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La Inteligencia Artificial (IA) está cada vez más integrada en nuestra vida diaria – desde decisiones de contratación hasta la salud y la seguridad – pero su uso ha generado preocupaciones sobre el sesgo algorítmico. El sesgo algorítmico se refiere a prejuicios sistemáticos e injustos en los resultados de los sistemas de IA, que a menudo reflejan estereotipos e inequidades sociales.

En esencia, un algoritmo de IA puede reproducir sin querer los sesgos humanos presentes en sus datos de entrenamiento o diseño, lo que conduce a resultados discriminatorios.

Este problema se ha convertido en uno de los desafíos más debatidos en la ética tecnológica, atrayendo la atención global de investigadores, legisladores y líderes de la industria. La rápida adopción de la IA hace crucial abordar el sesgo ahora: sin salvaguardas éticas, la IA corre el riesgo de reproducir sesgos y discriminación del mundo real, alimentando divisiones sociales e incluso amenazando derechos humanos fundamentales.

A continuación, exploramos qué causa el sesgo algorítmico, ejemplos reales de su impacto y cómo el mundo está trabajando para hacer la IA más justa.

Comprendiendo el sesgo algorítmico y sus causas

El sesgo algorítmico suele surgir no porque la IA “quiera” discriminar, sino por factores humanos. Los sistemas de IA aprenden de datos y siguen reglas creadas por personas – y las personas tienen sesgos (a menudo inconscientes).
Si los datos de entrenamiento están sesgados o reflejan prejuicios históricos, la IA probablemente aprenderá esos patrones.

Por ejemplo, una IA para filtrar currículums entrenada con una década de contrataciones en la industria tecnológica (donde la mayoría de los contratados eran hombres) podría inferir que los candidatos masculinos son preferibles, perjudicando así a las mujeres. Otras causas comunes incluyen conjuntos de datos incompletos o no representativos, etiquetado sesgado de datos o algoritmos optimizados para precisión general pero no para equidad en grupos minoritarios.

En resumen, los algoritmos de IA heredan los sesgos de sus creadores y datos a menos que se tomen medidas deliberadas para reconocer y corregir esos sesgos.

Es importante destacar que el sesgo algorítmico suele ser involuntario. Las organizaciones a menudo adoptan la IA para tomar decisiones más objetivas, pero si “alimentan” el sistema con información sesgada o no consideran la equidad en el diseño, el resultado puede seguir siendo injusto. El sesgo en la IA puede asignar oportunidades de forma injusta y producir resultados inexactos, afectando negativamente el bienestar de las personas y erosionando la confianza en la IA.

Entender por qué ocurre el sesgo es el primer paso hacia soluciones – y es un paso que la academia, la industria y los gobiernos de todo el mundo están tomando en serio.

Ejemplos reales de sesgo en IA

El sesgo en la IA no es solo una preocupación hipotética; numerosos casos reales han demostrado cómo el sesgo algorítmico puede conducir a la discriminación. Algunos ejemplos destacados de sesgo en IA en diferentes sectores incluyen:

• Justicia penal: En Estados Unidos, un algoritmo popular para predecir la reincidencia criminal fue encontrado sesgado contra los acusados afroamericanos. Frecuentemente clasificaba erróneamente a los acusados negros como de alto riesgo y a los blancos como de bajo riesgo, agravando las disparidades raciales en las sentencias.
  Este caso muestra cómo la IA puede amplificar sesgos históricos en la policía y los tribunales.

• Contratación y reclutamiento: Amazon canceló un herramienta de reclutamiento basada en IA tras descubrir que discriminaba contra las mujeres. El modelo de aprendizaje automático se había enseñado a preferir candidatos masculinos, ya que se entrenó con currículums mayormente de hombres.
  
  Como resultado, los currículums que contenían la palabra “mujeres” (por ejemplo, “capitana del club de ajedrez femenino”) o de universidades exclusivamente femeninas fueron penalizados por el sistema. Este algoritmo sesgado habría filtrado injustamente a mujeres calificadas para puestos técnicos.

• Salud: Un algoritmo utilizado en hospitales de EE. UU. para identificar pacientes que necesitan atención adicional fue encontrado subestimando las necesidades de salud de pacientes negros en comparación con pacientes blancos. El sistema predecía la prioridad de gestión de cuidados basándose en el gasto en salud: dado que históricamente se gastaba menos dinero en pacientes negros con el mismo nivel de enfermedad, el algoritmo concluyó erróneamente que los pacientes negros estaban “más saludables” y les asignó puntuaciones de riesgo más bajas.
  
