<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<record
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
    xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd"
    xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim">

  <leader>02572nam a22003497a 4500</leader>
  <controlfield tag="001">00008602</controlfield>
  <controlfield tag="003">ES-MaONT</controlfield>
  <controlfield tag="005">20251105122747.0</controlfield>
  <controlfield tag="008">251105s2025    fr acd||st||| 00| 0 eng d</controlfield>
  <datafield tag="040" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">ES-MaONT</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="110" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">Capgemini</subfield>
    <subfield code="9">2387</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="245" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">A practical guide to implementing AI ethics governance</subfield>
    <subfield code="c">/ Capgemini</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="260" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">[Paris]</subfield>
    <subfield code="b">: Capgemini</subfield>
    <subfield code="c">,2025</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="300" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">20 p&#xE1;ginas</subfield>
    <subfield code="b">; 1 documento PDF</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="336" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="2">isbdcontent</subfield>
    <subfield code="a">texto (visual)</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="337" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="2">isbdmedia</subfield>
    <subfield code="a">electr&#xF3;nico</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="338" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="2">rdacarrier</subfield>
    <subfield code="a">recurso en l&#xED;nea</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="520" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">El informe ofrece una gu&#xED;a paso a paso para que las organizaciones integren la &#xE9;tica de la inteligencia artificial (IA) en su gesti&#xF3;n, combinando valores corporativos, procesos de gobernanza y control de riesgos. Parte de un diagn&#xF3;stico: la adopci&#xF3;n masiva de IA, especialmente generativa y ag&#xE9;ntica, exige marcos &#xE9;ticos s&#xF3;lidos, porque los marcos legales por s&#xED; solos no bastan para evitar da&#xF1;os reputacionales o sociales.

El documento define el rol del AI ethicist (especialista en &#xE9;tica de la IA) como facilitador que ayuda a identificar riesgos, asegurar la diversidad de perspectivas y garantizar que los principios &#xE9;ticos se traduzcan en acciones concretas. Explica que estos principios deben abarcar temas tecnol&#xF3;gicos (datos, sesgos, transparencia, sostenibilidad, control humano), psicol&#xF3;gicos (confianza, bienestar mental, pensamiento cr&#xED;tico), sociol&#xF3;gicos (educaci&#xF3;n, dise&#xF1;o centrado en el ser humano, equidad) y geopol&#xED;ticos (cumplimiento normativo, soberan&#xED;a tecnol&#xF3;gica y dependencia de proveedores).

Concluye que la gobernanza &#xE9;tica de la IA debe ser continua y participativa, no un documento est&#xE1;tico. Propone revisar los principios anualmente, incluir m&#xE9;tricas de equidad y auditor&#xED;a, y mantener la responsabilidad humana sobre todas las decisiones automatizadas. La clave, se&#xF1;ala, es alinear &#xE9;tica, tecnolog&#xED;a y negocio para construir confianza, prevenir sesgos y usar la inteligencia artificial de forma responsable, sostenible y transparente.
</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="650" ind1=" " ind2="0">
    <subfield code="a">&#xC9;tica de la IA</subfield>
    <subfield code="9">9767</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="650" ind1=" " ind2="0">
    <subfield code="a">Gobernanza</subfield>
    <subfield code="9">8546</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="650" ind1=" " ind2="0">
    <subfield code="a">Sesgos</subfield>
    <subfield code="9">9599</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="650" ind1=" " ind2="0">
    <subfield code="a">Transparencia</subfield>
    <subfield code="9">8682</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="650" ind1=" " ind2="0">
    <subfield code="a">Sostenibilidad</subfield>
    <subfield code="9">5192</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="650" ind1=" " ind2="0">
    <subfield code="a">Responsabilidad</subfield>
    <subfield code="9">9557</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="650" ind1=" " ind2="0">
    <subfield code="a">AI ethicist</subfield>
    <subfield code="9">9768</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="650" ind1=" " ind2="0">
    <subfield code="a">Datos</subfield>
    <subfield code="9">8525</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="650" ind1=" " ind2="0">
    <subfield code="a">Confianza</subfield>
    <subfield code="9">9545</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="650" ind1=" " ind2="0">
    <subfield code="a">Riesgo</subfield>
    <subfield code="9">9648</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="856" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="u">https://www.capgemini.com/wp-content/uploads/2025/10/Implementing-AI-ethics-governance_20251006.pdf</subfield>
    <subfield code="x">0</subfield>
    <subfield code="y">Acceso a publicaci&#xF3;n</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="942" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="2">z</subfield>
    <subfield code="c">INF</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="999" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="c">8602</subfield>
    <subfield code="d">8602</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="952" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="0">0</subfield>
    <subfield code="1">0</subfield>
    <subfield code="4">0</subfield>
    <subfield code="7">3</subfield>
    <subfield code="8">1</subfield>
    <subfield code="9">9533</subfield>
    <subfield code="a">01</subfield>
    <subfield code="b">01</subfield>
    <subfield code="c">online</subfield>
    <subfield code="d">2025-11-05</subfield>
    <subfield code="l">0</subfield>
    <subfield code="p">1000020178750</subfield>
    <subfield code="r">2025-11-05 00:00:00</subfield>
    <subfield code="w">2025-11-05</subfield>
    <subfield code="y">INF</subfield>
  </datafield>
</record>
