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1.17: Tema 16- Inteligencia Artificial (IA) y DDH

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    Abstracto

    El tema 16 permite a los estudiantes discutir escenarios de cómo se vinculan la inteligencia artificial (IA) y los DDH. La experiencia de la IA no es éticamente sólida, y la experiencia humana de los profesionales de DDH puede aliviar algunas de estas preocupaciones. Comprender la brecha entre HRD y IA explicable es importante a medida que la tecnología se integra más en las actividades del lugar de trabajo.

    Escenario 1: IA y análisis de datos

    Bethany comenzó su nuevo puesto hace dos semanas y está emocionada de estar haciendo trabajos de entrada de datos. Tiene que analizar los materiales de recursos humanos antes de introducir el contenido en el sistema de información de recursos humanos (HRIS). Sin que Bethany lo sepa, su organización tiene un plan para comenzar, en tres meses, a usar la IA para reemplazar el trabajo que realiza. A Bethany se le ha pedido que trabaje con empleados del sistema de información (IS) y tecnología de la información (TI) para asegurarse de que el proceso que está utilizando para ingresar los datos sea correcto. Bethany no discute la forma en que analiza los datos. Ella solo informa a los empleados de IS y TI de los pasos que da para ingresar los datos.

    Cuando la organización implementa su nuevo HRIS generado por IA, los datos confidenciales confidenciales de los empleados se ingresan incorrectamente en todo el sistema. Se le pide a Bethany que se reúna con líderes incluyendo a su supervisor y líderes de IS y TI. Cuando se le preguntó por qué los datos son incorrectos en el nuevo sistema, Bethany les informa que tiene un proceso de análisis que no compartió porque no sabía que se usaría IA para ingresar los datos.

    Preguntas de Discusión:

    1. ¿Cuál cree que es la razón principal por la que los datos se ingresaron incorrectamente en el HRIS?
    2. ¿Cómo corregiría esta situación y enmendaría a los empleados cuyos datos se distribuyeron incorrectamente en toda la organización?
    3. ¿Qué pudo haber sido para evitar que ocurriera esta situación?

    Escenario 2: Equidad de la IA en la Promoción

    Randy lleva 10 años con su organización y lleva cinco años trabajando hacia un ascenso en su trabajo. Ha hecho todo lo que su supervisor le ha pedido y ha sido proactivo en liderar nuevas iniciativas. A pesar de todo el arduo trabajo de Randy, su organización ha determinado que pueden ahorrar dinero utilizando el aprendizaje automático y la IA para reemplazarlo. También utilizaron la IA para determinar cuánto trabajo realizaba Randy realmente cada día. La organización utilizó datos de IA en su decisión de reducir el tamaño y ha informado a Randy que su posición está siendo eliminada. Ellos sí le hacen saber que si quiere postularse a otros trabajos en otras divisiones de la organización, esa oportunidad está disponible. Randy está en estado de shock y decide reunirse con RRHH para averiguar por qué su puesto fue eliminado. Cuando le contó que la IA realiza su trabajo, Randy se enoja.

    Preguntas de Discusión:

    1. ¿Crees que fue un uso justo de la IA por parte de la empresa? ¿Por qué?
    2. Finge que eres Randy, ¿buscarías otro trabajo con la organización?
    3. Por favor, encuentre y comparta un ejemplo del mundo real de cómo se está utilizando la IA para reemplazar a los empleados.

    Lecturas suplementarias

    Bellamy, R. K., Dey, K., Hind, M., Hoffman, S. C., Houde, S., Kannan, K.,... & Nagar, S. (2019). AI Fairness 360: Un kit de herramientas extensible para detectar y mitigar el sesgo algorítmico. Revista IBM de Investigación y Desarrollo, 63 (4/5), 4-1.

    Brougham, D., & Haar, J. (2018). Tecnología inteligente, inteligencia artificial, robótica y algoritmos (STARA): Percepciones de los empleados sobre nuestro futuro lugar de trabajo. Revista de Administración y Organización, 24 (2), 239-257.

