuntó el gerente Icored. El pleno del Consejo de Participación Ciudadana y Control Social (CPCCS) designó el pasado 23 de agosto a Christina Ivonne Murillo Navarrete, como nueva titular de la SEPS. Los principales retos para las cooperativas Auditores consideran que en lo que queda de 2024 e incluso hasta los primeros meses de 2025, las cooperativas seguirán con un escenario similar. Así, estas entidades tendrán al menos tres grandes retos en 2025:
También aclaran que este escenario no es aislado en las cooperativas. El deterioro de esos indicadores lo han vivido también los bancos privados. Y enfatiza que las cooperativas mantienen en general buenos índices de solvencia y liquidez. Según Icored, entre los factores que han incidido en el estancamiento del sector están: la poca liquidez en la economía, la incertidumbre por las elecciones presidenciales, el aumento de la inseguridad y el deterioro de la capacidad y cultura de pago por sobreendeudamiento. "La gente no quiere endeudarse, si los van a extorsionar piensan: '¿para qué me meto a endeudarme?', por eso no estamos colocando crédito al mismo nivel que antes, el mercado está restringido". El vocero de Icored reconoce también que será difícil que se recuperen las cifras de morosidad, porque la cultura de pago "se ha dañado", por las constantes promesas políticas de condonaciones. "Hay personas que piensan: '¿para qué pagar si ya mismo nos van a condonar'", dice. La morosidad, lo que más preocupa La morosidad alcanzó la cifra récord de 8,59% en julio de 2024 en las cooperativas más grandes del país, agrupadas en los segmentos 1 y 2 de la Economía Popular y Solidaria. Y la morosidad en las cooperativas más pequeñas, del segmento 3, llegó a 9,5% en junio de 2024, que es el último dato disponible. Clasificación de las cooperativas  Incluso, en segmentos clave que atienden las cooperativas, como el microcrédito, destinado a los pequeños negocios y emprendedores, la morosidad fue de 11,41% en julio de 2024 en las entidades del segmento 1 y 2. Se trata de las cifras de morosidad más altas desde enero de 2023, cuando se implementó la nueva metodología de cálculo de las deudas vencidas en las cooperativas. También se menciona que, por la situación económica del país y la inseguridad, desde 2020 se ha agravado el problema de sobreendeudamiento en los segmentos que atienden las cooperativas: población en áreas rurales y de menores ingresos. Evolución de la morosidad en las cooperativasTasa de morosidad por segmento de cooperativas El crédito no despegará en lo que queda de 2024 Pero otro indicador que se ha deteriorado es el del crédito, porque hay menos demanda, en un año en el que el empleo no mejora y la inseguridad va en aumento.
Tasa de crecimiento del crédito en las cooperativasEn %. La expectativa de Icored es que al menos hasta los primeros meses de 2025, la colocación de crédito siga con crecimientos leves o iguales a los de 2024. Y es que la cartera de crédito de las cooperativas se ha desacelerado a niveles que no se veían desde 2016 en este sector. Por ejemplo, a junio de 2024, la cartera de crédito de las cooperativas del segmento 1 cayó 0,38%. Y en las cooperativas del segmento 2, la cartera creció a un ritmo de 17,6% en junio de 2024; pero en junio de 2023 el crecimiento había sido de 26%. En el segmento 3, el crecimiento de cartera fue leve también, y llegó a solo 0,7% en junio de 2024. Los depósitos también están creciendo a niveles bajos. En las cooperativas del segmento 1 y 2, los depósitos sumaron USD 19.663 millones; esto es un crecimiento anual de 4,1% en julio de 2024. En contraste, en julio de 2023 los depósitos crecieron a un ritmo de 10,4%. Tasa de crecimiento de los depósitos de las cooperativas
En %.
