Descripción: La paridad estadística es un criterio de equidad que busca garantizar que los resultados de un modelo estadístico sean iguales para diferentes grupos demográficos, como raza, género o edad. Este concepto se basa en la premisa de que todos los individuos, independientemente de su pertenencia a un grupo específico, deben recibir un trato equitativo en la toma de decisiones automatizadas. La paridad estadística se convierte en un pilar fundamental en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático, donde el sesgo puede surgir de datos históricos que reflejan desigualdades sociales. Al implementar la paridad estadística, se busca mitigar estos sesgos, asegurando que los modelos no favorezcan a un grupo sobre otro. Esto implica que, por ejemplo, si un modelo predice la probabilidad de que un individuo obtenga un préstamo, la tasa de aprobación debe ser similar para diferentes grupos, evitando así la discriminación. La paridad estadística no solo se centra en la igualdad de resultados, sino que también promueve la transparencia y la responsabilidad en el uso de algoritmos, lo que es crucial en un mundo donde las decisiones automatizadas tienen un impacto significativo en la vida de las personas.
