{"id":48326,"date":"2024-09-17T13:33:28","date_gmt":"2024-09-17T18:33:28","guid":{"rendered":"https:\/\/colombiainteligente.org\/?p=48326"},"modified":"2024-09-17T13:34:23","modified_gmt":"2024-09-17T18:34:23","slug":"advancing-data-equity-an-action-oriented-framework","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/colombiainteligente.org\/es_co\/tendencias\/advancing-data-equity-an-action-oriented-framework\/","title":{"rendered":"Advancing\u00a0Data\u00a0Equity:\u00a0An\u00a0Action-Oriented\u00a0Framework\u00a0"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"48326\" class=\"elementor elementor-48326\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-87c6aa2 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"87c6aa2\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-558bb819\" data-id=\"558bb819\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3067325c elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3067325c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.14.0 - 26-06-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<div style=\"margin: 0px; padding: 0px; user-select: text; -webkit-user-drag: none; -webkit-tap-highlight-color: transparent; overflow: visible; cursor: text; clear: both; position: relative; direction: ltr; font-family: 'Segoe UI', 'Segoe UI Web', Arial, Verdana, sans-serif; font-size: 12px;\"><div style=\"-webkit-user-drag: none; -webkit-tap-highlight-color: transparent; margin: 0px; padding: 0px; user-select: text; clear: both; cursor: text; overflow: visible; position: relative; direction: ltr;\"><div style=\"-webkit-user-drag: none; -webkit-tap-highlight-color: transparent; margin: 0px; padding: 0px; user-select: text; clear: both; cursor: text; overflow: visible; position: relative; direction: ltr;\"><div style=\"margin: 0px; padding: 0px; user-select: text; -webkit-user-drag: none; -webkit-tap-highlight-color: transparent; overflow: visible; cursor: text; clear: both; position: relative; direction: ltr;\"><div style=\"margin: 0px; padding: 0px; user-select: text; -webkit-user-drag: none; -webkit-tap-highlight-color: transparent; overflow: visible; cursor: text; clear: both; position: relative; direction: ltr;\"><div style=\"margin: 0px; padding: 0px; user-select: text; -webkit-user-drag: none; -webkit-tap-highlight-color: transparent; overflow: visible; cursor: text; clear: both; position: relative; direction: ltr;\"><div style=\"margin: 0px; padding: 0px; user-select: text; -webkit-user-drag: none; -webkit-tap-highlight-color: transparent; overflow: visible; cursor: text; clear: both; position: relative; direction: ltr;\"><div style=\"margin: 0px; padding: 0px; user-select: text; -webkit-user-drag: none; -webkit-tap-highlight-color: transparent; overflow: visible; cursor: text; clear: both; position: relative; direction: ltr;\"><p><span data-contrast=\"auto\">En 2023, a medida que la inteligencia artificial generativa (genAI) y otras tecnolog\u00edas ampliaban su adopci\u00f3n e impacto en la sociedad, el Foro Econ\u00f3mico Mundial cre\u00f3 un Consejo Global del Futuro centrado en la cuesti\u00f3n de la equidad de los datos. A trav\u00e9s de la investigaci\u00f3n y los debates con expertos en tecnolog\u00eda, datos, negocios y ciencias sociales, qued\u00f3 claro que era necesario crear una definici\u00f3n y un enfoque fundacionales que permitieran a las organizaciones de todo tipo construir sistemas, procesos, pr\u00e1cticas y resultados m\u00e1s equitativos. En respuesta, desarrollo un marco para las pr\u00e1cticas de datos responsables que se adapta a contextos espec\u00edficos al tiempo que garantiza la coherencia y el cumplimiento de la normativa mundial. El presente libro blanco proporciona a la comunidad mundial una definici\u00f3n de referencia y un marco de equidad de datos para la investigaci\u00f3n que se utilizar\u00e1 como gu\u00eda para ayudar a estimular las conversaciones y la autoevaluaci\u00f3n dentro de las organizaciones a medida que tratan de utilizar la IA m\u00e1s ampliamente. Este informe se basa en los cuatro tipos de equidad propuestos en el documento informativo inicial (equidad de representaci\u00f3n, de caracter\u00edsticas, de acceso y de resultados) y propone 10 caracter\u00edsticas que deben tener en cuenta las organizaciones a la hora de crear sistemas, productos y soluciones a trav\u00e9s de un marco de acci\u00f3n. Se espera que, a medida que las organizaciones utilicen la definici\u00f3n y marco de equidad de datos, queden claros los aspectos y consideraciones necesarios para obtener resultados equitativos. La recomendaci\u00f3n es que todas las organizaciones, independientemente de su naturaleza (comercial, sociedad civil, acad\u00e9mica o gubernamental), reconozcan que se debe aumentar la comprensi\u00f3n y mejorar la metodolog\u00eda de dise\u00f1o para dise\u00f1ar un futuro que garantice resultados para un mundo equilibrado y orientado a la equidad. La equidad de los datos es una responsabilidad compartida que requiere una acci\u00f3n colectiva para crear pr\u00e1cticas y sistemas de datos que promuevan resultados justos y equitativos para todos. Considerar continuamente el impacto humano de los datos es de vital importancia, dado el papel cada vez m\u00e1s importante de los sistemas basados en datos en las sociedades cada vez m\u00e1s digitales de hoy en d\u00eda.