La Ley modifica el contenido mínimo que debe incluir un Modelo de Prevención de Delitos, estableciendo los siguientes aspectos:
- Identificación de las actividades o procesos con riesgo de conducta delictiva
- Establecimiento de procedimientos y protocolos para prevenir y detectar conductas delictivas, que deben considerar canales seguros de denuncia y sanciones internas. Los procedimientos, protocolos y sanciones internas, deberán comunicarse a todos los trabajadores y referirse en los contratos de trabajo y los contratos con terceros.
- Asignación de uno o más sujetos responsables, con independencia, facultades, acceso a la administración y recursos, modificando la figura unipersonal actual.
- Elimina la referencia a antigua certificación del modelo, la cual era voluntaria, y se reemplaza por una evaluación obligatoria de terceros independientes.
Actualización del MPD, riesgos de su instrumentalización de la Ley N°21.595 por su doble objetivo: asignar nuevas consecuencias jurídicas más severas para las personas naturales y las personas jurídicas y, además, ampliar los delitos por los que responden penalmente estas últimas acorde a la ley N°20.393.
Publicaciones especializadas han destacado la modificación “cuantitativa” de la Ley y en efecto el MPD debe hacerse cargo de un universo mayor de riesgos penales que pueden surgir de sus actividades. Sin embargo, poco se ha mencionado del cambio “cualitativo”, en que la empresa también puede responder a partir de la nueva ley por riesgos de comisión de delitos que generan terceros externos a la compañía, incluso si la comisión del delito no beneficie a la empresa, por ejemplo, por quienes, sin cumplir una función en la empresa, “prestan servicio gestionando sus asuntos”. Asimismo, nuevos delitos por “acuerdo abusivo del directorio” y de “falsedades en balances y otros antecedentes destinados a terceros” provenientes de la ley de S.A. que no tienen mayor determinación. Lo que en otros contextos sociales puede ser un aspecto accesorio de la actividad que se desarrolla, pasa a ser un elemento central en la toma de decisiones de la alta administración: la generación de valor y la representación de los intereses de la compañía se ejerce muchas veces en contextos inseguros y obliga a decisiones complejas, para lo cual resulta fundamental un marco claro de reglas y consecuencias.
Los aspectos referidos permiten augurar un recurso mayor a la vía penal para solucionar conflictos de orden empresarial, pero la pregunta importante en para la evaluación será ¿la empresa sería capaz de demostrar en un juicio que nuestro MPD es real y capaz alertar la materialización de los riesgos? Si la respuesta es NO quizás es el año para contratar especialistas.
Otra arista relevante para las estimaciones presupuestarias para los próximos años, debe incluir las compensaciones que la empresa debe otorgar a quienes cumplen el rol de "sujeto responsable" comúnmente denominado "oficial de cumplimiento", encargado de asegurar la aplicación de los protocolos y procedimientos, quien debe ahora contar con facultades explicitas más amplias y por lo tanto un rol de mayor valor agregado a pagar.
Adicionalmente, los planes debieran incluir capacitación amplia tanto a los grupos de interés como a los grupos de riesgo. aumentar el registro y almacenamiento de información contingente, en resumen otorgar los recursos materiales e inmateriales necesarios para consolidar un MPD en el nuevo entorno jurídico.
Fuente: IB Asesoría - 01dic2023
Modificaciones introducidas por la ley 21.595 sobre Delitos Económicos publicada el 17-ago-2023
Cambios a las penas aplicables a las personas jurídicas, los delitos por los que pueden ser condenadas y las medidas de prevención que deben adoptar:
- Nuevas exigencias para que se configure la responsabilidad penal de las personas jurídicas.
- Aumentan los sujetos susceptibles de responsabilidad penal.
- Nuevos delitos que generan responsabilidad penal de las personas jurídicas.
- Se modifica la pena de multa aplicable por la responsabilidad penal de las personas jurídicas.
- Se agrega el comiso y el comiso de ganancias como pena aplicable a los delitos que pueden cometer las personas jurídicas.
- Se agrega como pena y/o medida cautelar la supervisión de la persona jurídica.
- Nuevos sujetos que pueden ejercer la acción penal por estos delitos.
100 nuevos delitos económicos, susceptibles de ser cometidos por personas jurídicas, relacionados a:
- Ley de Mercado de Valores
- Ley General de Bancos
- Ley de Transparencia, límite y control del gasto electoral
- Código Tributario
- Ordenanza de Aduanas
- Ley sobre cuentas corrientes bancarias y cheques
- Regulación medioambiental
- Código de Minería
- Ley General de Telecomunicaciones
- Ley General de Urbanismo y Construcciones
- Ley de Propiedad Intelectual
Decreto Ley 3.500 sobre responsabilidad de empleadores en el Sistema de Pensiones.
