IA para la Acción Colectiva de los Trabajadores

Resumen

Descubre cómo la inteligencia artificial puede empoderar a los trabajadores temporales a través de la acción colectiva. Aprende sobre un marco que utiliza modelos de lenguaje grandes (LLMs) y datos propiedad de los trabajadores para crear tecnologías que mejoren las condiciones laborales en plataformas como Upwork y Amazon Mechanical Turk.

Programa de estudio

• Introducción a la IA y la Acción Colectiva de los Trabajadores
Resumen de la IA y sus aplicaciones
La economía de gig: plataformas y su impacto
Acción colectiva: conceptos y ejemplos
• Comprensión de los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)
¿Qué son los LLM y cómo funcionan?
Casos de uso de los LLM en varias industrias
Limitaciones y consideraciones éticas
• Datos Propiedad de los Trabajadores
La importancia de la propiedad de los datos
Soberanía de datos y privacidad
Estudios de caso: iniciativas de datos de trabajadores exitosas
• Marco de IA para Empoderar a los Trabajadores de Gig
Diseño de herramientas de IA para la negociación colectiva
Papel de los LLM en mejorar las condiciones de los trabajadores
Construcción de sistemas de IA transparentes y responsables
• Mejora de las Condiciones de Trabajo en las Plataformas Gig
Análisis de plataformas como Upwork y Mechanical Turk
Identificación de puntos críticos y oportunidades para la intervención de IA
Desarrollo de soluciones tecnológicas centradas en el trabajador
• Estudios de Caso y Aplicaciones en el Mundo Real
Implementaciones exitosas de IA para la acción de los trabajadores
Lecciones aprendidas de iniciativas anteriores
Posibles escollos y cómo evitarlos
• Talleres y Sesiones Prácticas
Ejercicios prácticos con herramientas de IA para la acción colectiva
Proyectos grupales sobre la creación de soluciones impulsadas por IA para trabajadores de gig
Sesiones de retroalimentación y crítica
• Implicaciones Éticas y Sociales
Abordar sesgos en los modelos de IA
Asegurar la equidad en el despliegue de tecnología
Impactos a largo plazo en la economía de gig y los trabajadores
• Proyecto Final: Diseño de una Solución de IA para Trabajadores de Gig
Desarrollo y presentación de propuestas
Revisión por pares y retroalimentación colaborativa
Refinamiento y planes de implementación futura
• Conclusión del Curso y Direcciones Futuras
Resumen de los aprendizajes clave
Tendencias emergentes en IA y trabajo
Oportunidades para más investigación y acción

Asignaturas

Ciencias de la Computación