Los tribunales y las empresas cada vez recurren más a técnicas de data matching para resolver disputas laborales como los casos de despido injustificado. El data matching consiste en cruzar diferentes fuentes de datos para identificar patrones, inconsistencias o eventuales fraudes que pueden influir en la determinación de la validez del despido. Estas técnicas pueden incluir la comparación de registros de asistencia, correos electrónicos, registros de sistemas y datos biométricos cuando están disponibles, siempre considerando el marco legal y las garantías de privacidad.
Un ejemplo contemporáneo es el uso de sistemas de reconocimiento facial por parte de algunas organizaciones para verificar pagos disputados y accesos a plataformas internas. En un caso inspirado en la práctica del CBA utilizando logins por reconocimiento facial para verificar pagos en disputa, la tecnología permite correlacionar eventos de acceso con transacciones específicas, aportando evidencia digital que puede respaldar o refutar reclamaciones. Sin embargo, esta potencia probatoria debe equilibrarse con riesgos como errores de identificación, sesgos en modelos de inteligencia artificial y la necesidad de consentimiento informado de los trabajadores.
Desde el punto de vista técnico y de cumplimiento, implementar reconocimiento facial y data matching requiere robustas medidas de ciberseguridad y políticas claras de protección de datos. Es crucial contar con una infraestructura segura en la nube, auditorías continuas y mecanismos de explicabilidad en los modelos de inteligencia artificial. Además, la integración con soluciones de servicios inteligencia de negocio y herramientas como power bi facilita la visualización de evidencias y la toma de decisiones basada en datos.
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Además, Q2BSTUDIO proporciona servicios inteligencia de negocio y consultoría en ia para empresas, implementando agentes IA que automatizan análisis y procesos, y soluciones basadas en power bi para generar informes claros y auditables. Ofrecemos arquitecturas seguras en servicios cloud aws y azure, evaluaciones de riesgo y planes de mitigación para garantizar que el uso de reconocimiento facial y data matching sea responsable, transparente y defendible ante instancias legales.
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