Uso adecuado de las Tic

  ¿Qué es la obsolescencia programada ? La obsolescencia programada es una estrategia que consiste en diseñar productos para que tengan una vida útil limitada. Es decir, se fabrican para que después de cierto tiempo dejen de funcionar, se vuelvan incompatibles o parezcan “antiguos”, y así el consumidor tenga que comprar uno nuevo. El objetivo principal es mantener las ventas y el consumo constante. Esto ocurre sobre todo en productos como móviles, ordenadores, electrodomésticos o incluso ropa. Uno de los primeros casos conocidos fue el del cartel Phoebus , creado en 1924 por varias empresas de bombillas. Estas compañías acordaron que las bombillas no debían durar más de 1.000 horas, aunque podían durar mucho más. Así lograban que las personas tuvieran que comprarlas con mayor frecuencia. Años después, el diseñador Brooks Stevens popularizó el término, explicando que no solo se trataba de que algo se rompiera, sino de crear en el consumidor el deseo de tener siempre algo más n...

  Sesgos Algorítmicos e Ideológicos     https://www.xataka.com/inteligencia-artificial/algoritmos-reconocimiento-facial-sesgo-racial-mayoria-tienen-problemas-al-identificar-a-personas-no-caucasicas?utm_source=chatgpt.com    ¿Qué son los Sesgos Algorítmicos? Un sesgo algorítmico ocurre cuando un sistema de inteligencia artificial produce resultados injustos o discriminatorios debido a errores en los datos, en el diseño del algoritmo o en las decisiones humanas que lo programaron. Los algoritmos no son neutrales. Aprenden a partir de datos históricos y, si esos datos contienen desigualdades o prejuicios sociales, el sistema puede reproducirlos o incluso amplificarlos. ¿Por qué aparecen? Datos incompletos o poco representativos. Prejuicios históricos presentes en la sociedad. Falta de diversidad en los equipos de desarrollo. Decisiones humanas durante el diseño del sistema.        Ejemplos Reales de Sesgo Algorítmico Reconocimiento fa...

Estrategias para la detección de fraudes   financialcrimeacademy.org Vivimos en un mundo cada vez más digital. Pagamos con el móvil, firmamos contratos online y compartimos datos casi sin darnos cuenta. Y claro… donde hay movimiento de dinero e información, hay intentos de fraude. Pero tranqui, que no todo está perdido. Existen estrategias muy potentes para detectar fraudes antes de que el daño sea mayor. Vamos a verlo bien explicado y ordenadito      1. Análisis de datos y patrones Una de las estrategias más utilizadas hoy en día es el análisis masivo de datos (Big Data). Las empresas revisan millones de transacciones para detectar comportamientos sospechosos, como por ejemplo: Compras inusuales en otro país. Muchos intentos fallidos de contraseña. Movimientos de dinero muy altos y repentinos. Aquí entra en juego la inteligencia artificial. Herramientas desarrolladas por empresas como IBM o Microsoft utilizan algoritmos que aprenden qué es “normal” y q...