Descripción: La discriminación estadística se refiere a la práctica de tomar decisiones basadas en características estadísticas de grupos, en lugar de evaluar a los individuos de manera única. Este enfoque puede ser problemático, ya que puede perpetuar sesgos y desigualdades en sistemas de inteligencia artificial (IA). En el contexto de la IA, la discriminación estadística puede manifestarse cuando los algoritmos utilizan datos históricos que reflejan prejuicios sociales, lo que lleva a decisiones que desventajan a ciertos grupos. Por ejemplo, si un modelo de IA se entrena con datos que muestran que un grupo demográfico tiene una tasa más alta de incumplimiento de pagos, el sistema puede inferir que todos los individuos de ese grupo son igualmente propensos a incumplir, ignorando las circunstancias individuales. Esta práctica no solo es ética y moralmente cuestionable, sino que también puede tener consecuencias legales y reputacionales para las organizaciones que la implementan. La discriminación estadística destaca la necesidad de un enfoque más equitativo y consciente en el desarrollo y la implementación de tecnologías de IA, donde se priorice la equidad y la justicia en la toma de decisiones automatizadas.
