Julio Cesar Romero
student•
hace 7 meses
📘 Ideas principales de la clase: Ética y responsabilidad en People Analytics
- ⚖️ La ética es la base del People Analytics: Los datos representan personas, por lo tanto, su manejo debe ser transparente, responsable y respetuoso.
- 💬 Transparencia:
- Explica claramente cómo y para qué se usan los datos.
- Requiere consentimiento explícito del colaborador.
- Genera confianza y previene problemas legales.
- ✂️ Minimización de datos:
- Solo recolecta lo estrictamente necesario.
- Evita información irrelevante que pueda generar sesgos.
- Reduce riesgos de privacidad y optimiza recursos.
- 🚫 Evitar la discriminación:
- Excluye variables sensibles (género, raza, edad) del análisis.
- Garantiza igualdad, inclusión y decisiones justas.
- 🔒 Privacidad y confidencialidad:
- Usa anonimización para proteger la identidad de las personas.
- Controla el acceso a los datos según roles y permisos.
- 📜 Regulaciones y políticas:
- Cumple con leyes locales e internacionales (como GDPR o Habeas Data).
- Revisa y actualiza constantemente las políticas internas de datos.
- 🎓 Formación continua:
- Aprende sobre ética en data science e IA para mantener buenas prácticas.
- Recursos como los cursos de Platzi fortalecen la responsabilidad digital.
💡 Conclusión: Ser ético en People Analytics no es opcional: es un requisito para proteger a las personas, fortalecer la confianza organizacional y asegurar decisiones humanas basadas en datos justos y responsables.