\u00a0<\/span>\u00a0<\/p><p><span data-contrast=\"auto\">Si se tiene en cuenta la equidad de los datos a lo largo de todo su ciclo de vida, se pueden mejorar las pr\u00e1cticas de datos para promover resultados justos, equitativos y beneficiosos para todas las personas, grupos y comunidades. El Global Future Council (GFC) sobre Equidad de Datos, un grupo de expertos de m\u00faltiples partes interesadas, se ha reunido durante 2023-2024 para definir y crear un \u00abmarco de investigaci\u00f3n\u00bb sobre la equidad de datos. Este marco de equidad de datos est\u00e1 dise\u00f1ado para impulsar la reflexi\u00f3n, centrar la investigaci\u00f3n y orientar la acci\u00f3n correctiva. Este marco \u00fanico ofrece una perspectiva culturalmente fundamentada sobre la gesti\u00f3n y la gobernanza de los datos. Se basa en el modelo Te Mana o te Raraunga, un modelo maor\u00ed de soberan\u00eda de datos que describe la l\u00f3gica interna que utilizan los poseedores tradicionales de conocimientos cuando deciden compartirlos con otros. Adem\u00e1s, el marco est\u00e1 alineado con las directrices y principios de gobernanza de datos existentes, incluidos FAIR, CARE, TRUST, para demostrar c\u00f3mo la equidad de datos complementa las modalidades existentes y enriquece el debate m\u00e1s amplio sobre el uso apropiado de los datos en la vida moderna. El marco consta de 10 caracter\u00edsticas y cuestiones clave relacionadas, agrupadas en tres categor\u00edas principales: datos, finalidad y personas. Como parte del marco, se han desarrollado una serie de preguntas para evaluar los datos y se han sugerido acciones iniciales para guiar a las partes interesadas en la aplicaci\u00f3n de la equidad de datos en sus organizaciones. Aunque este marco est\u00e1 arraigado en la soberan\u00eda de los datos ind\u00edgenas, proporciona orientaci\u00f3n y fomenta la reflexi\u00f3n para avanzar en la equidad de datos en todos los sectores, comunidades y geograf\u00edas. Seis estudios de caso demuestran el uso del marco a trav\u00e9s de ejemplos del mundo real, y sirven de inspiraci\u00f3n para poner en pr\u00e1ctica esta herramienta en otros contextos. Avanzar en la equidad de los datos es esencial. Se vive en una era en la que los sistemas automatizados de toma de decisiones basados en algoritmos y datos son cada vez m\u00e1s comunes, con profundas implicaciones para las personas, las comunidades y la sociedad. Quienes dise\u00f1an y utilizan estos sistemas deben tener muy en cuenta su posible impacto social, con la equidad como preocupaci\u00f3n fundamental.\u00a0<\/span>\u00a0<\/p><p><span data-contrast=\"auto\">A pesar de su creciente importancia, el concepto de equidad de datos, carece de una definici\u00f3n clara y ampliamente aceptada en los c\u00edrculos pol\u00edticos y en la literatura acad\u00e9mica. Tal vez la definici\u00f3n m\u00e1s conocida defina la equidad de datos como el concepto social de justicia aplicado a la inform\u00e1tica y al aprendizaje autom\u00e1tico, e identifique varios aspectos de la equidad de datos, como la representaci\u00f3n, la caracter\u00edstica, el acceso y la equidad de resultados. Esta ambig\u00fcedad no s\u00f3lo impide el progreso, sino que tambi\u00e9n corre el riesgo de exacerbar las mismas desigualdades que las partes interesadas pretenden abordar. Sin un entendimiento com\u00fan, las partes interesadas se ven obligadas a interpretar y aplicar medidas de equidad de datos basadas en sus propias perspectivas, potencialmente contradictorias, y sin un punto de referencia claro con el que medir sus esfuerzos. Adem\u00e1s, a medida que se aceleran los avances tecnol\u00f3gicos y los datos adquieren una importancia cada vez mayor, siguen surgiendo nuevos retos para la equidad de los datos. Y a escala mundial, la ausencia de un entendimiento com\u00fan dificulta la colaboraci\u00f3n internacional en esta cuesti\u00f3n crucial. La equidad de datos es la responsabilidad compartida de unas pr\u00e1cticas de datos justas que respeten y promuevan los derechos humanos, las oportunidades y la dignidad. La equidad de los datos es una