Descripción: La desviación de sesgo se refiere al proceso de identificar y reducir el sesgo en los datos o algoritmos utilizados en sistemas de inteligencia artificial (IA). Este fenómeno es crucial en el desarrollo de tecnologías que buscan ser justas y equitativas, ya que los sesgos pueden surgir de diversas fuentes, incluyendo la selección de datos, la interpretación de estos y las decisiones de diseño de los algoritmos. La desviación de sesgo implica un enfoque sistemático para evaluar y mitigar estos sesgos, asegurando que los resultados generados por la IA no perpetúen desigualdades o discriminaciones. La ética en la IA se centra en la responsabilidad de los desarrolladores y las organizaciones para crear sistemas que no solo sean eficientes, sino también justos y transparentes. La desviación de sesgo es, por lo tanto, un componente esencial en la construcción de confianza en la tecnología, ya que los usuarios deben sentir que los sistemas de IA operan de manera imparcial y sin prejuicios. Este proceso no solo mejora la calidad de los resultados, sino que también promueve la aceptación social de la IA, al abordar preocupaciones sobre la equidad y la justicia en su implementación.
