Objetivos Claros:.- Identificar y documentar las metas específicas de la IA en cada departamento y cómo se alinean con la estrategia general de la empresa..- Establecer KPIs para medir el éxito de la IA en alcanzar estos objetivos y su contribución al rendimiento general del negocio..- Detallar cómo la IA apoyará o mejorará los procesos de decisión existentes y cómo se espera que agilice las operaciones..- Prever posibles desarrollos futuros de la IA y cómo estos podrían integrarse en la estrategia a largo plazo de la empresa.

Transparencia:.- Describir el algoritmo de IA, sus capacidades y limitaciones para que los empleados comprendan cómo influye en su trabajo..- Proporcionar ejemplos de cómo la IA ha llegado a ciertas decisiones para demostrar su razonamiento y justificar su implementación..- Informar a los empleados sobre los cambios en los procesos de trabajo debido a la implementación de la IA..- Documentar y hacer accesible el registro de cambios y actualizaciones de los sistemas de IA para mantener informados a todos los stakeholders.

Privacidad y Protección de Datos:.- Enumerar los tipos de datos que se recopilarán, el propósito de su uso y cómo se protegerán los datos personales de los empleados..- Desarrollar políticas de consentimiento para el uso de datos personales, respetando la legislación local e internacional sobre privacidad..- Definir la duración del almacenamiento de datos y los procesos de eliminación de datos obsoletos o innecesarios..- Asegurar auditorías de privacidad periódicas para verificar el cumplimiento de la política y mantener la confianza de los empleados.

Control Humano:.- Definir procedimientos para la supervisión humana, incluyendo puntos de control y autoridad para intervenir en decisiones automatizadas..- Capacitar al personal sobre cómo y cuándo tomar el control de las decisiones automatizadas para garantizar que la IA no reemplace el juicio humano esencial..- Establecer límites en la autonomía de la IA, con criterios claros para cuando sea necesario el juicio humano..- Desarrollar un protocolo de «intervención humana» que permita a los empleados rectificar o anular decisiones de la IA.

Equidad y No Discriminación:.- Realizar auditorías regulares para detectar y corregir sesgos en los algoritmos y promover prácticas que garanticen la equidad en la selección y evaluación del personal..- Establecer comités de ética para supervisar la imparcialidad y el uso justo de la IA en el trabajo..- Incluir formación sobre diversidad e inclusión en el diseño y desarrollo de algoritmos de IA..- Revisar periódicamente las métricas de resultados para asegurarse de que la IA no produce resultados sesgados.

Desarrollo y Capacitación:.- Crear programas de capacitación en habilidades digitales y de IA, y fomentar la certificación continua en competencias relacionadas con la IA..- Ofrecer oportunidades para que los empleados participen en la co-creación o personalización de soluciones de IA..- Proporcionar recursos para autoaprendizaje y experimentación con IA en un entorno controlado.

Seguridad y Fiabilidad:.- Implementar protocolos de seguridad cibernética para los sistemas de IA y desarrollar un plan de contingencia para fallos técnicos..- Establecer un equipo dedicado al monitoreo de la seguridad de la IA..- Realizar pruebas de penetración y otras evaluaciones de seguridad en sistemas de IA.

Evaluación del Impacto:.- Realizar evaluaciones de impacto anuales con la participación de stakeholders para medir el impacto social y ético de la IA..- Considerar el efecto de la IA en el bienestar y la satisfacción laboral de los empleados..- Analizar cómo la IA puede cambiar el equilibrio entre el trabajo y la vida personal de los empleados.

Derechos Laborales:.- Redactar cláusulas que limiten el uso de la IA en la supervisión y evaluación del rendimiento, y asegurar que existan procesos de apelación para decisiones automatizadas..- Garantizar que la IA no se utilice para reemplazar indiscriminadamente puestos de trabajo sin una estrategia de transición y reubicación..- Crear un marco para la participación de los empleados en la toma de decisiones sobre la implementación de la IA.

Responsabilidad y Recurso:.- Definir claramente las responsabilidades legales y morales en el uso de la IA y establecer un focal point de IA para atender las preocupaciones y disputas..- Identificar y abordar las implicaciones éticas de las decisiones tomadas con el apoyo de la IA..- Crear un registro de decisiones de IA para rastrear y revisar las acciones tomadas.

Actualización y Mantenimiento:.- Planificar actualizaciones regulares del software y hardware de IA y monitorizar el cumplimiento de la IA con las leyes y regulaciones vigentes..- Incluir a los usuarios finales en el proceso de prueba y feedback de las nuevas versiones de IA..- Evaluar regularmente la alineación de las soluciones de IA con los objetivos estratégicos y operativos de la empresa.

Comunicación y Feedback:.- Organizar sesiones de feedback periódicas con los empleados y desarrollar una política de puertas abiertas para discusiones sobre la IA y su impacto en el lugar de trabajo..- Implementar un dashboard de métricas de IA para que los empleados puedan ver en tiempo real el desempeño y los efectos de la IA..- Establecer un sistema de reporte anónimo para inquietudes sobre la IA.