Descripción: La ‘no inclusividad’ en el contexto de la inteligencia artificial (IA) se refiere a la falta de representación y consideración de grupos diversos durante el desarrollo y entrenamiento de sistemas de IA. Esta carencia puede resultar en algoritmos que perpetúan sesgos y discriminación, afectando negativamente a comunidades que no están adecuadamente representadas. La no inclusividad puede manifestarse en diversas formas, como la subrepresentación de minorías étnicas, de género o de capacidades diferentes en los conjuntos de datos utilizados para entrenar modelos de IA. Esto es problemático porque los sistemas de IA, al ser entrenados con datos sesgados, pueden tomar decisiones que refuercen estereotipos o que no sean justas para todos los usuarios. La ética en la IA exige que los desarrolladores sean conscientes de la diversidad y la inclusión, no solo para evitar sesgos, sino también para garantizar que los sistemas sean justos y equitativos. La falta de inclusividad no solo afecta la calidad de los resultados generados por la IA, sino que también puede tener repercusiones sociales significativas, como la perpetuación de desigualdades y la desconfianza en la tecnología. Por lo tanto, abordar la no inclusividad es crucial para el desarrollo de sistemas de IA responsables y éticos que beneficien a toda la sociedad.
