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| dc.title | Responsible use of AI for public policy: Data science toolkit |
| dc.contributor.author | Sánchez Ávalos, Roberto |
| dc.contributor.author | González, Felipe |
| dc.contributor.author | Ortiz, Teresa |
| dc.contributor.orgunit | Social Sector |
| dc.coverage | Latin America and the Caribbean |
| dc.date.available | 2021-10-29T18:10:00 |
| dc.date.issue | 2021-10-29T00:10:00 |
| dc.description.abstract | A pesar de que existe un número importante de principios que buscan una IA ética, solo proporcionan una orientación de alto nivel sobre lo que debe o no hacerse en su desarrollo y existe muy poca claridad sobre cuáles son las mejores prácticas para ponerlas en funcionamiento. El objetivo de este manual es proveer recomendaciones y buenas prácticas técnicas con el fin de evitar resultados contrarios (muchas veces inesperados) a los objetivos de los tomadores de decisiones. Esos fines son variados: pueden referirse a consecuencias no deseables desde el punto de vista de los tomadores de decisiones, desaprovechamiento de recursos debido a focalizaciones inadecuadas o cualquier otro objetivo que el tomador de decisiones esté buscando lograr. Este manual está pensado para equipos técnicos trabajando en la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para políticas públicas. |
| dc.format.extent | 98 |
| dc.identifier.doi | http://dx.doi.org/10.18235/0002876 |
| dc.identifier.url | https://publications.iadb.org/publications/english/document/Responsible-use-of-AI-for-public-policy-Data-science-toolkit.pdf |
| dc.identifier.url | https://publications.iadb.org/publications/spanish/document/IA-Responsable-Manual-tecnico-Ciclo-de-vida-de-la-inteligencia-artificial.pdf |
| dc.identifier.url | https://publications.iadb.org/publications/portuguese/document/Uso-responsavel-da-IA-para-as-politicas-publicas-manual-de-ciência-de-dados.pdf |
| dc.language.iso | en |
| dc.medium | Adobe PDF |
| dc.publisher | Inter-American Development Bank |
| dc.subject | Public Policy |
| dc.subject | Knowledge |
| dc.subject | Artificial Intelligence |
| dc.subject | Data Science |
| dc.subject | Machine Learning |
| dc.subject | Gender Equity |
| dc.subject | fAIr LAC |
| dc.subject | Justice Administration |
| dc.subject | Public Sector |
| dc.subject | Learning |
| dc.subject.jelcode | O30 - Innovation • Research and Development • Technological Change • Intellectual Property Rights: General |
| dc.subject.jelcode | O33 - Technological Change: Choices and Consequences • Diffusion Processes |
| dc.subject.jelcode | O22 - Project Analysis |
| dc.subject.keywords | ethics |
| dc.type | Learning Materials |
| idb.identifier.pubnumber | IDB-LM-00277 |
| idb.operation | RG-T3450 |