Sesgo en la IA: ¿Reflejo de la sociedad o error del código?
Por Romero & Ordóñez Insights
La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado múltiples sectores, desde la medicina hasta las finanzas, facilitando procesos y optimizando decisiones. Sin embargo, a pesar de su aparente objetividad, la IA no está exenta de problemas y retos. Uno de los más preocupantes es el sesgo algorítmico, que puede generar decisiones injustas y perpetuar desigualdades.
¿Qué es el sesgo en la IA?
El sesgo es una inclinación o preferencia que impide la objetividad y lleva a interpretar o procesar la información de manera parcial. En el contexto de la inteligencia artificial, el sesgo ocurre cuando los algoritmos producen resultados que favorecen o perjudican a ciertos grupos de manera injusta.
Esto puede deberse a diversas razones:
Datos de entrenamiento sesgados – Si una IA aprende de datos históricos que contienen prejuicios, los replicará en sus decisiones. Un ejemplo claro es el uso de datos sesgados en procesos de contratación, donde un algoritmo puede favorecer candidatos de un género o etnia en particular si el conjunto de datos refleja una tendencia discriminatoria pasada.
Diseño del algoritmo – Las reglas programadas pueden favorecer ciertos resultados sin intención. Un mal diseño del algoritmo puede amplificar desigualdades sin que sus desarrolladores se den cuenta.
Intervención humana – Los valores y creencias de quienes desarrollan la IA pueden influir en su comportamiento, ya que los sesgos personales pueden filtrarse en la selección de datos y en la manera en que se programa el sistema.
Ejemplos de sesgo en IA
El sesgo algorítmico ha sido identificado en múltiples áreas, afectando decisiones clave:
Contratación y empleo: Algunos sistemas de selección automática de candidatos han discriminado a mujeres y minorías debido a datos históricos en los que ciertos grupos estaban subrepresentados en determinadas industrias.
Créditos y préstamos: Algoritmos usados en la evaluación de riesgos crediticios han negado préstamos a ciertos grupos de personas basándose en patrones históricos sesgados en lugar de factores económicos objetivos.
Reconocimiento facial: Se ha demostrado que algunos sistemas de reconocimiento facial tienen tasas de error mucho más altas en personas de piel oscura, lo que ha generado preocupaciones sobre su uso en vigilancia y seguridad.
¿Cómo mitigar el sesgo en la IA?
Combatir el sesgo en la inteligencia artificial requiere una combinación de estrategias técnicas y de gobernanza:
Auditoría de datos: Analizar los conjuntos de datos antes de entrenar un modelo para identificar y corregir sesgos.
Transparencia y explicabilidad: Diseñar algoritmos que permitan entender cómo toman decisiones y qué factores influyen en ellas.
Diversidad en los equipos de desarrollo: Equipos diversos ayudan a identificar sesgos que podrían pasar desapercibidos en grupos homogéneos.
Regulación y ética en ia: Implementar normativas que garanticen que los sistemas sean justos y responsables. Ya hablamos sobre el tema regulatorio en un artículo anterior.
Reflexión final
Como hemos mencionado, la inteligencia artificial esta redefiniendo la forma en que se otorgan créditos, se realizan KYC, se contrata personal, se otorgan becas, etc. El sesgo de la inteligencia artificial puede contribuir a que ciertos grupos demográficos queden excluidos de ser sujetos de crédito, ser contratados o de obtener becas para estudios.
El sesgo en la inteligencia artificial no es un problema menor ni exclusivo del ámbito tecnológico. Afecta la vida de millones de personas y puede perpetuar desigualdades si no se aborda correctamente. La clave está en la responsabilidad compartida entre empresas, reguladores y la sociedad en general para garantizar que la IA sea una herramienta justa y equitativa.
Carlos Romero Rizo