Descripción: La subrepresentación se refiere a la condición en la que ciertos grupos demográficos, como minorías étnicas, mujeres o personas con discapacidades, no están adecuadamente representados en los conjuntos de datos utilizados para entrenar modelos de inteligencia artificial (IA). Esta falta de representación puede llevar a resultados sesgados y a la perpetuación de estereotipos, ya que los algoritmos de IA aprenden de los datos que se les proporcionan. Cuando un grupo está subrepresentado, el modelo puede no captar adecuadamente sus características o necesidades, lo que resulta en decisiones injustas o inexactas. La subrepresentación es un problema crítico en el desarrollo de tecnologías de IA, ya que puede afectar la equidad y la justicia en aplicaciones que van desde la contratación hasta la atención médica. La identificación y corrección de la subrepresentación es esencial para garantizar que los sistemas de IA sean inclusivos y representativos de la diversidad de la sociedad. En este contexto, es fundamental que los desarrolladores y científicos de datos sean conscientes de la composición de sus conjuntos de datos y trabajen activamente para mitigar los sesgos que pueden surgir de la subrepresentación.
