Espina de pescado
Diagrama
Materiales
Maquinaria
Mano de Obra
Software externos sin controles de seguridad adecuados.
Manejo irresponsable de datos personales.
Bases de datos incompletas, sesgadas o mal categorizadas.
Sesgos inconscientes en la programación de modelos de IA.
Uso de reconocimiento facial con márgenes de error y sesgos.
Recolección excesiva de datos en plataformas digitales.
Vulnerabilidades en sistemas de IA y almacenamiento en la nube.
Uso de datos sensibles sin autorización.
Carencia de equipos interdisciplinados en privacidad y derechos humanos.
Vulneración de la privacidad de datos en IA
Procesamiento masivo de datos sin consentimiento informado.
Supervisión deficiente en protección de datos.
Brechas culturales sobre la importancia de la privacidad.
Ausencia de políticas éticas claras sobre privacidad.
Alta presión del mercado por rapidez en el desarrollo de IA.
Carencia de auditorías externas en sistemas de IA.
Falta de métricas claras para evaluar riesgos de privacidad.
Protocolos inadecuados de anonimización.
Creciente sofisticación de ciberataques.
Medición
Método
Medio Ambiente
¿Sabías que...
La ventana permite añadir contenido más amplio. Puedes enriquecer tu genially incorporando PDFs, vídeos, texto… El contenido de la ventana aparecerá al hacer clic en el elemento interactivo.
- Planificar la estructura de tu comunicación.
- Jerarquizarla y darle peso visual a lo principal.
- Definir mensajes secundarios con interactividad.
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- Jerarquizarla y darle peso visual a lo principal.
- Definir mensajes secundarios con interactividad.
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- Planificar la estructura de tu comunicación.
- Jerarquizarla y darle peso visual a lo principal.
- Definir mensajes secundarios con interactividad.
Espina de pescado
ROBERTH EDUARDO RODRIGUEZ BRIONES
Created on September 22, 2025
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Espina de pescado
Diagrama
Materiales
Maquinaria
Mano de Obra
Software externos sin controles de seguridad adecuados.
Manejo irresponsable de datos personales.
Bases de datos incompletas, sesgadas o mal categorizadas.
Sesgos inconscientes en la programación de modelos de IA.
Uso de reconocimiento facial con márgenes de error y sesgos.
Recolección excesiva de datos en plataformas digitales.
Vulnerabilidades en sistemas de IA y almacenamiento en la nube.
Uso de datos sensibles sin autorización.
Carencia de equipos interdisciplinados en privacidad y derechos humanos.
Vulneración de la privacidad de datos en IA
Procesamiento masivo de datos sin consentimiento informado.
Supervisión deficiente en protección de datos.
Brechas culturales sobre la importancia de la privacidad.
Ausencia de políticas éticas claras sobre privacidad.
Alta presión del mercado por rapidez en el desarrollo de IA.
Carencia de auditorías externas en sistemas de IA.
Falta de métricas claras para evaluar riesgos de privacidad.
Protocolos inadecuados de anonimización.
Creciente sofisticación de ciberataques.
Medición
Método
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