Bravo también resaltó que las 31 empresas insiders ya implementan analítica descriptiva, descriptiva avanzada y predictiva. En el primer caso, para entender “cómo se llega a un escenario determinado”; en el segundo, para entender “lo qué pasó hacia atrás”; y en el tercero, para predecir, por ejemplo, fallas y hacer mantención inteligente de maquinaria.
La experta destacó además que el reporte reveló un mayor conocimiento de los términos y conceptos relacionados con la IA. Bravo atribuyó el avance a la existencia de una “presión” en las empresas por mantenerse al día. “Los procesos de transformación digital ya son conversaciones que se dan a nivel de directorio; se busca cómo incorporar a expertos tecnológicos y el tema de la tecnología se está viendo como una herramienta estratégica para el negocio”, explicó.
Respecto de los temas pendientes, Bravo señaló que hay tres áreas en las que las empresas aún están “al debe” y deben hacerse cargo para seguir avanzando: la gobernanza en los datos, infraestructura, y la generación de talento. Para abordar el tema, recomendó establecer equipos multidisciplinarios que involucren distintas áreas de la empresa para establecer una estrategia “global”.
Señaló, además, que es importante generar alianzas con universidades y compañías avanzadas en adopción de tecnologías para que puedan “ayudar a las empresas a subirse al carro y acercarse a lo más avanzado”. También planteó que para el uso de IA se debe abordar el eje del talento, con programas internos de formación y capacitación. Para Bravo otro aspecto clave es la ciberseguridad.“Dado que la IA tiene riesgos hay que estar conscientes de ello y tener estrategias para mitigar potenciales vulnerabilidades”, dijo.
Fuente: DF.cl - 12jun2023
Importantes avances registró la segunda versión del estudio “AI Readiness” que mide la adopción del la Inteligencia Artificial (IA) en las empresas en Chile, respecto de la primera edición de 2019.
El análisis, realizado por el Instituto de Data Science de la Facultad de Ingeniería de la Universidad del Desarrollo y la Cámara Chilena Norteamericana de Comercio (AmCham Chile), reveló que la mitad de las firmas consideradas para el reporte, están en la categoría insiders, la más avanzada en uso de IA en productos, procesos y servicios.
En el estudio participaron 62 empresas socias de AmCham Chile, de ellas 31 están en la categoría insiders, un 42% más de las firmas que se situaron en este grupo en el primer reporte.
La directora general del estudio, Loreto Bravo, señaló que entre los principales hallazgos observaron una “clara adopción y validación” de la necesidad del uso de la IA en los procesos internos de las empresas, que ahora ven a esta tecnología “como una herramienta para reducir costos, aumentar la productividad, automatizar procesos y tareas”.
Los 3 factores más importantes del BI
Fuente: IB Asesoría - 22may2023
1. Decubrimiento de datos (Data discovery)
El descubrimiento de datos es un proceso centrado en el usuario que consiste en recopilar datos desde múltiples silos y bases de datos, para ensamblarlos en una fuente unificada y así simplificar el análisis.
El proceso de descubrimiento de datos está ayudando a los responsables de la toma de decisiones a descubrir las principales tendencias y detectar valores atípicos.
Además, las herramientas de descubrimiento de datos más nuevas ahora permiten visualizaciones de datos que eclipsan a los informes estáticos presentados por las herramientas de BI tradicionales.
Además, esperamos que estas herramientas pronto brinden a las empresas acceso a funciones avanzadas como mapas de calor y tablas dinámicas para crear presentaciones de alta fidelidad.
2. Seguridad de los datos (Data security)
A raíz del aumento de los ciberataques y las infracciones, la seguridad de la base de datos es ahora una prioridad para todas las organizaciones.
Además, los consumidores ahora son plenamente conscientes del valor de su información personal. Como resultado, muchos se muestran escépticos acerca de compartir sus datos en línea. Esto está cambiando la opinión de los directorios de las empresas quienes reconocen , ahora, la ciberseguridad como un riesgo comercial general más que como un problema relacionado con TI. Teniendo esto en cuenta, las empresas están obligadas a invertir en seguridad para cumplir con las regulaciones y también para protegerse de ciberdelitos.
