Data Bias
El sesgo en los datos aparece cuando los conjuntos de datos usados para entrenar un modelo de IA no representan de forma adecuada la realidad, lo que conduce a predicciones poco precisas o injustas.
Contexto
Los modelos de IA aprenden de datos históricos. Si estos contienen errores, representaciones desbalanceadas o reflejan desigualdades sociales, el modelo reproducirá y, en ocasiones, amplificará dichos sesgos. Por ello, es un aspecto crítico en la construcción de una IA ética y confiable.
Ejemplos
- Reconocimiento facial: baja precisión en minorías étnicas subrepresentadas en los datasets.
- Reclutamiento automatizado: sesgos de género si los datos históricos privilegian a un sexo en determinados puestos.
- Salud: algoritmos médicos que fallan al diagnosticar poblaciones poco representadas.
Consecuencias
- Decisiones discriminatorias.
- Menor precisión del modelo en casos reales.
- Riesgos regulatorios y pérdida de confianza de los usuarios.
El sesgo en los datos es una de las fuentes principales de desigualdad algorítmica. Lo complejo es que muchas veces no se detecta hasta que el sistema ya está en uso, generando consecuencias reales para personas y comunidades. Por ejemplo, algoritmos de crédito que penalizan injustamente a minorías debido a patrones heredados en los datos históricos.
El sesgo puede surgir por errores en la anotación, por desequilibrios en la muestra (sobre-representar a ciertos grupos y excluir a otros) o incluso por decisiones históricas que quedaron plasmadas en los registros. En contextos sensibles como justicia, salud o empleo, estas distorsiones no son solo técnicas: se convierten en problemas sociales y legales.
Para reducirlo, las organizaciones aplican prácticas como el re-muestreo equilibrado, la generación de datos sintéticos, o la auditoría de modelos bajo métricas de equidad. Sin embargo, la clave sigue siendo la diversidad y la vigilancia humana: equipos multidisciplinarios capaces de identificar sesgos y plantear correctivos antes de que los sistemas impacten a gran escala.
Referencias
- Mehrabi, N. et al. (2021). A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning.
- Barocas, S., Hardt, M., & Narayanan, A. (2019). Fairness and Machine Learning.
