Descripción: Los datos yuxtapuestos se refieren a conjuntos de datos que se colocan uno al lado del otro para facilitar la comparación y el análisis. En el contexto de la inteligencia artificial (IA), estos datos son cruciales para evaluar el rendimiento y la equidad de los modelos de IA. La yuxtaposición permite a los investigadores y desarrolladores observar diferencias y similitudes en los resultados generados por los algoritmos, lo que es esencial para identificar sesgos y garantizar que los sistemas sean justos y equitativos. Esta técnica es especialmente relevante en la evaluación de modelos que toman decisiones automatizadas, como en diversos ámbitos de aplicación, incluyendo la contratación, la justicia penal o la atención médica. Al comparar diferentes conjuntos de datos, se pueden detectar patrones que podrían no ser evidentes al analizar un solo conjunto. Además, la yuxtaposición de datos puede ayudar a resaltar cómo diferentes variables pueden influir en los resultados, lo que es fundamental para entender el comportamiento de los modelos de IA y su impacto en diversas poblaciones. En resumen, los datos yuxtapuestos son una herramienta valiosa en la búsqueda de una IA más ética y responsable, permitiendo una evaluación más profunda y matizada de los sistemas que afectan la vida de las personas.
