SESIÓN INTERACTIVA: CONOCIMIENTO

Cada año, se le niega el crédito a miles de personas no porque exista un riesgo al

hacerlo, sino por errores que cometen las instituciones de crédito.

Por ejemplo, se niega el crédito a una recién casada porque su historial de crédito

todavía está con su nombre de soltera. Los errores al registrar los pagos

mensuales también son una fuente común para rechazar un crédito; es posible

que un pago tardío disminuya muchos puntos de la calificación del crédito de una

persona. Para algunos bancos, si usted tiene una calificación de crédito de 500 o

incluso 600 en una escala de 200-900, no se considera un sujeto de crédito.

Algunos bancos aceptan ofrecerle un préstamo con una tasa de interés más alta

que para la mayoría de las personas.

Un solo pago tardío de la tarjeta de crédito o de la hipoteca reduce mucho su

calificación de crédito, pero usted nunca se entera de eso, porque la ley no obliga

a que nadie le avise. Muchas personas ni siquiera saben que existe un sistema de

calificación del crédito, compartido por todos los bancos y otros prestamistas. Es

probable que se entere de que su calificación es muy baja sólo cuando solicite un

préstamo y pregunte la razón cuando se lo nieguen o le ofrezcan una tasa de

interés más alta. Y cuando se entera e intenta explicar que existió una

circunstancia atenuante para el pago tardío, su explicación no le ayuda mucho.

Eso es porque los bancos estadounidenses emplean computadoras para

decisiones de crédito. A menudo un programa de computadora decide quién

recibe un crédito o no. La decisión es definitiva.

El capítulo 9, "Los retos de los sistemas de información globales", señaló las

diferencias principales entre las leyes de la privacidad en Estados Unidos y

Europa. Un área en la cual las políticas difieren es en la toma de decisiones

automatizadas que afectan a las personas. En Norteamérica ni siquiera existe una

ley que aborde el problema, mientras que la Unión Europea (UE) limita el uso de

toma de decisiones automatizadas que afectan a las personas en su directiva de

protección de los datos.

• Protección europea. El título completo de la directiva de la UE es Directiva

95/46/EC del Parlamento y del Concejo Europeo del 24 de octubre de 1995 sobre

la protección de las personas en relación con el procesamiento de los datos

personales y el libre traslado de dichos datos. Las directivas de la UE son

similares a la constitución de Estados Unidos: cada estado integrante puede

formular sus propias leyes dentro del marco general de la directiva. En términos

prácticos, esto significa que los estados integrantes pueden limitar más a las

organizaciones y permitir más protección de la que requiere la directiva, pero no

menos.

El artículo 15 de la directiva se titula "Decisiones Individuales Automatizadas".

Concede a cada persona el derecho a "no estar sujeta a una decisión que

produzca efectos legales relacionados con ella, que tenga un efecto significativo

en ella y que se base sólo en el procesamiento automatizado de datos que

pretendan evaluar ciertos aspectos personales relacionados con ella, como su

desempeño en el trabajo, su crédito, su confiabilidad, su conducta, etcétera".

• ¿Quién necesita protección? ¿En qué medida deben basarse las organizaciones

en los apoyos de decisiones computarizados para tomar decisiones empresariales

sobre las personas? En Estados Unidos, la toma de decisiones automatizadas es

empleada de manera rutinaria por los bancos, las empresas de tarjetas de crédito,

las empresas hipotecarias, los patrones y, en cierta medida, las instituciones

educativas. Las personas afectadas pueden ser clientes, solicitantes de crédito,

empleados, solicitantes de empleo, estudiantes aspirantes, solicitantes de

membresía en las asociaciones y personas evaluadas por las organizaciones

acerca de otras capacidades.

El crédito es determinado por el procesamiento de los datos financieros

personales en modelos desarrollados en forma específica para separar el riesgo

bajo del riesgo alto. Un riesgo alto es una persona o institución que es probable

que incumpla un préstamo. Por ejemplo, ¿las compañías de tarjetas de crédito

deben pedir a sus empleados que abran un expediente para cada persona adulta

y tomar una decisión sobre su crédito sólo después de hojear los documentos que

contiene? ¿Deben ser multadas por usar un proceso automatizado que toma la

decisión por ellas con base en los mismos criterios que los empleados utilizarían

en forma manual? Y, cuando los empleados revisan cientos y miles de curricula

digitalizados de aspirantes a un empleo, ¿deben ser multadas por emplear

software que busca en éstos palabras clave que sugieren quién es buen candidato

para el empleo y elimina aquellos sin esas palabras?

El uso de toma de decisiones automatizada ofrece no sólo una mayor eficiencia,

sino una mayor eficacia. Al emplear un DSS o un sistema experto, el usuario

disfruta del conocimiento y la experiencia acumuladas por otras personas durante

muchos años. Por lo tanto, además de la eficiencia, la toma de decisiones

automatizada puede ser más eficaz que la toma de decisiones manual.

• Injusticia oculta. Por otra parte, el cambiar la toma de decisiones a una

máquina puede crear injusticias. Suponga que su expediente está entre varios

cientos de solicitantes considerados para un puesto. Los expedientes fueron

obtenidos de un tercero, una compañía que vende información personal. Sus

calificaciones son excelentes, pero su registro también indica una infracción a la

ley.

El sistema lo elimina del grupo de candidatos elegibles y usted no obtiene el

empleo. Si hubiera visto su registro antes del procesamiento, podría haber

indicado a la compañía que esta información era un error: fue acusado una vez, pe

absuelto en un tribunal. Si la compañía se hubiera comunicado con usted, habría

aclarado el malentendido y obtenido el empleo.

1. ¿Es excesiva la directiva de la UE?

2. ¿Las organizaciones estadounidenses emplean en exceso la toma de

decisiones automatizada?

3. En la era digital, ¿es práctico preferir la eficiencia de la toma de decisiones

automatizada para determinar el crédito o el desempeño de una persona?

4. ¿Un poco más de justicia en el crédito y en el empleo justifican abandonar

la eficiencia de la toma de decisiones automatizada?