Los sesgos en la inteligencia artificial pueden generar diversos problemas relacionados con la información obtenida y la manera en que se gestionan y presentan los datos.

Por ello, es crucial trabajar en la ética de la IA, para que las aplicaciones de inteligencia artificial implementadas en las empresas sean coherentes con los valores y principios de nuestra sociedad.

Este tema es de gran relevancia en el ámbito de la IA, aunque a menudo se pasa por alto. En Consultores IA queremos compartir contigo este artículo que responde a las preguntas frecuentes sobre los sesgos en la IA.

¿Qué es un sesgo en tecnología?

El sesgo en tecnología se refiere a la presencia de inclinaciones ideológicas o prejuicios que afectan el desarrollo y funcionamiento de los sistemas tecnológicos, especialmente en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Estos sesgos suelen originarse en los datos utilizados para entrenar los sistemas de IA. Si los datos de entrenamiento reflejan prejuicios históricos o patrones discriminatorios, los algoritmos tenderán a replicar y amplificar esos mismos sesgos.

Un ejemplo relevante sería un sistema automatizado de contratación entrenado con datos históricos de una empresa con baja representación femenina. Este sistema podría preferir candidatos masculinos, perpetuando la desigualdad de género en el sector laboral.

Además, las decisiones de los desarrolladores durante la programación, como la selección de datos o el ajuste de parámetros, también pueden introducir sesgos de manera involuntaria e inconsciente.

Por ejemplo, en el ámbito judicial, la IA puede utilizarse para predecir la probabilidad de reincidencia de los delincuentes, influyendo en las decisiones sobre la libertad condicional. Si el sistema utiliza datos sesgados que asocian ciertos perfiles demográficos, sociales o culturales con una mayor propensión a reincidir, puede llevar a decisiones injustas y afectar a individuos específicos basándose en datos generales.

¿Qué son los sesgos en inteligencia artificial?

Los algoritmos de aprendizaje automático dependen de los datos proporcionados y disponibles en Internet para aprender patrones. Si estos datos están desequilibrados o reflejan estereotipos existentes, el modelo resultante replicará dichos sesgos.

Por ejemplo, en proyectos de visión artificial con IA, como los sistemas de reconocimiento facial, si un modelo se entrena mayoritariamente con imágenes de personas con características físicas específicas, su precisión será menor al identificar personas con diferentes características, lo que podría resultar en resultados imprecisos y discriminatorios en el ámbito de la seguridad y vigilancia.

La elección de las características consideradas importantes también influye en la información que analiza el sistema y sus respuestas. Aunque esto se hace para mejorar la precisión, es esencial evitar perpetuar desigualdades existentes.

Por ejemplo, al evaluar la solvencia crediticia de un cliente, el uso de atributos como la edad podría excluir injustamente a ciertos grupos demográficos sin considerar sus características y situación personal.

Los sesgos en la IA son problemáticos porque no analizan cada circunstancia individualmente, sino que categorizan a las personas, lo que puede generar problemas en el trato con clientes y personas en general.

¿Qué tipos de sesgos existen en la inteligencia artificial?

Los sesgos en la IA aparecen cuando los algoritmos generan resultados sistemáticamente distorsionados, reflejando patrones no deseados en los datos utilizados para entrenarlos.

Estos sesgos pueden tener diferentes orígenes y características. A continuación, se enumeran y clasifican los sesgos más comunes para tenerlos en cuenta y poder evitarlos:

• Sesgo de selección o de muestra: Ocurre cuando los datos utilizados para entrenar el algoritmo no son representativos de la población que se pretende modelar.
• Sesgo de confirmación: Se da cuando se favorecen datos que confirman hipótesis previas mientras se ignoran los que las contradicen.
• Sesgo de prejuicio o estereotipado: Tiene lugar cuando los sistemas de IA refuerzan estereotipos existentes, perpetuando percepciones culturales limitadas o discriminatorias.
• Sesgo de etiquetado: Se introduce cuando las etiquetas asignadas a los datos de entrenamiento se basan en juicios subjetivos o se aplican de manera inconsistente.
• Sesgo de omisión: Aparece cuando se excluyen datos relevantes en el entrenamiento del modelo, lo que impide que el sistema generalice correctamente en situaciones del mundo real.
• Sesgo de automatización: Ocurre cuando se confía demasiado en las decisiones del sistema sin una revisión humana, aceptando resultados sesgados generados por el modelo, perpetuando errores incluso en trabajos críticos como diagnósticos médicos.

¿Cómo evitar los sesgos en la inteligencia artificial?

La falta de diversidad en los datos puede perpetuar desigualdades al reflejar solo ciertos puntos de vista. Por ello, la diversidad en los datos es fundamental para desarrollar sistemas de IA justos y equitativos.

Además, es necesario realizar auditorías éticas periódicas de los algoritmos, revisando su comportamiento y resultados para identificar posibles patrones de discriminación. Estas auditorías deben ser transparentes, explicando cómo se entrenan los algoritmos y qué datos se utilizan.

Aunque la automatización de tareas empresariales con IA es interesante para aumentar la productividad, la intervención humana siempre será necesaria para supervisar la IA. Esta tecnología es un complemento, no un sustituto del trabajo humano.

Los sistemas automatizados pueden procesar muchos datos rápidamente, pero es esencial que los humanos supervisen los resultados para corregir imprecisiones o errores en la información, así como cualquier resultado injusto o discriminatorio, garantizando un uso ético de la tecnología.

Si deseas que la IA de tu empresa esté libre de sesgos, lo mejor es contar con ayuda profesional mediante nuestros servicios de consultoría o las formaciones de IA para empresas que ofrecemos a todo tipo de profesionales y negocios que quieren sumarse a esta revolución tecnológica.

Entendemos que, al ser un sector nuevo y en crecimiento, aún hay muchas dudas por resolver. Por eso, también ofrecemos atención personalizada, accesible mediante nuestro formulario de contacto.