{"id":66848,"date":"2020-02-10T13:56:33","date_gmt":"2020-02-10T21:56:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.feeling.com.mx\/site\/?p=66848"},"modified":"2020-02-10T13:56:33","modified_gmt":"2020-02-10T21:56:33","slug":"ahora-se-podra-detectar-mejor-el-acoso-laboral-o-sexual-con-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.feeling.com.mx\/site\/66848\/ahora-se-podra-detectar-mejor-el-acoso-laboral-o-sexual-con-inteligencia-artificial.html","title":{"rendered":"Ahora se podra detectar mejor el acoso laboral o sexual con inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"

Se incrementa el n\u00famero de compa\u00f1\u00edas que deciden implementar algoritmos \u00abMetoo bots\u00bb para detectar acosos desde diferentes fuentes de internet o internas…<\/strong><\/h3>\n

\"\"<\/a>Los movimientos de igualdad y respeto de g\u00e9nero llegan tambi\u00e9n a la tecnolog\u00eda. Cada vez son m\u00e1s comunes las soluciones que, basadas en algoritmos de\u00a0inteligencia artificial, llegan a las empresas para detectar cualquier tipo de conducta indebida.<\/p>\n

Se trata de algoritmos dise\u00f1ados para procesar y analizar comunicaciones corporativas \u2014principalmente correo electr\u00f3nico y chats\u2014<\/strong><\/em> con el fin de detectar acoso sexual o laboral, mobbing o lenguaje agresivo o amenazador en el entorno laboral.<\/p>\n

Estos robots o bots (robots virtuales, programas inform\u00e1ticos con cierta capacidad para aprender y ‘decidir’) est\u00e1n entrenados para identificar indicios de acoso a partir de textos que sirven como \u00abmuestra\u00bb sobre qu\u00e9 palabras y tonos tienen cierta probabilidad de corresponderse con mensajes da\u00f1inos que, en \u00faltima instancia, pueden suponer un problema potencial tanto para empleados como para la compa\u00f1\u00eda.<\/p>\n

En base a esa probabilidad este tipo de bots ‘deciden’ si un texto es aceptable o si no lo es, y en este \u00faltimo caso el algoritmo puede bloquearlo o notificarlo a los departamentos jur\u00eddicos o de recursos humanos, por ejemplo.<\/p>\n

Obst\u00e1culos para detectar comentarios da\u00f1inos u ofensivos<\/strong><\/p>\n

\"\"<\/a>Instagram\u00a0ha comenzado a implementar este tipo de desarrollos de\u00a0inteligencia artificial\u00a0para detectar comentarios da\u00f1inos y con el fin de combatir el bullying y el ciberacoso en la red social.<\/p>\n

Precisamente\u00a0Facebook, propietaria de Instagram, reconoce la dificultad de determinar cu\u00e1ndo un comentario tiene como finalidad hacer da\u00f1o, en parte debido a que los j\u00f3venes \u00abenmascaran\u00bb<\/strong><\/em> ciertas palabras o expresiones con s\u00edmbolos o caracteres que modifican la ortograf\u00eda \u00abpara enga\u00f1ar a los sistemas autom\u00e1ticos.\u00bb<\/strong><\/em><\/p>\n

Aunque este tipo de t\u00e9cnica de reemplazo de caracteres es dif\u00edcilmente aplicable a comunicaciones profesionales, la detecci\u00f3n del lenguaje inapropiado \u2014o que se pueda considerar inapropiado\u2014<\/strong><\/em> no es trivial debido a los matices o variaciones del lenguaje, a la dificultad para determinar el contexto e incluso a cuestiones culturales, entre otras variables.<\/p>\n

Por tanto y para que un sistema aprendizaje autom\u00e1tico sea fiable es necesario que los algoritmos \u00ablean\u00bb<\/em><\/strong> y analicen todas las comunicaciones que se producen dentro de la empresa y que aprendan a distinguir, incluso con ayuda de supervisores humanos, entre lo que una compa\u00f1\u00eda considera aceptable en sus comunicaciones entre empleados y lo que no.<\/p>\n

Robots y humanos que supervisan mails y chats corporativos<\/strong><\/p>\n

Que un sistema autom\u00e1tico lea todos los mails y conversaciones de chats o entre empleados suscita recelo en torno al siempre peliagudo asunto de la privacidad, especialmente en la fase de entrenamiento de los bots: en esa primera fase es necesaria la supervisi\u00f3n humana del sistema; es decir, que otros empleados lean fragmentos seleccionados por la\u00a0inteligencia artificial\u00a0e indiquen al sistema si se trata de un falso positivo o de un falso negativo.<\/p>\n

Al tratarse de supervisar comunicaciones corporativas que se desarrollan en el \u00e1mbito laboral el s\u00edmil habitual es el de utilizar c\u00e1maras de videovigilancia y de otros sistemas de monitorizaci\u00f3n o de supervisi\u00f3n, incluyendo los registros de entrada y de salida o grabaciones de conversaciones telef\u00f3nicas con clientes.<\/p>\n

Sin embargo en muchos casos el acoso no se manifiesta por escrito, lo que dificulta su detecci\u00f3n mediante el an\u00e1lisis de comunicaciones y conversaciones escritas.<\/p>\n

Se calcula que en Espa\u00f1a en entorno a un 15% de los trabajadores sufren alg\u00fan tipo de maltrato o acoso laboral o mobbing, un delito introducido en 2010 en el C\u00f3digo Penal, indic\u00f3 Econom\u00eda Digital.<\/p>\n

 <\/p>\n

FUENTE:\u00a0iproup.com<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Se incrementa el n\u00famero de compa\u00f1\u00edas que deciden implementar algoritmos \u00abMetoo bots\u00bb para detectar acosos desde diferentes fuentes de internet o internas… Los movimientos de igualdad y respeto de g\u00e9nero llegan tambi\u00e9n a la tecnolog\u00eda. Cada vez son m\u00e1s comunes las soluciones que, basadas en algoritmos de\u00a0inteligencia artificial, llegan a las empresas para detectar cualquier tipo de conducta indebida. Se trata de algoritmos dise\u00f1ados para procesar y analizar comunicaciones corporativas…<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":66850,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[23],"tags":[8453,3073,13394,23287],"views":68,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.feeling.com.mx\/site\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/66848"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.feeling.com.mx\/site\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.feeling.com.mx\/site\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.feeling.com.mx\/site\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.feeling.com.mx\/site\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=66848"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.feeling.com.mx\/site\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/66848\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.feeling.com.mx\/site\/wp-json\/wp\/v2\/media\/66850"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.feeling.com.mx\/site\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=66848"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.feeling.com.mx\/site\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=66848"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.feeling.com.mx\/site\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=66848"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}