Descripción: Las brechas en los datos se refieren a la ausencia de información necesaria que puede resultar en decisiones y resultados sesgados en el ámbito de la inteligencia artificial (IA). Estas brechas pueden surgir por diversas razones, como la falta de representación de ciertos grupos demográficos en los conjuntos de datos, la omisión de variables relevantes o la recopilación de datos de manera sesgada. Como consecuencia, los modelos de IA pueden perpetuar o incluso amplificar desigualdades existentes, lo que plantea serias preocupaciones éticas. La identificación y corrección de estas brechas es crucial para desarrollar sistemas de IA justos y equitativos. La ética en la IA exige que los desarrolladores sean conscientes de las limitaciones de los datos que utilizan y de cómo estas limitaciones pueden influir en los resultados. Por lo tanto, abordar las brechas en los datos no solo es un desafío técnico, sino también un imperativo moral que busca garantizar que la tecnología beneficie a todos los sectores de la sociedad de manera equitativa.
