Descripción: La mitigación del sesgo implica estrategias para reducir o eliminar el sesgo en algoritmos y datos. Este concepto es fundamental en el ámbito de la ética de la inteligencia artificial (IA), ya que los sesgos pueden llevar a decisiones injustas y discriminatorias. El sesgo puede surgir de diversas fuentes, incluyendo datos de entrenamiento que reflejan desigualdades sociales, decisiones de diseño que no consideran la diversidad de usuarios, o incluso la interpretación subjetiva de los resultados por parte de los desarrolladores. La mitigación del sesgo busca garantizar que los sistemas de IA operen de manera justa y equitativa, promoviendo la inclusión y evitando la perpetuación de estereotipos negativos. Las estrategias para mitigar el sesgo pueden incluir la recolección de datos más representativos, la implementación de algoritmos que detecten y corrijan sesgos, y la realización de auditorías regulares para evaluar el rendimiento de los modelos en diferentes grupos demográficos. En un mundo cada vez más dependiente de la IA, la mitigación del sesgo se convierte en una responsabilidad ética crucial para desarrolladores, empresas y reguladores, asegurando que la tecnología beneficie a todos de manera equitativa.
