Gobernanza
de Datos e IA
Integración e Interoperabilidad público- privado
¿Qué es Gobernanza de Datos e IA?
La gobernanza de datos e IA es un conjunto de prácticas para tomar decisiones acerca de los datos e IA y gestionarlos durante todo su ciclo de vida, con el objeto de optimizar la capacidad de la organización para utilizar datos que generen información de calidad a fin de fundamentar políticas, estrategias y gestión operativa.
¿A qué responde?
Quién es “propietario” de los datos e IA y quién puede tomar decisiones acerca de los dato e IA. Dónde se almacenan los datos e IA y quién puede tener acceso a ellos. Cómo asegurar la calidad e interoperabilidad de los datos. Cómo proteger los datos e IA de amenazas como acceso y uso inapropiados. Qué herramientas, recursos y destrezas se necesitan para gestionar y utilizar los datos e IA eficazmente.
Funciones
Definición de la rendición de cuentas
Priorización de requisitos de inversiones
Establecimiento de políticas
Ejecución de procesos
Fijación de normas
Control de riesgos y monitoreo del desempeño relacionado con los datos e IA durante u ciclo de vida
Elementos claves
para la Gobernanza de Datos e IA
Gobernanza
01 Liderazgo y visión
02 Coherencia de implementación
03 Reglas y lineamientos
04 Estructura de datos
05 Arquitectura de datos
Confianza
01 Ética
02 Transparencia
03 Privacidad y consentimiento
04 Seguridad
Valor público
01 Anticipación y planificación
02 Entrega de servicios y políticas públicas
03 Evaluación y monitoreo
Principios de la Gobernanza
de datos e IA
Beneficencia
El principio de beneficencia en el uso de IA pública se refiere a la responsabilidad de diseñar, implementar y utilizar la inteligencia artificial de manera que promueva el bienestar general y beneficie a la sociedad.
No maleficencia
El principio de no maleficencia en el uso de IA pública se refiere a la obligación de evitar causar daño intencionado o no intencionado a los individuos y a la sociedad en general.
Autonomía
El principio de autonomía en el uso de IA pública se refiere al respeto por la capacidad de los individuos y las comunidades para tomar decisiones informadas y autónomas sobre el uso y las implicaciones de la inteligencia artificial en sus vidas.
Justicia
El principio de justicia en el uso de IA pública se refiere a la obligación de asegurar que los beneficios y riesgos asociados con la inteligencia artificial se distribuyan de manera equitativa y justa entre todos los segmentos de la sociedad.
Transparencia y explicabilidad
El principio de transparencia y explicabilidad en el uso de IA pública se refiere a la necesidad de que los sistemas de inteligencia artificial sean abiertos, comprensibles y responsables en su funcionamiento y toma de decisiones.
Gobernanza de datos e IA
para las personas
El linaje del dato juega un papel crucial
en la gobernanza de datos e inteligencia artificial
Gestión Efectiva de los Datos:
La gobernanza de datos establece las normas, políticas y procedimientos para gestionar los datos de manera efectiva. El ciclo de vida del dato proporciona un marco estructurado para la recolección, almacenamiento, uso, compartición y eliminación de los datos. Esto asegura que los datos estén disponibles cuando se necesiten, sean precisos y estén protegidos adecuadamente.
Confianza Pública y Transparencia:
En el contexto de la inteligencia artificial y la toma de decisiones automatizadas en el sector público, es crucial garantizar que los datos utilizados sean fiables y no sesgados. Un ciclo de vida del dato bien gestionado asegura la transparencia en el origen de los datos, cómo se han utilizado y los criterios aplicados en la IA, lo que promueve la confianza pública en los procesos y decisiones automatizadas.
Cumplimiento Normativo:
Existen regulaciones y estándares legales que gobiernan la privacidad, seguridad y manejo de datos en entidades públicas. Un ciclo de vida del dato robusto ayuda a cumplir con estas regulaciones, asegurando que se respeten los derechos de privacidad de los ciudadanos y se minimicen los riesgos de incumplimiento normativo.
Optimización de Recursos:
La eficiencia en la gestión de datos es esencial para optimizar recursos públicos. Un ciclo de vida del dato bien definido permite identificar y eliminar datos obsoletos o redundantes, reduciendo costos de almacenamiento y mejorando la disponibilidad de recursos para otras iniciativas.
Seguridad y Protección de Datos:
La seguridad de los datos es crítica en todos los aspectos de la gobernanza de datos e IA pública. El ciclo de vida del dato incluye medidas para proteger los datos sensibles desde su recolección hasta su eliminación, mitigando riesgos de pérdida, robo o uso indebido de información confidencial.
Innovación Responsable:
La IA en el sector público tiene el potencial de mejorar los servicios, optimizar operaciones y tomar decisiones más informadas. Un ciclo de vida del dato bien gestionado apoya una innovación responsable al asegurar que los datos utilizados sean éticos, precisos y representativos de la diversidad de la población a la que sirve la administración pública.
Comité de Expertos y Expertas
El Subsecretario Eduardo Vergara lideró la formación del primer Comité de expertos y expertas del Sistema Integrado de Teleprotección (SITIA), una iniciativa interdisciplinaria que involucra académicos, universidades, sociedad civil, el sector público y privado. Este Comité tiene la responsabilidad de supervisar la implementación de inteligencia artificial en seguridad pública, garantizando el uso ético y efectivo de nuevas tecnologías para fortalecer las medidas preventivas y operativas de las policías en Chile.
Lorena Donoso
Universidad de Chile
Alejandro Jofré
Universidad de Chile
Juan Velásquez
Universidad de Chile
Carolina Bonacic
Universidad de Santiago
Patricia Reyes
Universidad de Valparaíso
Isabel Cornejo
Universidad Autónoma
Jaime Bellolio
Universidad Andrés Bello
Álvaro Soto
Pontificia Universidad Católica
de Chile
Rodrigo Durán
Pontificia Universidad Católica
de Chile
Carlos Amunátegui
Pontificia Universidad Católica
de Chile
Paulina Ramos
Pontificia Universidad Católica
de Chile
Hugo Durney
Universidad Tecnológica
Metropolitana
Guido Girardi
Fundación Encuentros
del Futuro
Nicolas Muñoz
Fundación Paz Ciudadana
Javier Cuevas
Fundación Abriendo Datos
Fernando Rojas
CEPAL
Sebastián Rovira
CEPAL
Paola Arellano
REUNA
Romina Garrido
Universidad de Chile
Alejandro Barros
Universidad de Chile
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