{"id":7603,"date":"2022-06-09T12:06:19","date_gmt":"2022-06-09T11:06:19","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=7603"},"modified":"2022-06-09T12:06:19","modified_gmt":"2022-06-09T11:06:19","slug":"el-cloud-se-ha-convertido-en-esencial-en-cualquier-organizacion-pero-la-legislacion-siempre-va-por-detras-de-los-nuevos-desarrollos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=7603","title":{"rendered":"El cloud se ha convertido en esencial en cualquier organizaci\u00f3n, pero la legislaci\u00f3n siempre va por detr\u00e1s de los nuevos desarrollos"},"content":{"rendered":"

C\u00f3mo innovar cumpliendo con normas que no existen o con regulaciones dispares. Por ello, Unisys recopila cuatro consejos para innovar asumiendo criterios \u00e9ticos y de conformidad con la legislaci\u00f3n presente y futura<\/strong><\/p>\n

Si hemos aprendido algo de la pandemia, es que las empresas, cuando quieren, pueden ser \u00e1giles. Observamos c\u00f3mo algunas organizaciones que parec\u00edan ancladas en el pasado se transformaron en cuesti\u00f3n de semanas y, pr\u00e1cticamente, sin esfuerzos. Incluso cientos de miles de departamentos de finanzas cerraban la contabilidad de cada mes sin intercambiar un solo papel. Y todo gracias a las infraestructuras cloud.
\n\u201cHaciendo un paralelismo con las pel\u00edculas del oeste, hemos pasado del \u2018la bolsa o la vida\u2019 a \u2018el cloud o la muerte\u2019: la nube facilita a los negocios de cualquier tama\u00f1o el acceso a bajo coste a tecnolog\u00edas impensables hace unos a\u00f1os, como el Machine Learning o la Inteligencia Artificial\u201d, afirma Jos\u00e9 Ram\u00f3n Trav\u00e9, director comercial de Unisys en Espa\u00f1a. \u201cPero eso que parece tan sencillo, no siempre lo es: que las nuevas tecnolog\u00edas vayan acompa\u00f1adas de seguridad o incluso que cumplan con la legislaci\u00f3n local o con criterios \u00e9ticos no se debe dar por supuesto\u201d.
\nMuchas tecnolog\u00edas disruptivas pueden estar totalmente desconectadas de la regulaci\u00f3n, que siempre llega un poco m\u00e1s tarde. \u201cEn Europa, por ejemplo, aunque existen reglas sobre la nube no hay una regulaci\u00f3n concreta a\u00fan sobre infraestructuras cloud\u201d, contin\u00faa Trav\u00e9.
\nEsta situaci\u00f3n, sin embargo, no debe afectar a las organizaciones innovadoras. La clave est\u00e1 en entender cu\u00e1les son los asuntos m\u00e1s relevantes que pueden surgir en la creaci\u00f3n de nuevas tecnolog\u00edas y prever cu\u00e1les pueden ser las regulaciones m\u00e1s estrictas que podr\u00edan afectar al desarrollo. Para ello, es fundamental la flexibilidad y el establecimiento de un modelo de costes que permita responder de forma \u00e1gil cuando se debata la normativa.<\/p>\n

Desde Unisys, se plantean cuatro cuestiones para dar respuesta a esta situaci\u00f3n.<\/p>\n

1. Expectativas sobre la explicabilidad<\/strong>. Este concepto surge de los resultados que puede ofrecer un modelo de Machine Learning. Se busca que sean explicables para que tengan sentido desde un punto de vista humano. En muchas industrias como la banca o la sanidad, se necesita trazabilidad completa en cada decisi\u00f3n que se toma. Por eso, cuando se despliega una tecnolog\u00eda de inteligencia artificial, no se pueden utilizar \u201ccajas negras\u201d que tomen decisiones que no podamos explicar. \u201cEs probable que en estos sectores no se pueda desplegar cualquier tipo de tecnolog\u00eda\u201d, apuntan desde Unisys. En las innovaciones de este tipo de organizaciones se debe incluir la transparencia y la consistencia para cualquier desarrollo por encima de cualquier otro factor.<\/p>\n

