Descripción: La equidad temporal en los sistemas de inteligencia artificial (IA) se refiere a la necesidad de garantizar que los algoritmos y modelos de IA mantengan un trato justo y equitativo a lo largo del tiempo, considerando que tanto los contextos sociales como los datos utilizados para entrenarlos pueden cambiar. Este concepto implica que las decisiones automatizadas no solo deben ser justas en un momento específico, sino que también deben adaptarse a las dinámicas sociales y económicas que evolucionan. La equidad temporal busca evitar que los sesgos históricos se perpetúen en el tiempo, asegurando que los sistemas de IA no discriminen a grupos específicos debido a datos obsoletos o a cambios en las condiciones sociales. Esto es especialmente relevante en áreas como la contratación, la justicia penal y la atención médica, donde las decisiones basadas en IA pueden tener un impacto significativo en la vida de las personas. La equidad temporal también implica la necesidad de monitorear y ajustar continuamente los modelos de IA para que reflejen las realidades actuales y no solo las del pasado, promoviendo así un enfoque más inclusivo y justo en la implementación de tecnologías avanzadas.
