Descripción: El sesgo no intencionado se refiere a la distorsión que puede surgir en los sistemas de inteligencia artificial (IA) como resultado de decisiones o consecuencias no intencionadas en la recopilación de datos o en el diseño de algoritmos. Este tipo de sesgo puede manifestarse de diversas maneras, afectando la equidad y la precisión de los resultados generados por la IA. A menudo, se origina en los datos de entrenamiento, que pueden reflejar prejuicios históricos o sociales, o en la forma en que se estructuran los algoritmos, que pueden favorecer ciertos resultados sobre otros sin que los desarrolladores sean conscientes de ello. La relevancia del sesgo no intencionado es crítica, ya que puede perpetuar desigualdades y afectar la confianza del público en las tecnologías de IA. A medida que la IA se integra más en la vida cotidiana, desde la selección de personal hasta la justicia penal, la identificación y mitigación de este sesgo se vuelve esencial para garantizar que los sistemas sean justos y representativos. La ética en la IA exige que los desarrolladores sean proactivos en la evaluación de sus modelos y en la implementación de prácticas que minimicen el sesgo no intencionado, promoviendo así un uso más responsable y equitativo de la tecnología.