 ¿Qué espera el sector de la nueva autoridad? Con este complejo escenario, lo que el sector cooperativo espera de la nueva superintendenta es que "tenga una visión más ágil y fuerte" en los controles a las cooperativas que muestran debilidades en sus indicadores o que tengan malas administraciones. "Debe dedicarse a hacer más al control y supervisión al sector financiero. La Economía Popular y Solidaria tiene 18.000 organizaciones que controlar, pero la nueva autoridad debe enfocarse más en donde hay más riesgos, en las entidades del sistema financiero, que manejan el dinero de la gente". |
martes, 27 de agosto de 2024
Uso Ético de Datos
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La
ética en la ciencia de datos es esencial para abordar desafíos importantes.
Esto incluye la responsabilidad en el uso de los datos, la mitigación de sesgos
y discriminación, la transparencia en los algoritmos, y la privacidad y
seguridad de los datos. Estrategias como el desarrollo de políticas y la
participación en diálogos multilaterales son clave. La ética en la inteligencia
artificial enfatiza la responsabilidad y confiabilidad. Estas consideraciones
son fundamentales en la ciencia de datos. La
ética de los datos: ¿qué es? Definida
por Gartner como “un sistema de valores y principios morales
relacionados con la recogida, el uso y la compartición responsables de los
datos”, la ética de los datos se centra en las cuestiones morales
relacionadas con las prácticas de datos que pueden afectar negativamente a
los individuos. La ética de los datos se ocupa de los datos en todas sus
fases, lo que incluye la generación, la recogida, la analítica y la
divulgación de los datos. La
ética de los datos aborda las conductas relacionadas con el uso de los
datos generales y personales y orienta a las organizaciones sobre cómo
usar los datos, la IA y el aprendizaje automático y otras tecnologías, para
evitar los sesgos. Además, se asegura de que los usuarios online den su consentimiento para la compartición de sus datos y de que las organizaciones cumplan las normativas obligatorias y las que regulan la confidencialidad, como el Reglamento General de Protección de Datos. La importancia de la ética en la
ciencia de datos En la era digital en la que vivimos, la ética en la ciencia de datos se ha convertido en un tema de vital importancia. Para garantizar un uso responsable y ético de los datos, es necesario abordar diversos desafíos y consideraciones. Uso responsable
de los datos Uno de los aspectos clave en la ética de la ciencia de datos es el uso responsable de los datos. Esto implica utilizar los datos de manera ética, respetando la privacidad y la confidencialidad de las personas involucradas. Es fundamental adoptar políticas y prácticas que fomenten la protección de la información personal y eviten su mal uso. Mitigación de
sesgos y discriminación Otro desafío
ético en la ciencia de datos es la mitigación de sesgos y discriminación. Los
datos pueden contener sesgos inherentes, lo que puede llevar a resultados
injustos o discriminatorios en los modelos y algoritmos utilizados. Es
esencial identificar y abordar estos sesgos para asegurar la equidad y la
imparcialidad en el análisis de datos. Transparencia y explicabilidad en
los algoritmos La transparencia
y la explicabilidad son aspectos fundamentales en la ética de la ciencia de
datos. En un mundo cada vez más dependiente de los algoritmos, es crucial
comprender cómo funcionan y cómo toman decisiones. La transparencia se
refiere a la apertura y accesibilidad de la información relacionada con los
algoritmos, mientras que la explicabilidad se refiere a la capacidad de
comprender y justificar las decisiones tomadas por estos algoritmos. Para abordar
estos desafíos éticos, es importante que los algoritmos sean diseñados y
desarrollados de manera transparente. Esto significa que las organizaciones y
los científicos de datos deben proporcionar información clara y completa
sobre cómo se recopilan, procesan y utilizan los datos. Además, deben brindar
detalles sobre la lógica subyacente de los algoritmos y sus implicaciones en
el proceso de toma de decisiones. La explicabilidad
de los algoritmos también juega un papel fundamental en la ética de la
ciencia de datos. Los usuarios y las partes afectadas por las decisiones
tomadas por los algoritmos tienen el derecho de comprender cómo y por qué se
toman esas decisiones. Esto implica que los científicos de datos
deben ser capaces de proporcionar explicaciones claras y comprensibles sobre
el funcionamiento de los algoritmos, evitando así la opacidad y la falta de
responsabilidad. Lograr la
transparencia y la explicabilidad en los algoritmos no es una tarea sencilla,
pero es esencial para garantizar la confianza y la responsabilidad en la
ciencia de datos. Es necesario desarrollar métodos y herramientas que
permitan auditar y verificar los algoritmos, así como educar a los usuarios y
partes interesadas sobre los aspectos éticos y sociales asociados con su uso.