    Chermack, T. J. (2003). Experiencia en la toma de decisiones en el núcleo del desarrollo de recursos humanos. Avances en el Desarrollo de Recursos Humanos, 5 (4), 365—377.

    Davies, J. (2016). Programar la buena ética en inteligencia artificial. Naturaleza, 538, 291.

    Etzioni, A., & Etzioni, O. (2016). Ética asistida por IA. Ética y Tecnologías de la Información, 18 (2), 149-156. https://doi.org.10.1007/s10676-016-9400-6

    Githens, R. P., Dirani, K., Gitonga, J. W., & Teng, Y. T. (2008). Investigación relacionada con la tecnología en publicaciones de HRD: Un análisis de contenido y metaperspectivas de 2000 a 2006. Desarrollo de Recursos Humanos Trimestral, 19 (3), 191—215. doi:10.1002/hrdq.1236

    Hew, P. C. (2014). Los agentes morales artificiales son inviables con tecnologías previsibles. Ética y Tecnología de la Información, 16 (3), 197-206.

    Hirschi, A. (2018). La cuarta revolución industrial: Temas e implicaciones para la investigación y práctica de carrera. El Trimestral de Desarrollo de Carrera, 66 (3), 192-204.

    Hughes, C., Robert, L., Frady, K., & Arroyos, A. (2019). Gestión de tecnología y empleados medios y bajos calificados: Avances para la regeneración económica. Editorial Esmeralda.

    Ketter, P. (2017). La inteligencia artificial se arrastra hacia el desarrollo del talento. Revista TD, 71 (4), 22-25.

    Kim, P. T. (2019). Big data e inteligencia artificial: nuevos retos para la igualdad laboral. Revisión de Derecho de la Universidad de Louisville, 57 (2), 313.

    Kok, J. N., Boers, E. J. W., Kosters, W.A., & Van der Putten, P. (2009). Inteligencia artificial: Definición, tendencias, técnicas y casos. En J. N. Kok (Ed.), Inteligencia artificial (pp. 1 — 20). Enciclopedia de Sistemas de Soporte Vital.

    McQuay, L. (2018). ¿Los robots nos duplicarán o nos superarán? El impacto de la automatización laboral en las tareas, la productividad y el trabajo. Cuestiones psicosociológicas en la gestión de recursos humanos, 6 (2), 86-91. http://doi.org/10.22381/PIHRM6220189

    Raghavan, M., Barocas, S., Kleinberg, J., & Levy, K. (2020, enero). Mitigar el sesgo en la contratación algorítmica: Evaluación de reclamos y prácticas. En Actas de la Conferencia 2020 sobre Equidad, Rendición de Cuentas y Transparencia (pp. 469-481).

    Rai, A. (2020). AI explicable: De caja negra a caja de vidrio. Revista de la Academia de Ciencias de Mercadotecnia, 48 (1), 137-141.

    Robert, L. P., Pierce, C., Marqués, L., Kim, S., & Alahmad, R. (2020). Diseñar IA justa para la gestión de empleados en organizaciones: Una agenda de revisión, crítica y diseño. Interacción Humano-Computadora, 1-31. DOI: 10.1080/07370024.2020.1735391

    Roy, V. V., Véresy, D., & Vivarelli, M. (2018). Tecnología y empleo: ¿Desempleo masivo o creación de empleo? Evidencia empírica de firmas patentadoras europeas. Política de Investigación, 47 (9), 1762-1776. doi:10.1016/j.respol.2018.06.008

    Tzafestas, S. G. (2018). Ética en robótica y automatización: Una visión general. Revista Internacional de Robótica y Automatización, 4, 229—234.

    Upadhyay, A., & Khandelwal, K. (2019). Entrenamiento basado en inteligencia artificial aprendiendo desde la aplicación. Desarrollo y aprendizaje en las organizaciones: una revista internacional, 33 (2), 20-23. doi:10.1108/dlo-05-2018-0058

     

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