¿Qué es el sesgo en la inteligencia artificial?

El sesgo en la inteligencia artificial (IA), también llamado sesgo algorítmico o de aprendizaje automático, se produce cuando los resultados generados por un sistema de IA reflejan prejuicios existentes en los datos de entrenamiento o en la construcción del propio algoritmo. Este fenómeno puede tener consecuencias perjudiciales, especialmente cuando impacta de forma desigual a ciertos grupos sociales.

Casos como los errores en sistemas de reconocimiento facial que identifican erróneamente a personas racializadas, asistentes de voz que transcriben peor a hablantes con ciertos acentos, o algoritmos de selección de personal que favorecen a hombres sobre mujeres, ejemplifican cómo estos sesgos se manifiestan en la práctica.

El sesgo puede originarse por la falta de representatividad en los datos utilizados para entrenar el modelo, lo que lleva a una reproducción de desigualdades sociales históricas. También puede surgir directamente de los algoritmos, que al no ser diseñados con criterios de equidad, terminan reforzando discriminaciones existentes, ya sean de género, raza, origen o nivel socioeconómico.

Para mitigar estos riesgos, es crucial utilizar datos diversos y representativos, evitando conjuntos que excluyan a ciertos colectivos. Además, la transparencia en los sistemas y la posibilidad de comprender cómo toman decisiones —a través de la llamada “IA explicable”— permiten detectar y corregir posibles desviaciones. Por último, es esencial establecer mecanismos de evaluación continua, auditando regularmente los modelos para garantizar que sigan funcionando de manera justa a lo largo del tiempo.

Abordar el sesgo en la IA no solo es una cuestión técnica, sino también ética y social. Implica un compromiso con el desarrollo de tecnologías más inclusivas, que contribuyan a una sociedad más equitativa.