Solo a través de una mayor transparencia y explicabilidad podemos abordar los
sesgos y discriminaciones presentes en los datos y modelos, y garantizar un
análisis de datos más justo y responsable.
La privacidad y
seguridad de los datos son aspectos fundamentales en la ética de la ciencia
de datos. Para garantizar una protección adecuada, es necesario implementar
medidas que salvaguarden la confidencialidad y la integridad de la
información. En primer lugar,
es esencial establecer políticas y normativas claras que regulen el manejo de
los datos. Estas políticas deben incluir el consentimiento informado de los
usuarios, especificando cómo se utilizarán y protegerán sus datos personales. Además, es
importante contar con sistemas de seguridad robustos que eviten el acceso no
autorizado a los datos y prevenir posibles fugas de información. Esto implica
el uso de técnicas de encriptación, firewalls y controles de acceso para
garantizar la confidencialidad de los datos. Asimismo, es
crucial implementar mecanismos de anonimización y pseudonimización de
los datos, de manera que se preserven la privacidad de los individuos y no
sea posible identificarlos directamente a través de la información
recopilada. Otro aspecto
relevante es la minimización de los datos, es decir, recolectar únicamente la
información necesaria para los fines específicos del análisis de datos,
evitando así la recopilación excesiva o innecesaria de datos personales. Por último, es
imprescindible brindar la posibilidad a los usuarios de acceder, modificar y
eliminar sus datos personales de manera sencilla y transparente. Esto
promueve la confianza y empodera a las personas para tener un mayor control sobre
su información. Estrategias para abordar los
desafíos éticos en la ciencia de datos En la ciencia de
datos, es fundamental desarrollar estrategias sólidas para abordar los
desafíos éticos que surgen en el uso y análisis de los datos. Estas
estrategias nos permiten garantizar un tratamiento responsable y transparente
de la información, y promover una sociedad justa y equitativa. A
continuación, se presentan dos enfoques clave para abordar estos desafíos: el
desarrollo de políticas y la participación en espacios de diálogo
multilaterales. Desarrollo de políticas Estas políticas
deben abordar aspectos como el uso responsable de los datos, la mitigación de
sesgos y discriminación, y la protección de la privacidad y seguridad de la
información. Es importante involucrar a expertos en ética y legislación en la
elaboración de estas políticas, así como a representantes de la sociedad
civil y organizaciones relevantes. Además, las políticas deben ser
actualizadas de forma regular para adaptarse a los cambios tecnológicos y
sociales, y deben contar con mecanismos efectivos de cumplimiento y sanción
en caso de incumplimientos. Participación en espacios de diálogo multilaterales Otro enfoque
esencial para abordar los desafíos éticos en la ciencia de datos es fomentar
la participación en espacios de diálogo multilaterales. Estos espacios
permiten el intercambio de ideas y conocimientos entre diferentes actores,
como gobiernos, empresas, sociedad civil, académicos y expertos en ética y
tecnología. A través de estos diálogos, se pueden generar consensos y
acuerdos sobre principios éticos y buenas prácticas en el uso de los datos.
Además, la participación en estos espacios contribuye a la construcción de
una cultura ética en la ciencia de datos, promoviendo la transparencia, la
responsabilidad y la inclusión en todas las etapas del proceso de análisis. |
