Descripción: Los datos fracturados se refieren a conjuntos de datos incompletos o fragmentados que pueden llevar a resultados sesgados en la inteligencia artificial (IA). Este fenómeno ocurre cuando la información utilizada para entrenar modelos de IA no es representativa de la realidad, lo que puede resultar en decisiones erróneas o discriminatorias. Los datos fracturados pueden surgir de diversas fuentes, como la falta de acceso a datos completos, errores en la recolección de información o la exclusión de ciertos grupos demográficos. La naturaleza fragmentada de estos datos puede dar lugar a un sesgo inherente en los algoritmos, afectando su capacidad para generalizar y tomar decisiones justas. Por lo tanto, la calidad y la integridad de los datos son fundamentales para el desarrollo de sistemas de IA éticos y responsables. La identificación y corrección de datos fracturados es un desafío crítico en el campo de la IA, ya que impacta directamente en la equidad y la eficacia de las aplicaciones tecnológicas en diversas áreas, desde la atención médica hasta la justicia penal. En resumen, los datos fracturados representan un riesgo significativo para la ética en la inteligencia artificial, subrayando la necesidad de una gestión cuidadosa y consciente de los datos utilizados en el entrenamiento de modelos.