  En la práctica, este sesgo significó que muchos pacientes negros que necesitaban más atención fueron pasados por alto – el estudio mostró que los pacientes negros tenían un gasto médico anual aproximadamente $1,800 menor que pacientes blancos igualmente enfermos, lo que llevó a un tratamiento insuficiente.

• Reconocimiento facial: La tecnología de reconocimiento facial ha mostrado un sesgo significativo en precisión según líneas demográficas. Un estudio exhaustivo de 2019 del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) de EE. UU. encontró que la mayoría de los algoritmos de reconocimiento facial tenían tasas de error mucho más altas para personas de color y mujeres que para hombres blancos.
  
  En escenarios de comparación uno a uno (verificar si dos fotos son de la misma persona), las identificaciones falsas positivas para rostros asiáticos y afroamericanos fueron de 10 a 100 veces más probables que para rostros caucásicos en algunos algoritmos. En búsquedas uno a muchos (identificar a una persona en una base de datos, usada por la policía), las tasas más altas de identificación errónea fueron para mujeres negras – un sesgo peligroso que ya ha llevado a arrestos injustos.
  
  Estas disparidades demuestran cómo la IA sesgada puede perjudicar desproporcionadamente a grupos marginados.

• IA generativa y contenido en línea: Incluso los sistemas de IA más recientes no están exentos. Un estudio de la UNESCO de 2024 reveló que los grandes modelos de lenguaje (la IA detrás de chatbots y generadores de contenido) a menudo producen estereotipos regresivos de género y raza.
  
  Por ejemplo, las mujeres fueron descritas en roles domésticos cuatro veces más que los hombres por un modelo popular, con nombres femeninos frecuentemente vinculados a palabras como “hogar” y “niños”, mientras que los nombres masculinos se asociaban con “ejecutivo”, “salario” y “carrera”. De manera similar, el estudio encontró que estos modelos de IA mostraban sesgos homofóbicos y estereotipos culturales en sus resultados.
  
  Dado que millones usan IA generativa en la vida diaria, incluso sesgos sutiles en el contenido pueden amplificar las desigualdades en el mundo real, reforzando estereotipos a gran escala.

Estos ejemplos subrayan que el sesgo algorítmico no es un problema lejano o raro – está ocurriendo en múltiples ámbitos hoy. Desde oportunidades laborales hasta justicia, salud e información en línea, los sistemas de IA sesgados pueden replicar e incluso intensificar la discriminación existente.

El daño suele recaer en grupos históricamente desfavorecidos, planteando serias preocupaciones éticas y de derechos humanos. Como advierte la UNESCO, los riesgos de la IA son “una acumulación sobre desigualdades existentes, resultando en daños adicionales a grupos ya marginados”.

¿Por qué importa el sesgo en la IA?

Las apuestas para abordar el sesgo en la IA son altas. Si no se controla, los algoritmos sesgados pueden afianzar la discriminación sistémica bajo una apariencia de neutralidad tecnológica. Las decisiones tomadas (o guiadas) por la IA – quién es contratado, quién recibe un préstamo o libertad condicional, cómo la policía dirige la vigilancia – tienen consecuencias reales en la vida de las personas.

Si esas decisiones están injustamente sesgadas contra ciertos géneros, razas o comunidades, las inequidades sociales se amplían. Esto puede llevar a oportunidades negadas, disparidades económicas o incluso amenazas a la libertad y seguridad personal de los grupos afectados.

En un panorama más amplio, el sesgo algorítmico socava los derechos humanos y la justicia social, en conflicto con los principios de igualdad y no discriminación que sostienen las sociedades democráticas.

El sesgo en la IA también erosiona la confianza pública en la tecnología. Las personas son menos propensas a confiar o adoptar sistemas de IA percibidos como injustos u opacos.

Para empresas y gobiernos, este déficit de confianza es un problema serio – la innovación exitosa requiere confianza pública. Como señaló un experto, las decisiones justas y sin sesgos en IA no solo son éticamente correctas, sino que benefician a los negocios y a la sociedad porque la innovación sostenible depende de la confianza.

Por el contrario, los fracasos de IA muy publicitados debido a sesgos (como los casos mencionados) pueden dañar la reputación y legitimidad de una organización.

Además, el sesgo algorítmico puede disminuir los beneficios potenciales de la IA. La IA promete mejorar la eficiencia y la toma de decisiones, pero si sus resultados son discriminatorios o inexactos para ciertos grupos, no puede alcanzar su máximo impacto positivo.

