Descripción: El ‘sesgo de consulta’ se refiere a la distorsión que ocurre cuando la manera en que se formula una consulta influye en los resultados que devuelve un sistema de inteligencia artificial (IA). Este fenómeno es especialmente relevante en el contexto de motores de búsqueda y sistemas de recomendación, donde la forma en que se plantea una pregunta o se introduce un término puede determinar significativamente la información que se obtiene. El sesgo de consulta puede surgir de diversas maneras, como el uso de términos cargados, la omisión de palabras clave relevantes o la elección de un contexto específico que limita las respuestas. Este sesgo no solo afecta la calidad de la información recuperada, sino que también puede perpetuar estereotipos y desigualdades, ya que los resultados pueden reflejar y reforzar prejuicios existentes en los datos de entrenamiento del sistema. Por lo tanto, es crucial ser consciente de cómo se formulan las consultas para mitigar el impacto de este sesgo y garantizar que los resultados sean lo más justos y representativos posible.
