Descripción: El sesgo en algoritmos se refiere a la ocurrencia de errores sistemáticos en la toma de decisiones algorítmica. Este fenómeno puede surgir de diversas fuentes, incluyendo los datos utilizados para entrenar los modelos, las suposiciones inherentes en el diseño del algoritmo y las decisiones de programación. Cuando un algoritmo presenta sesgo, puede llevar a resultados injustos o discriminatorios, afectando a grupos específicos de personas de manera negativa. Por ejemplo, un algoritmo de selección de personal que se basa en datos históricos puede perpetuar desigualdades de género o raza si esos datos reflejan prácticas discriminatorias pasadas. La relevancia del sesgo en algoritmos es crítica en un mundo donde la inteligencia artificial (IA) se utiliza en áreas como la contratación, la justicia penal y la atención médica. La falta de atención a este problema puede resultar en decisiones que no solo son ineficaces, sino también éticamente cuestionables. Por lo tanto, es esencial que los desarrolladores y las organizaciones sean conscientes de los sesgos potenciales y trabajen activamente para mitigarlos, asegurando que los sistemas de IA sean justos y equitativos para todos los usuarios.
