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Algoritmos y relaciones laborales: ¿Cómo garantizamos la accountability en los sistemas de machine learning?

Personas científicas de múltiples disciplinas llevan años intentando que las máquinas, especialmente el software que las rige, aprendan sin haber sido programadas expresamente para ello. En los últimos años, estas disciplinas han entrado de lleno en el ámbito de la toma de decisiones automatizadas, hasta el punto de que el impacto de esta tecnología es cada vez mayor en múltiples ámbitos de nuestra sociedad, como los mercados financieros, el diagnoótico médico o el sistema judicial. 

Irene Unceta, profesora del Departamento de Operaciones, Innovación y Data Sciences de Esade, participa como experta en el workshop “Discriminación y algoritmos en el ámbito laboral. Propuestas técnicas y juristas para garantizar la accountability en el uso de la tecnología inteligente”, en el marco del proyecto LABORAlgorithm, que propone un sistema, la réplica diferencial, para garantizar dicha accountability en los sistemas de aprendizaje automático (machine learning).

LABORAlgorithm es un proyecto de investigación financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, que tiene por objeto analizar el uso de los algoritmos y de la tecnología inteligente en la relación laboral y, en concreto, el tratamiento jurídico de la elaboración de perfiles y la toma de decisiones automatizadas en el ámbito laboral.

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