{"id":83565,"date":"2025-04-23T15:14:56","date_gmt":"2025-04-23T14:14:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.freshpies.co.uk\/?p=83565"},"modified":"2025-04-29T10:05:14","modified_gmt":"2025-04-29T09:05:14","slug":"que-es-el-sesgo-ai-y-que-debe-hacer-para-evitarlo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.freshpies.co.uk\/es\/what-is-ai-bias-and-what-you-should-be-doing-to-avoid-it\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es el sesgo de la IA y qu\u00e9 debe hacer para evitarlo?"},"content":{"rendered":"

La IA se ha abierto camino en la vida de la mayor\u00eda de las personas de una forma u otra, pero \u00bfcu\u00e1nto sabe sobre esta herramienta y, m\u00e1s concretamente, sobre el sesgo de la IA?<\/span><\/p>\n

Ejemplos reales<\/span><\/h2>\n

La mayor\u00eda de las herramientas de IA aprenden analizando datos, utilizando una mezcla de patrones y algoritmos para determinar las respuestas. Sin embargo, si toman esta informaci\u00f3n de los humanos, con sus propios sesgos y prejuicios, \u00bfqu\u00e9 impide que la IA desarrolle los suyos propios?\u00a0<\/span><\/p>\n

La respuesta es nada.\u00a0<\/span><\/p>\n

Amazon hab\u00eda desarrollado una herramienta de contrataci\u00f3n que r\u00e1pidamente tuvo que interrumpirse debido a las \"opiniones sexistas\" de la herramienta. La IA se entren\u00f3 con datos enviados durante diez a\u00f1os, pero la mayor\u00eda de los datos proced\u00edan de candidatos varones. Desarrollada en 2014, en 2015 qued\u00f3 claro que el sistema no calificaba a los candidatos desde una perspectiva neutra de g\u00e9nero. Los datos en los que se basaba proced\u00edan en su mayor\u00eda de hombres.\u00a0<\/span><\/p>\n

Otro ejemplo famoso de sesgo de la IA fue un algoritmo estadounidense llamado <\/span>Compas<\/span><\/a>. El Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions. Se demostr\u00f3 que el COMPAS etiquetaba err\u00f3neamente a los acusados negros como m\u00e1s propensos a reincidir. El COMPAS marc\u00f3 err\u00f3neamente a los acusados negros casi el doble que a los blancos (45% frente a 24%). Este sistema se utiliz\u00f3 en cientos de tribunales estadounidenses. Racismo sist\u00e9mico de forma muy demostrable.<\/span><\/p>\n

Como investigador de Microsoft <\/span>Kate Crawford <\/span><\/a>Las historias de discriminaci\u00f3n pueden perdurar en las plataformas digitales y, si no se cuestionan, pasan a formar parte de la l\u00f3gica de los sistemas algor\u00edtmicos cotidianos\". Situaciones como esta demuestran la necesidad de una comprobaci\u00f3n continua de los hechos. A medida que la IA se arraiga en nuestra sociedad, debemos trabajar para evitar que se produzcan errores basados en prejuicios como este.<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 significa esto?\u00a0<\/span><\/h2>\n

Puede que pienses que la IA, como m\u00e1quina, no tiene prejuicios, pero lamentablemente no es cierto. Hay muchos tipos de sesgo de la IA y es dif\u00edcil identificar las formas principales. Esto se debe a que cada programa aprende a trav\u00e9s de m\u00e9todos diferentes. Sin embargo, hay algunos<\/span> tipos de sesgo m\u00e1s reconocidos que otros.\u00a0<\/span><\/a><\/p>\n