Por ejemplo, una herramienta de salud basada en IA que funciona bien para un grupo demográfico pero mal para otros no es realmente efectiva ni aceptable. Como observó la OCDE, el sesgo en la IA limita injustamente las oportunidades y puede costar a las empresas su reputación y la confianza de los usuarios.

En resumen, abordar el sesgo no es solo un imperativo moral, sino también fundamental para aprovechar los beneficios de la IA para todas las personas de manera justa.

Estrategias para mitigar el sesgo en la IA

Dado que el sesgo algorítmico es ahora ampliamente reconocido, han surgido diversas estrategias y buenas prácticas para mitigarlo. Garantizar que los sistemas de IA sean justos e inclusivos requiere acción en múltiples etapas del desarrollo y despliegue:

• Mejores prácticas de datos: Dado que los datos sesgados son una causa raíz, mejorar la calidad de los datos es clave. Esto implica usar conjuntos de datos de entrenamiento diversos y representativos que incluyan grupos minoritarios, y revisar rigurosamente posibles sesgos o vacíos.
  
  También implica auditar los datos para detectar sesgos históricos (por ejemplo, diferentes resultados por raza/género) y corregir o equilibrar esos sesgos antes de entrenar el modelo. En casos donde ciertos grupos están subrepresentados, técnicas como la ampliación de datos o datos sintéticos pueden ayudar.
  
  La investigación del NIST sugirió que datos de entrenamiento más diversos pueden generar resultados más equitativos en reconocimiento facial, por ejemplo. El monitoreo continuo de los resultados de la IA también puede detectar problemas de sesgo temprano – lo que se mide se gestiona. Si una organización recopila datos concretos sobre cómo varían las decisiones de su algoritmo según el demográfico, puede identificar patrones injustos y corregirlos.

• Diseño justo del algoritmo: Los desarrolladores deben integrar conscientemente restricciones de equidad y técnicas de mitigación de sesgos en el entrenamiento del modelo. Esto puede incluir usar algoritmos que se puedan ajustar para la equidad (no solo para la precisión), o aplicar técnicas para igualar las tasas de error entre grupos.
  
  Actualmente existen herramientas y marcos (muchos de código abierto) para probar modelos en busca de sesgos y ajustarlos – por ejemplo, reponderar datos, modificar umbrales de decisión o eliminar características sensibles de forma cuidadosa.
  
  Es importante destacar que existen múltiples definiciones matemáticas de equidad (por ejemplo, paridad en predicciones, tasas iguales de falsos positivos, etc.), y a veces entran en conflicto. Elegir el enfoque correcto de equidad requiere juicio ético y contexto, no solo un ajuste de datos.
  
  Por ello, se recomienda que los equipos de IA trabajen con expertos en la materia y comunidades afectadas al definir criterios de equidad para una aplicación específica.

• Supervisión humana y responsabilidad: Ningún sistema de IA debe operar en un vacío sin responsabilidad humana. La supervisión humana es crucial para detectar y corregir sesgos que una máquina podría aprender.
  
  Esto significa tener personas involucradas en decisiones importantes – por ejemplo, un reclutador revisando candidatos filtrados por IA, o un juez considerando con cautela una puntuación de riesgo generada por IA.
  
  También implica asignar claramente la responsabilidad: las organizaciones deben recordar que son responsables de las decisiones tomadas por sus algoritmos como si fueran tomadas por empleados. Auditorías regulares de decisiones de IA, evaluaciones de impacto de sesgos y la capacidad de explicar el razonamiento de la IA (explicabilidad) ayudan a mantener la responsabilidad.
  
  La transparencia es otro pilar aquí: ser abierto sobre cómo funciona un sistema de IA y sus limitaciones conocidas puede generar confianza y permitir escrutinio independiente.
  
  De hecho, algunas jurisdicciones avanzan hacia exigir transparencia en decisiones algorítmicas de alto impacto (por ejemplo, obligando a agencias públicas a revelar cómo se usan algoritmos en decisiones que afectan a los ciudadanos). El objetivo es asegurar que la IA complemente la toma de decisiones humanas sin reemplazar el juicio ético o la responsabilidad legal.

• Equipos diversos y desarrollo inclusivo: Un número creciente de expertos enfatiza el valor de la diversidad entre desarrolladores y partes interesadas de IA. Los productos de IA reflejan las perspectivas y puntos ciegos de quienes los crean.
  
