Plataforma de Derecho y Ciencias Sociales
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La política de información se ha convertido en una parte fundamental de nuestra era de la información; la mayoría de los departamentos gubernamentales, las instituciones y las empresas tienen políticas para la gestión diaria del correo electrónico, la recopilación de conocimientos y el almacenamiento de información y cuestiones de privacidad. La terminología de la política de información es relativamente reciente, pero las ideas de gestión, control y tratamiento del conocimiento humano tienen precedentes más antiguos. La aparición de una política explícita de la información sólo fue posible después de un cambio de comprensión a mediados del siglo XIX que, por primera vez, comenzó a percibir la información como un fenómeno en sí mismo, divorciado de su contenido. Cada vez está más claro que los impulsores tecnológicos y las directrices impuestas de forma centralizada pueden pasar por alto las necesidades reales de la política de información y contribuir a una importante mala gestión de la información. Es probable que las demandas sociales y culturales sean los motores más apropiados, y que las respuestas políticas emanen de las necesidades cotidianas en constante cambio, en lugar de las listas de deseos prescritas por el gobierno o las instituciones. Los responsables políticos contemporáneos harían bien en tener en cuenta el modelo anterior de la época victoriana, que sugiere que es posible que una política de información moderna sea más descentralizada, local y fluida.
Este texto se ocupa de la inteligencia artificial operativa. Este texto también describe cómo hacer que la IA se amplíe o escale. Una conclusión es que no intente cambiar todo a la vez, pero empiece por algo importante. La mayoría de las empresas se esfuerzan por aprovechar el potencial de la inteligencia artificial para transformar por completo su forma de hacer negocios. El problema es que suelen aplicar la IA en una larga lista de usos discretos, un enfoque que no produce un cambio consecuente. Sin embargo, tratar de reformar toda la organización con IA de una vez es simplemente demasiado complicado para ser práctico. ¿Cuál es la solución? Utilizar la IA para reimaginar todo un proceso, un viaje o una función de la empresa de principio a fin. Esto permite que cada esfuerzo de IA se base en el anterior, por ejemplo, reutilizando datos o mejorando las capacidades para un conjunto común de partes interesadas. La ampliación o escala de la IA implica cuatro pasos: (1) Identificar un área en la que la IA marcará una gran diferencia con razonable rapidez y en la que existen múltiples actividades interconectadas y oportunidades para compartir tecnología. (2) Dotar al equipo de las personas adecuadas y eliminar los obstáculos para su éxito. (3) Reimaginar el negocio como de costumbre, trabajando a partir de un objetivo clave y luego explorando en detalle cómo lograrlo. (4) Apoyar los nuevos procesos basados en la IA con cambios organizativos, como la colaboración interdisciplinar y la mentalidad ágil. Habrá una inversión inicial para el primer modelo o dos creados, pero con el tiempo los nuevos proyectos pueden basarse en los anteriores, reduciendo drásticamente el tiempo y el coste de desarrollo. Los equipos deben considerar el impacto potencial que las iniciativas de IA tendrán en los procesos anteriores y posteriores y aplicar medidas para solucionarlo.
ADN Artículo principal relacionado: Base de Datos Policial de ADN y Toma de muestras de ADN Véase también: Principio de Diponibilidad, Decisión JAI/615/2008, Decisión JAI/616/2008, Tratado de Prüm, Decisión Marco 2008/675/JAI y Decisión 2009/315/JAI del Consejo Régimen Jurídico del ADN […]