2. Protecci\u00f3n del consumidor<\/strong>. Muchos ciudadanos han mostrado su temor a las nuevas tecnolog\u00edas porque las asocian a una p\u00e9rdida del control sobre sus actividades e incluso pensamientos. El regulador sabe que el sesgo puede distorsionar las decisiones y provocar resultados injustos para los consumidores, por lo que buscan reforzar que la tecnolog\u00eda cumpla con est\u00e1ndares \u00e9ticos. \u201cEl problema aqu\u00ed no se encuentra en el cumplimiento de cualquier legislaci\u00f3n relacionada con la protecci\u00f3n de los consumidores, sino en que esas normas var\u00edan enormemente entre pa\u00edses\u201d, alertan desde Unisys. En Europa, por ejemplo, las leyes antidiscriminaci\u00f3n prev\u00e9n prohibir el uso de inteligencia artificial para diferentes usos como en sistemas de vigilancia, en biometr\u00eda o en calificaciones sociales… Y precisamente esos son los usos m\u00e1s habituales en China. En algunos desarrollos se est\u00e1 dejando la decisi\u00f3n final a una persona: por ejemplo, en algunos hospitales se usa Inteligencia Artificial para optimizar las camas y propone recomendaciones para situar a los pacientes en lugares \u00f3ptimos, pero es el m\u00e9dico el que toma la decisi\u00f3n final.<\/p>\n

3. Protecci\u00f3n de datos y privacidad.<\/strong> El cloud son datos. Y la regulaci\u00f3n sobre datos es complicada. El ecosistema de legislaci\u00f3n sobre privacidad es muy heterog\u00e9neo y complejo. Desde las m\u00e1s estrictas normas en la UE, donde se asume el derecho a la privacidad de los datos como un derecho humano absolutamente en manos de cada individuo, hasta las m\u00e1s laxas de EEUU, donde se tratan como un derecho del consumidor sin m\u00e1s. \u201cEl desaf\u00edo en este caso se encuentra en crear soluciones que puedan funcionar en cualquier lugar del mundo en lugar de adaptarse a legislaciones espec\u00edficas\u201d, admiten desde Unisys.<\/p>\n

4. Atenci\u00f3n a conflictos futuros relacionados con los datos.<\/strong> La propiedad intelectual es otro de los grandes desaf\u00edos a la hora de desarrollar nuevas tecnolog\u00edas. En EEUU ya ha surgido la duda de si un algoritmo puede ser patentado como un invento o no. La respuesta del juez all\u00ed fue que no, pero en Australia, sin embargo, fue que s\u00ed. La cuesti\u00f3n es si esa patente es propia de la organizaci\u00f3n o de la herramienta. Y, m\u00e1s all\u00e1, un algoritmo no tiene sentido sin datos, as\u00ed que, \u00bfqu\u00e9 hace \u00fatil al modelo? \u00bfEl algoritmo o los datos que utiliza?<\/p>\n

En definitiva, la innovaci\u00f3n no debe detenerse a pesar de los problemas que se puedan encontrar en el camino, y sin regulaciones claras que afecten a cualquier desarrollo, la mejor opci\u00f3n es la autorregulaci\u00f3n para anticipar cambios normativos y la agilidad para poder cambiar cualquier aspecto afectado de la tecnolog\u00eda.<\/p>\n

Arriba, imagen cortes\u00eda de Unisys<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

C\u00f3mo innovar cumpliendo con normas que no existen o con regulaciones dispares. Por ello, Unisys recopila cuatro consejos para innovar asumiendo criterios \u00e9ticos y de conformidad con la legislaci\u00f3n presente y futura Si hemos aprendido algo de la pandemia, es que las empresas, cuando quieren, pueden ser \u00e1giles. Observamos c\u00f3mo algunas organizaciones que parec\u00edan ancladas … <\/p>\n

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