responsabilidad fundamental que requiere una acci\u00f3n estrat\u00e9gica, participativa, inclusiva y proactiva, colectiva y coordinada, para crear un mundo en el que los sistemas basados en datos promuevan resultados justos, equitativos y beneficiosos para todas las personas, grupos y comunidades. Reconoce que las pr\u00e1cticas en materia de datos -incluidas la recopilaci\u00f3n, la conservaci\u00f3n, el tratamiento, la retenci\u00f3n, el an\u00e1lisis, la administraci\u00f3n y la aplicaci\u00f3n responsable de los conocimientos resultantes- repercuten significativamente en los derechos humanos y en el acceso a los recursos y oportunidades sociales, econ\u00f3micos, naturales y culturales. La equidad de los datos trata de abordar los desequilibrios hist\u00f3ricos, actuales y potenciales en los conjuntos de datos que se utilizan en diversos \u00e1mbitos en las decisiones basadas en datos y en los sistemas algor\u00edtmicos y de IA. Adem\u00e1s, la equidad de los datos tiene que ver con el acceso a los conjuntos de datos y con c\u00f3mo y qui\u00e9n los utiliza en la toma de decisiones y los sistemas con impacto social.\u00a0<\/span>\u00a0<\/p><p><span data-contrast=\"auto\">La responsabilidad y la toma de decisiones participativas y colectivas, especialmente por parte de los titulares de los datos individuales y colectivos, es un principio central. Por lo tanto, la equidad de los datos es la base de la equidad y la justicia en el desarrollo y la aplicaci\u00f3n de una serie de tecnolog\u00edas y para ganar la confianza de los sistemas digitales, como se describe en el Marco de Confianza Digital del Foro Econ\u00f3mico Mundial. La equidad de los datos puede lograrse mediante un dise\u00f1o adecuado de la recopilaci\u00f3n, los usos, las pr\u00e1cticas y la gobernanza de los datos con el fin de promover resultados justos y equitativos para las personas y las comunidades directa o indirectamente afectadas por estos sistemas. En este sentido, el enfoque de los estudios sobre datos debe adaptarse para incluir no s\u00f3lo lo que \u00ablos datos son\u00bb, sino tambi\u00e9n lo que \u00ablos datos hacen\u00bb. La definici\u00f3n propuesta, aunque abarca todo el \u00abciclo de vida de los datos\u00bb, se centra especialmente en el aspecto del impacto de la gobernanza y las pr\u00e1cticas de los datos. Las consideraciones sobre la equidad de los datos impregnan todo su ciclo de vida, por ejemplo: c\u00f3mo se recopilan y construyen los datos (equidad de los datos de entrada); c\u00f3mo se ponen a disposici\u00f3n (equidad en el acceso a los datos); c\u00f3mo se hacen representativos y pertinentes para el contexto y la finalidad con que se utilizan (equidad en la representaci\u00f3n de los datos); c\u00f3mo se procesan e interpretan (equidad de los datos de proceso o algor\u00edtmicos); c\u00f3mo se utilizan para generar e informar sobre los resultados (equidad de los datos de resultados); y c\u00f3mo se distribuye y comparte su valor con las personas y comunidades que han contribuido a ellos (equidad en el valor de los datos). As\u00ed pues, es crucial tener en cuenta la equidad de los datos desde las primeras fases del ciclo de vida de los datos, dado que los problemas de calidad y equidad podr\u00edan no ser f\u00e1ciles de remediar m\u00e1s adelante. Adem\u00e1s, los recopiladores de datos tambi\u00e9n deben tener en cuenta el posible (re)uso posterior de sus datos por parte de otros agentes de forma potencialmente perjudicial o explotadora.<\/span>\u00a0<\/p><p><span style=\"font-family: inherit; color: var( --e-global-color-text );\"><b>P<\/b><\/span><span style=\"font-family: inherit; color: var( --e-global-color-text );\"><b>ara leer m\u00e1s ingrese a:<\/b><\/span><\/p><\/div><p><a href=\"https:\/\/www.weforum.org\/publications\/advancing-data-equity-an-action-oriented-framework\/\"><span data-contrast=\"auto\">https:\/\/www.weforum.org\/publications\/advancing-data-equity-an-action-oriented-framework\/<\/span><\/a>\u00a0<\/p><p><a href=\"https:\/\/www3.weforum.org\/docs\/WEF_Advancing_Data_Equity_2024.pdf\"><span data-contrast=\"auto\">https:\/\/www3.weforum.org\/docs\/WEF_Advancing_Data_Equity_2024.pdf<\/span><\/a><span data-contrast=\"auto\">\u00a0<\/span>\u00a0<\/p><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div style=\"text-align:center\" class=\"yasr-auto-insert-visitor\"><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Este informe propone un marco para garantizar la equidad en el uso y acceso a los datos. Destaca la importancia de asegurar que los beneficios del uso de datos est\u00e9n distribuidos de manera justa entre todas las comunidades, evitando sesgos y exclusiones. 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