Michael Segalla

Dominique Rouziès

<article-ideainbrief class="article-ideainbrief">
 <h4 class="ideainbrief-title">A ideia em resumo</h4>
 <div class="ideainbrief-contents">
  <h5>O problema</h5>
  <p>À medida que as empresas lutam pela vantagem competitiva na era digital, elas são cada vez mais penalizadas pelo abuso de dados. Em 2018, o escândalo da Cambridge Analytica, por si só, eliminou US$ 36 bilhões do valor de mercado do Facebook e resultou em multas de quase US$ 6 bilhões para a Meta, a empresa controladora do Facebook.</p>
  <h5>Por que a TI acontece</h5>
  <p>A maioria dos problemas decorre de (1) falhas éticas no fornecimento de dados, (2) uso de dados para fins diferentes daqueles inicialmente comunicados, (3) falta de segurança no armazenamento, (4) como os dados são anonimizados e (5) como são preparados para uso.</p>
  <h5>A solução</h5>
  <p>As empresas devem criar uma unidade especial para analisar projetos que envolvam dados de pessoas. Em suas análises, essa unidade deve considerar cuidadosamente os cinco Ps da segurança de dados: <em>proveniência, finalidade, proteção, privacidade</em> e <em>preparação.</em></p>
 </div>
</article-ideainbrief><p class="mag-icon-cybersecurity-digital-privacy-w30">A capacidade de codificar, armazenar, analisar e compartilhar dados cria enormes oportunidades para as empresas, e é por isso que elas estão investindo com entusiasmo em inteligência artificial, mesmo em um momento de incerteza econômica. Quais clientes provavelmente comprarão quais produtos e quando? Quais concorrentes provavelmente avançarão ou ficarão para trás? Como os mercados e as economias inteiras criarão vantagens comerciais - ou ameaças? Os dados e a análise fornecem às empresas respostas mais bem informadas e com maior probabilidade para essas e muitas outras perguntas.</p>

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<p>Over the past few years the European Union has fined companies more than 1,400 times for a total of nearly &#8364;3 billion for violations of the General Data Protection Regulation (GDPR). Almost every week stories appear about how AI-driven decisions result in discrimination against women or minority members in job recruitment, credit approvals, medical diagnoses, or criminal sentencing. These stories are stoking feelings of unease about how data is collected, used, and analyzed. According to the authors, managers who are examining projects that involve gathering human-provided data or leveraging existing databases need to focus on five critical issues: the <em>provenance</em> of the data, the <em>purpose</em> for which it will be used, how it is to be <em>protected,</em> how the <em>privacy</em> of the data providers can be ensured, and how the data is <em>prepared</em> for use. They begin with a brief overview of the organizational requirements for a robust ethical-review process.</p>

The Ethics of Managing People’s Data

<p>Nos últimos anos, a União Europeia multou empresas mais de 1.400 vezes, totalizando quase 3 bilhões de euros, por violações do Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR). Quase toda semana aparecem histórias sobre como as decisões baseadas em IA resultam em discriminação contra mulheres ou membros de minorias no recrutamento para empregos, aprovações de crédito, diagnósticos médicos ou sentenças criminais. Essas histórias estão alimentando sentimentos de desconforto sobre como os dados são coletados, usados e analisados. De acordo com os autores, os gerentes que estão examinando projetos que envolvem a coleta de dados fornecidos por pessoas ou o aproveitamento de bancos de dados existentes precisam se concentrar em cinco questões críticas: a <em>procedência</em> dos dados, a <em>finalidade</em> para a qual serão usados, como serão <em>protegidos,</em> como a <em>privacidade</em> dos provedores de dados pode ser garantida e como os dados são <em>preparados</em> para uso. Eles começam com uma breve visão geral dos requisitos organizacionais para um processo robusto de revisão ética.</p>

A &eacute;tica do gerenciamento de dados pessoais

Over the past few years the European Union has fined companies more than 1,400 times for a total of nearly €3 billion for violations of the General Data Protection Regulation (GDPR). Almost every week stories appear about how AI-driven decisions result in discrimination against women or minority members in job recruitment, credit approvals, medical diagnoses, or criminal sentencing. These stories are stoking feelings of unease about how data is collected, used, and analyzed. According to the authors, managers who are examining projects that involve gathering human-provided data or leveraging existing databases need to focus on five critical issues: the provenance of the data, the purpose for which it will be used, how it is to be protected, how the privacy of the data providers can be ensured, and how the data is prepared for use. They begin with a brief overview of the organizational requirements for a robust ethical-review process.

A ética do gerenciamento de dados pessoais

Resumo.

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