La preocupación por la ciberseguridad entonces también presenta un desafío para las herramientas SaaS BI, las más usadas. ya que necesitan asegurarse de que están ofreciendo un producto seguro en el que los clientes confiarán sus datos confidenciales. Una de las últimas tendencias en inteligencia empresarial para ayudar a que las soluciones SaaS BI se mantengan seguras es la arquitectura de malla de ciberseguridad. Este es un control de seguridad componentizable y escalable que tiene como objetivo proteger los activos digitales que residen en aplicaciones, en la nube, IoT y otros. Gartner indicó en 2021 que para fines de 2024, las organizaciones que adopten la arquitectura de malla de ciberseguridad reducirán el impacto financiero de los incidentes de seguridad en alrededor de un 90 %. Dado que las violaciones de datos han estado regularmente en las noticias, las industrias de moda y los usuarios promedio..
3. BI colaborativa.
El panorama empresarial en constante evolución, caracterizado por gerentes y empleados que necesitan interactuar de manera diferente, ha seguido dando un nuevo impulso a la inteligencia empresarial colaborativa, con herramientas que combinan BI y software de colaboración, que incluye web 2.0 y tecnologías sociales para agilizar la toma de decisiones basada en datos. La información colaborativa, la mejora de la información y la toma de decisiones colaborativa son el enfoque clave de las nuevas soluciones de BI. Los conocimientos más recientes predicen que la inteligencia empresarial colaborativa estará más conectada a sistemas más grandes y conjuntos más grandes de usuarios. El rendimiento del equipo se verá afectado y el proceso de toma de decisiones prosperará en este nuevo concepto.
La BI colaborativa está redefiniendo el análisis y la generación de informes en toda la empresa. Está fomentando la colaboración y mejorando la eficiencia de la toma de decisiones.
Además, la BI colaborativa está creando un entorno oportuno para analizar deliberadamente y agilizar la toma de decisiones.
Además, la BI colaborativa, junto con la BI de autoservicio, está simplificando el acceso, el análisis y la interpretación de los datos.
BI permite comprender las tendencias y obtener información
Fuente: IBM.com - 15abr2023
¿Qué es BI o qué son las herramientas de inteligencia de negocios?
La inteligencia empresarial (BI) es un software que ingiere datos empresariales y los presenta en vistas fáciles de usar, como informes, paneles, tablas y gráficos. Las herramientas de BI permiten a los usuarios empresariales acceder a diferentes tipos de datos: históricos y actuales, de terceros e internos, así como datos semiestructurados y datos no estructurados como las redes sociales. Los usuarios pueden analizar esta información para obtener información sobre el desempeño del negocio.
Según la revista CIO: "Aunque la inteligencia de negocios no le dice a los usuarios de negocios qué hacer o qué sucederá si toman un determinado curso, tampoco BI se trata solo de generar informes. Más bien, BI ofrece una forma para que las personas examinen los datos para comprender las tendencias y obtener información".
Las organizaciones pueden utilizar los conocimientos obtenidos de BI y el análisis de datos para mejorar las decisiones comerciales, identificar problemas, detectar tendencias de mercado y encontrar nuevos ingresos u oportunidades comerciales.
¿Cómo funciona la inteligencia empresarial?
Las plataformas de BI tradicionalmente dependen de almacenes de datos (Data Warehouse - DW) para su información de referencia. Un almacén de datos agrega datos de múltiples fuentes de datos en un sistema central para admitir análisis e informes empresariales. El software de BI consulta el DW y presenta los resultados al usuario en forma de informes, gráficos y mapas.
Los DW pueden incluir un motor de procesamiento analítico en línea (OLAP) para admitir consultas multidimensionales.
OLAP proporciona una poderosa tecnología para el descubrimiento de datos, facilitando la BI, los cálculos analíticos complejos y el análisis predictivo. Uno de los principales beneficios de OLAP es la consistencia de la información y los cálculos que utiliza para impulsar los datos para mejorar la calidad del producto, las interacciones con los clientes y las mejoras en los proceso.
Algunas soluciones de inteligencia empresarial más nuevas pueden extraer e ingerir datos sin procesar directamente utilizando tecnología como Hadoop, pero los DW siguen siendo la fuente de datos elegida en muchos casos.
Prácticas recomendadas de inteligencia empresarial
Las organizaciones se benefician cuando pueden evaluar completamente las operaciones y los procesos, comprender a sus clientes, medir el mercado e impulsar la mejora. Necesitan las herramientas adecuadas para agregar información empresarial desde cualquier lugar, analizarla, descubrir patrones y encontrar soluciones.