Los cinco tipos de sesgo de la IA m\u00e1s reconocidos son:<\/span><\/h3>\n

Sesgo de selecci\u00f3n: <\/strong>Esto ocurre cuando los datos de entrenamiento no representan con exactitud a la poblaci\u00f3n del mundo real. Esto lleva a la IA a hacer suposiciones incorrectas. Si un modelo de reconocimiento facial se entrena principalmente con un tono de piel, puede tener dificultades para reconocer a quienes tienen otros tonos de piel, lo que conduce a la discriminaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Sesgo de confirmaci\u00f3n: <\/strong>Esto ocurre cuando la IA conf\u00eda demasiado en la informaci\u00f3n previa que ha aprendido. Esto significa que reafirma prejuicios hist\u00f3ricos anteriores encontrados en los datos o prejuicios que ha aprendido antes. Por ejemplo, el estereotipo de que las mujeres est\u00e1n menos cualificadas para trabajar en tecnolog\u00eda.<\/span> Esto, junto con los prejuicios estereotipados, fue un factor determinante en el esc\u00e1ndalo de Amazon.<\/span><\/a><\/p>\n

Sesgo estereotipador:<\/strong> <\/span>Tambi\u00e9n llamado sesgo de prejuicio. Se trata de un sesgo que se forma en la m\u00e1quina y refleja prejuicios, estereotipos y suposiciones sociales. Muchos asistentes virtuales, como Siri o Alexa, est\u00e1n dise\u00f1ados con voces femeninas y programados para ser amables y complacientes. Esto refuerza el estereotipo de que las mujeres deben ser serviciales y sumisas, lo que puede perpetuar involuntariamente los prejuicios de g\u00e9nero en la sociedad.<\/span><\/p>\n

Sesgo de medici\u00f3n: <\/strong>De forma similar al sesgo de selecci\u00f3n de la muestra, el sesgo de medici\u00f3n se produce cuando la recogida de datos no se completa o hay un error durante la recogida. Por ejemplo, si una universidad env\u00eda una encuesta de satisfacci\u00f3n con los cursos, pero s\u00f3lo contacta con los que permanecieron matriculados durante los tres a\u00f1os completos y no con los miembros que abandonaron o cambiaron de curso, no est\u00e1 obteniendo la imagen completa.<\/span><\/p>\n

Sesgo de homogeneidad fuera del grupo: <\/strong>Aqu\u00ed es donde la IA generaliza grupos de datos sobre los que tiene menos datos. Agrupa grupos m\u00e1s peque\u00f1os aunque tengan muy pocas similitudes. Por ejemplo, los sistemas de reconocimiento facial tienen dificultades para distinguir individuos de grupos raciales o \u00e9tnicos minoritarios. Esto se debe a la falta de diversidad en los datos de entrenamiento.<\/span><\/p>\n

Tambi\u00e9n se abordan en nuestro <\/span>por qu\u00e9 la inteligencia artificial no sustituye a los profesionales del marketing.\u00a0<\/span><\/a><\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 el sesgo de la IA es un problema tan acuciante?<\/span><\/h3>\n

El sesgo de la IA es un tema muy importante porque a menudo puede pasar desapercibido, especialmente con lo integrado que est\u00e1 el sesgo de la IA en la sociedad moderna. Si no se controlan, pueden alimentar los estereotipos sociales y potenciar la desinformaci\u00f3n =.<\/span><\/p>\n

En Estados Unidos, una IA que se utilizaba en muchos sistemas sanitarios estadounidenses <\/span>dio prioridad a los \"pacientes blancos m\u00e1s sanos <\/span><\/a>sobre los \"pacientes negros m\u00e1s enfermos\" a la hora de gestionar los cuidados. Esto se debe a que el algoritmo se form\u00f3 incorrectamente a partir de datos err\u00f3neos, ya que se bas\u00f3 en datos de costes y no en necesidades asistenciales. Adem\u00e1s, los algoritmos pueden predecir incorrectamente los riesgos para la salud de grupos de personas sobre los que se tiene menos informaci\u00f3n, como las minor\u00edas \u00e9tnicas.\u00a0<\/span><\/p>\n

Investigaciones en Am\u00e9rica<\/span><\/a> tambi\u00e9n examin\u00f3 50.000 registros y descubri\u00f3 que \"los programas inform\u00e1ticos que orientan la atenci\u00f3n a decenas de millones de personas privilegian sistem\u00e1ticamente a los pacientes blancos frente a los negros\". Esto ocurr\u00eda sistem\u00e1ticamente en enfermedades cr\u00f3nicas como la diabetes y los problemas renales. El documento que plante\u00f3 esta cuesti\u00f3n no identifica a la empresa que est\u00e1 detr\u00e1s del algoritmo, afirmando que \"la empresa ha confirmado el problema y est\u00e1 trabajando para solucionarlo\".\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