  Así, si solo un grupo homogéneo (por ejemplo, un género, una etnia o un trasfondo cultural) diseña un sistema de IA, podrían pasar por alto cómo podría impactar injustamente a otros.
  
  Incluir voces diversas – incluyendo mujeres, minorías raciales y expertos en ciencias sociales o ética – en el proceso de diseño y prueba conduce a una IA más culturalmente consciente.
  
  La UNESCO señala que, según datos recientes, las mujeres están muy subrepresentadas en roles de IA (solo ~20% de empleados técnicos y 12% de investigadores en IA son mujeres). Aumentar la representación no es solo una cuestión de igualdad laboral, sino de mejorar los resultados de la IA: si los sistemas de IA no son desarrollados por equipos diversos, es menos probable que satisfagan las necesidades de usuarios diversos o protejan los derechos de todos.
  
  Iniciativas como la plataforma Women4Ethical AI de la UNESCO buscan impulsar la diversidad y compartir buenas prácticas para un diseño de IA no discriminatorio.

• Regulación y directrices éticas: Gobiernos y organismos internacionales están interviniendo activamente para asegurar que se aborde el sesgo en la IA. En 2021, los Estados miembros de la UNESCO adoptaron por unanimidad la Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial – el primer marco global para la ética en IA.
  
  Este marco consagra principios de transparencia, equidad y no discriminación, y subraya la importancia de la supervisión humana de los sistemas de IA. Estos principios sirven como guía para que los países elaboren políticas y leyes sobre IA.
  
  De manera similar, la nueva Ley de IA de la Unión Europea (que entrará en vigor completamente en 2024) establece explícitamente la prevención del sesgo como prioridad. Uno de los objetivos principales de esta ley es mitigar la discriminación y el sesgo en sistemas de IA de alto riesgo.
  
  La ley exigirá que los sistemas usados en áreas sensibles (como contratación, crédito, aplicación de la ley, etc.) sean evaluados rigurosamente para garantizar equidad y que no perjudiquen desproporcionadamente a grupos protegidos.
  
  Las violaciones podrían acarrear multas severas, creando un fuerte incentivo para que las empresas implementen controles contra sesgos.
  
  Además de regulaciones generales, algunos gobiernos locales han tomado medidas específicas – por ejemplo, más de una docena de grandes ciudades (incluyendo San Francisco, Boston y Minneapolis) han prohibido el uso policial de tecnología de reconocimiento facial debido a su sesgo racial demostrado y riesgos para los derechos civiles.
  
  En el sector privado, organizaciones de estándares y empresas tecnológicas publican directrices y desarrollan herramientas (como kits de equidad y marcos de auditoría) para ayudar a los profesionales a incorporar la ética en el desarrollo de IA.
  
  El movimiento hacia una “IA confiable” implica una combinación de estos esfuerzos, asegurando que los sistemas de IA sean legales, éticos y robustos en la práctica.

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El impacto de la IA en el empleo

La IA y el sesgo algorítmico son un desafío global que apenas comenzamos a abordar eficazmente. Los ejemplos y esfuerzos mencionados dejan claro que el sesgo en la IA no es un problema aislado – afecta oportunidades económicas, justicia, salud y cohesión social en todo el mundo.

La buena noticia es que la conciencia ha aumentado notablemente y está surgiendo un consenso de que la IA debe ser centrada en las personas y justa.

Lograr esto requerirá vigilancia continua: probar constantemente los sistemas de IA para detectar sesgos, mejorar datos y algoritmos, involucrar a diversos actores y actualizar regulaciones conforme evoluciona la tecnología.

En esencia, combatir el sesgo algorítmico es alinear la IA con nuestros valores de igualdad y justicia. Como señaló la Directora General de la UNESCO, Audrey Azoulay, incluso “pequeños sesgos en el contenido de [la IA] pueden amplificar significativamente las desigualdades en el mundo real”.

Por lo tanto, la búsqueda de una IA sin sesgos es fundamental para asegurar que la tecnología eleve a todos los sectores de la sociedad en lugar de reforzar prejuicios antiguos.

Priorizando principios éticos en el diseño de IA – y respaldándolos con acciones y políticas concretas – podemos aprovechar el poder innovador de la IA mientras protegemos la dignidad humana.

El camino a seguir para la IA es uno donde las máquinas inteligentes aprendan de los mejores valores de la humanidad, no de nuestros peores sesgos, permitiendo que la tecnología beneficie verdaderamente a todos.