El mejor software de BI apoya este proceso de toma de decisiones al:
• Conectar una amplia variedad de diferentes sistemas de datos y conjuntos de datos, incluidas bases de datos y hojas de cálculo.
• Proporcionar un análisis profundo, ayudando a los usuarios a descubrir relaciones y patrones ocultos en sus datos.
• Presentar respuestas en visualizaciones de datos informativas y convincentes como informes, mapas, tablas y gráficos.
• Permitir comparaciones de datos en diferentes escenarios.
• Proporcionar funciones de desglose, lo que permite a los usuarios investigar diferentes niveles de datos.
Los sistemas avanzados de BI y análisis también pueden integrar inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático para automatizar y agilizar tareas complejas. Estas capacidades aceleran aún más la capacidad de las empresas para analizar sus datos y obtener información a un nivel profundo.
Los análisis avanzados permiten extraer inteligencia empresarial más profunda y conocimiento del consumidor a partir de big data, produciendo información que va desde descriptiva hasta predictiva.
Cómo hacer que la IA sea menos aterradora para tu equipo
Fuente: Elena Alston (Zapier) · 30mar2023
Algún día, recordaremos 2023 como el año en que la inteligencia artificial interrumpió por completo la forma en que trabajan los humanos. Con el lanzamiento de herramientas como ChatGPT, Google Bard y el nuevo Bing de Microsoft, la fuerza laboral tal como la conocemos ya está cambiando.
Sin embargo, el advenimiento de la tecnología innovadora no siempre es fácil ni se recibe con los brazos abiertos. El miedo a ser reemplazado por IA es muy real. Como escritor, era escéptico y tenía un poco de miedo de que la IA me robara el trabajo. Muchos de mis compañeros de trabajo también. Pero aterrador o no, es hora de adoptar la IA.
1. Transmitir IA a lo largo y ancho
Si desea que su equipo interactúe con la IA en el trabajo (y no quiere bombardearlos con capturas de pantalla de sus divertidas conversaciones), intente llevar un chatbot a donde sea que trabaje su equipo.
En nuestro equipo comenzamos a usar ChatGPT para proveer soporte a las consultas dirigidas al product manager. Estamos probando sus capacidades, y riéndonos de sus limitaciones, juntos. Esto ayuda a que se sienta menos aterrador y al mismo tiempo muestra lo impresionante que es.
2. Recuerda a las personas que la IA es un subordinado, no un amo supremo
Como humanos, buscamos constantemente formas de facilitarnos la vida con la tecnología y, en particular, con la IA. Ya sea usando Alexa para configurar una alarma o haciéndole una pregunta a Siri cuya respuesta realmente no necesitamos, la tecnología existe para ayudarnos, y las herramientas de IA generativa como ChatGPT no son diferentes.
Yo también he experimentado esto por mí mismo. Como escritor, he usado herramientas de escritura de IA para generar todo, desde la copia de la página de destino hasta los títulos de las publicaciones del blog. ¿Los resultados? Mediocre en el mejor de los casos. Al final, animar a su equipo a incorporar IA en sus tareas administrativas sirve como un recordatorio de que las herramientas de IA son nuestros subordinados de robots, no nuestros amos supremos de robots.
3. Incorpóralo al trabajo existente
Dado que a todos les preocupa que los robots les quiten el trabajo, nunca pensé que la IA realmente le daría a la gente un impulso de confianza sobre sus habilidades. He aquí por qué: las herramientas de IA como ChatGPT son inteligentes, pero no pueden considerarse una única fuente de verdad en áreas altamente especializadas. De hecho, haz que intenten hacer tu trabajo, y por lo general lo hacen... ¿bien? Pero no tan bueno como tú, ni mucho menos.
Al pedirle a la IA que haga su trabajo real por usted, es de esperar que sus compañeros de equipo se den cuenta de que los humanos son (generalmente) mejores que ella, pero también comenzarán a ver sus beneficios y descubrirán cómo pueden usarlo en otros aspectos de su rol. .
4. Encuadre a la IA como un creador de borradores, no como un tomador de decisiones
Debe dejar esto muy claro a su equipo: la IA no debe usarse sin supervisión humana. Y no solo por preocupaciones éticas y legales, también porque, al final del día, la IA carece de comprensión contextual. Alentar a su equipo a usar la IA de la misma manera para redactar respuestas a tickets, correos electrónicos comerciales estándar y otras comunicaciones con los clientes les ayudará a ver que la supervisión humana es imprescindible.
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