Esto ocurri\u00f3 porque el algoritmo no estaba entrenado para tener en cuenta la raza de una persona a la hora de abordar sus problemas de salud. Sus resultados sesgados demostraron que incluso f\u00f3rmulas relativamente \"neutras desde el punto de vista racial pueden tener efectos discriminatorios cuando se basan en datos que reflejan desigualdades en la sociedad.\" Los datos sesgados ponen de relieve la importancia de animar a personas de todas las etnias a participar en la creaci\u00f3n de IA, algoritmos e investigaci\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 debemos hacer?<\/span><\/h3>\n

No todas las esperanzas est\u00e1n perdidas. A veces es posible que la IA reduzca los sesgos. Las t\u00e9cnicas de reducci\u00f3n de sesgos (como la comprobaci\u00f3n cruzada, la verificaci\u00f3n de hechos y la verificaci\u00f3n) pueden entrenarse en las herramientas. Esto hace que la IA tenga una perspectiva m\u00e1s neutral que algunos humanos. Sin embargo, mientras tome decisiones basadas en datos humanos, habr\u00e1 alg\u00fan tipo de sesgo.\u00a0<\/span><\/p>\n

Para reducir el sesgo de la IA, necesitamos diversificar los datos que utilizamos para entrenar los modelos de IA. Centr\u00e1ndonos en tener cuidado de no excluir ni limitar ning\u00fan dato en categor\u00edas como grupos \u00e9tnicos, ubicaci\u00f3n, edad y sexo. Tambi\u00e9n es necesaria una supervisi\u00f3n continua con herramientas de IA. Comprobaci\u00f3n de anomal\u00edas, mala interpretaci\u00f3n de los datos y tergiversaci\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n

Otra forma de ayudar a reducir el sesgo de la IA es diversificar a sus creadores. Dado que la IA se basa principalmente en datos hist\u00f3ricos, es f\u00e1cil amplificar los prejuicios ya existentes. Al animar a personas de todos los or\u00edgenes a profundizar en su inter\u00e9s por la creaci\u00f3n de IA, podemos garantizar el mayor n\u00famero posible de perspectivas para ayudar a reducir el sesgo de la IA.\u00a0<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Formas de reducir el sesgo de la IA en tu trabajo.<\/span><\/h3>\n
    \n
  1. Conozca la herramienta que utiliza, qui\u00e9n la ha creado y qu\u00e9 prejuicios puede tener.<\/span><\/li>\n
  2. No todo lo que produce la inteligencia artificial son hechos. Si contribuye a algo de valor, la comprobaci\u00f3n de los hechos debe formar siempre parte del proceso de uso de la IA.<\/span><\/li>\n
  3. Tenga en cuenta sus indicaciones: puede mitigar algunas formas de sesgo tom\u00e1ndose el tiempo necesario para considerar la ingenier\u00eda de sus indicaciones.\u00a0<\/span><\/li>\n
  4. A\u00f1ada contexto, proporcione a la herramienta una gama de datos lo m\u00e1s amplia posible y an\u00edmela a pensar y a considerar diferentes perspectivas.<\/span><\/li>\n
  5. Pide a tu IA que \"explique su proceso de pensamiento\" y que cite sus fuentes para que puedas ver c\u00f3mo ha recopilado sus datos.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    La especificidad es clave, la IA no puede hacer mucho. A veces, la IA tendr\u00e1 una idea de la \"diversidad\" diferente a la tuya, al igual que otros humanos, por lo que puede que tengas que explic\u00e1rselo a la m\u00e1quina. <\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    La IA se ha abierto camino en la vida de la mayor\u00eda de las personas de una forma u otra, pero \u00bfcu\u00e1nto sabe sobre esta herramienta y, m\u00e1s concretamente, sobre el sesgo de la IA?
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