Descripción: La mitigación de sesgo se refiere a las estrategias y técnicas utilizadas para reducir el sesgo en modelos y algoritmos de inteligencia artificial (IA). Este concepto es crucial en el desarrollo de sistemas de IA, donde la interacción con los usuarios es constante y directa. El sesgo puede surgir de diversas fuentes, como datos de entrenamiento no representativos, decisiones de diseño y la interpretación de resultados. La mitigación de sesgo busca garantizar que los modelos de IA sean justos, equitativos y no perpetúen estereotipos o discriminación. Esto implica la implementación de métodos que evaluan y corrigen el sesgo en las etapas de diseño, entrenamiento y evaluación de los modelos. La relevancia de esta práctica se ha incrementado en la última década, a medida que la IA se ha integrado en aplicaciones cotidianas, desde asistentes virtuales hasta sistemas de recomendación. La ética en la IA también está intrínsecamente relacionada con la mitigación de sesgo, ya que un enfoque ético en el desarrollo de tecnología implica reconocer y abordar las desigualdades que pueden surgir de decisiones algorítmicas. En resumen, la mitigación de sesgo es un componente esencial para el desarrollo responsable de la inteligencia artificial, asegurando que los sistemas sean inclusivos y representativos de la diversidad de la sociedad.
