Descripción: La inexactitud se refiere al grado en que los datos no reflejan los valores o características verdaderas. En el contexto de la ética y el sesgo en la inteligencia artificial (IA), la inexactitud puede surgir de diversas fuentes, como errores en la recolección de datos, sesgos inherentes en los algoritmos o interpretaciones erróneas de la información. Esta falta de precisión puede tener consecuencias significativas, ya que los sistemas de IA a menudo toman decisiones basadas en datos que pueden no ser representativos de la realidad. La inexactitud también se relaciona con la anonimización de datos, donde la transformación de información personal en datos anónimos puede llevar a la pérdida de detalles críticos, afectando la calidad y utilidad de los datos. En ambos casos, la inexactitud plantea desafíos éticos, ya que puede perpetuar desigualdades y sesgos, afectando la confianza en las tecnologías emergentes. Por lo tanto, es crucial abordar la inexactitud en la recopilación y el uso de datos para garantizar que las aplicaciones de IA sean justas, precisas y responsables.
