Descripción: La mitigación de sesgos se refiere a técnicas utilizadas para reducir el sesgo en los modelos de inteligencia artificial (IA). Este concepto es fundamental en el desarrollo de sistemas de IA, ya que los sesgos pueden surgir de diversas fuentes, como los datos de entrenamiento, los algoritmos utilizados y las decisiones de diseño. La presencia de sesgos en los modelos de IA puede llevar a resultados injustos o discriminatorios, afectando negativamente a grupos específicos de personas. Por lo tanto, la mitigación de sesgos busca asegurar que los modelos sean justos, equitativos y representativos. Las técnicas de mitigación pueden incluir la recolección de datos más diversos, la implementación de algoritmos que detecten y corrijan sesgos, y la evaluación continua de los modelos para identificar posibles sesgos en sus decisiones. La importancia de la mitigación de sesgos radica en su capacidad para mejorar la confianza en los sistemas de IA, fomentar la inclusión y garantizar que la tecnología beneficie a toda la sociedad, en lugar de perpetuar desigualdades existentes. En un mundo cada vez más dependiente de la IA, abordar el sesgo es esencial para el desarrollo responsable y ético de estas tecnologías.
