PEOPLE ANALYTICS 5

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PEOPLE ANALYTICS 5

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Gloria Campos Rosas

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#	Jeux	Précision	temps
1	Gloria Campos Rosas 16 Mars 2025	% 94	01:31

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PEOPLE ANALYTICS 5Version en ligne PEOPLE ANALYTICS 5 par Gloria Campos Rosas 1 ¿Cuál es el objetivo principal de la ética y privacidad en People Analytics? a Generar confianza en la organización y en la gestión de datos de empleados b Mejorar la productividad de los empleados c Maximizar la rentabilidad de la empresa d Asegurar que los empleados compartan más información personal 2 ¿Qué se entiende por privacidad en el ámbito de People Analytics? a El control de cada persona sobre su información personal, incluyendo el ámbito laboral b La protección de los datos de la empresa c La obligación de la empresa de compartir datos con terceros d La supervisión estricta de todas las actividades del empleado 3 ¿Qué normativa regula la protección de datos en la Unión Europea? a GDPR b CCPA c LGPD d LOPDGDD 4 ¿Cuál de los siguientes es un principio ético fundamental en People Analytics? a Transparencia b Maximización de datos c Control empresarial absoluto d Comercialización de datos de empleados 5 ¿Qué aspecto se debe evaluar para evitar la discriminación en los modelos de IA utilizados en People Analytics? a Analizar bases de datos históricas y detectar sesgos b Revisar las redes sociales de los empleados c Implementar algoritmos que prioricen eficiencia sobre equidad d Usar únicamente datos anónimos sin validar su impacto 6 ¿Por qué es importante el concepto de "asimetría de poder" en la recopilación de datos de empleados? a Porque el consentimiento de los empleados puede no ser completamente libre cuando es obligatorio para la contratacion b Porque los empleados suelen tener más poder que la empresa c Porque la empresa debe imponer normas estrictas sin considerar la opinión de los trabajadores d Porque los empleados pueden decidir libremente qué datos compartir sin presiones 7 ¿Cuál es uno de los principales riesgos del mal uso de los datos en People Analytics? a Daño reputacional y posibles sanciones legales b Aumento en la retención de empleados c Mayor transparencia en la empresa d Reducción del compromiso de los empleados con la compañía 8 ¿Qué principio busca garantizar que solo se recopilen los datos estrictamente necesarios en People Analytics? a Minimización y Responsabilidad b Transparencia c Justicia y No Discriminación d Maximización de la Información 9 ¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el cumplimiento normativo es correcta? a Incluye procedimientos para asegurar que la empresa cumpla la legislación b Solo es necesario para empresas con más de 500 empleados c Se aplica solo en la Unión Europea d Permite almacenar datos sin restricciones de tiempo 10 ¿Qué aspecto es clave en la privacidad en el entorno laboral? a Que los empleados tengan control sobre sus datos personales b Que los empleados compartan toda su información personal c Que la empresa pueda usar los datos sin restricciones d Que la empresa no informe a los empleados sobre el uso de sus datos 11 ¿Por qué la digitalización en las empresas ha aumentado la necesidad de hablar sobre ética y privacidad en People Analytics? a Porque el volumen de datos disponibles ha crecido con el teletrabajo y las herramientas colaborativas b Porque hay menos supervisión humana en la toma de decisiones c Porque los empleados han perdido interés en la privacidad d Porque las regulaciones han dejado de ser necesarias 12 ¿Qué medida puede mejorar la confianza de los empleados en el uso de People Analytics? a Implementar auditorías algorítmicas y garantizar la transparencia en la recopilación de datos b No compartir detalles sobre cómo se usan sus datos c Obligar a los empleados a aceptar términos sin opción a rechazar d Recolectar datos sin avisar previamente a los empleados 13 ¿Cuál de las siguientes regulaciones laborales puede afectar la recopilación de datos de empleados? a Reglas sobre el uso de cámaras en el entorno laboral b Normas sobre cookies en páginas web c Regulaciones de publicidad digital d Legislación de propiedad intelectual 14 ¿Qué puede hacer una empresa para evitar la perpetuación de sesgos en People Analytics? a Aplicar revisiones humanas en la toma de decisiones basadas en datos b Usar cualquier conjunto de datos sin verificar su contenido c Confiar solo en modelos automáticos sin supervisión d No evaluar la equidad en sus análisis 15 ¿Por qué el consentimiento en la recopilación de datos de empleados puede no ser completamente libre? a Porque existe una asimetría de poder entre la empresa y el empleado b Porque los empleados siempre desean compartir sus datos c Porque las leyes no exigen el consentimiento en estos casos d Porque los empleados no están interesados en sus derechos de privacidad 16 ¿Cuál es un riesgo asociado con el análisis predictivo de People Analytics? a Puede ser percibido como intrusivo y afectar la confianza de los empleados b Puede generar insights útiles para la toma de decisiones c Reduce la necesidad de supervisión humana d No tiene riesgos si se usa correctamente 17 ¿Por qué es importante la pseudonimización en People Analytics? a Porque oculta la identidad de los empleados sin afectar el análisis b Porque elimina por completo la necesidad de proteger datos c Porque permite compartir datos sin restricciones d Porque reemplaza la necesidad de cumplir con la GDPR 18 ¿Cuál de las siguientes estrategias de protección de datos implica integrarla desde el diseño del proceso? a Privacidad por diseño (Privacy by Design) b Transparencia interna c Minimización de datos d Auditoría posterior a la implementación

Vous pouvez intégrer le jeu dans un LMS compatible avec LTI 1.1 ou LTI 1.3 comme Canvas, Moodle ou Blackboard. Les scores seront ainsi automatiquement enregistrés dans le carnet de notes de la plateforme.

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¿Cuál es el objetivo principal de la ética y privacidad en People Analytics?

¿Qué se entiende por privacidad en el ámbito de People Analytics?

¿Qué normativa regula la protección de datos en la Unión Europea?

¿Cuál de los siguientes es un principio ético fundamental en People Analytics?

¿Qué aspecto se debe evaluar para evitar la discriminación en los modelos de IA utilizados en People Analytics?

¿Por qué es importante el concepto de "asimetría de poder" en la recopilación de datos de empleados?

¿Cuál es uno de los principales riesgos del mal uso de los datos en People Analytics?

¿Qué principio busca garantizar que solo se recopilen los datos estrictamente necesarios en People Analytics?

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el cumplimiento normativo es correcta?

¿Qué aspecto es clave en la privacidad en el entorno laboral?

¿Por qué la digitalización en las empresas ha aumentado la necesidad de hablar sobre ética y privacidad en People Analytics?

¿Qué medida puede mejorar la confianza de los empleados en el uso de People Analytics?

¿Cuál de las siguientes regulaciones laborales puede afectar la recopilación de datos de empleados?

¿Qué puede hacer una empresa para evitar la perpetuación de sesgos en People Analytics?

¿Por qué el consentimiento en la recopilación de datos de empleados puede no ser completamente libre?

¿Cuál es un riesgo asociado con el análisis predictivo de People Analytics?

¿Por qué es importante la pseudonimización en People Analytics?

¿Cuál de las siguientes estrategias de protección de datos implica integrarla desde el diseño del proceso?