Descripción: El sesgo de muestreo es un error estadístico que se produce cuando una muestra seleccionada para un estudio no representa adecuadamente a la población de interés. Este fenómeno puede llevar a conclusiones erróneas y a la generalización inapropiada de los resultados. En el contexto de la inteligencia artificial (IA), el sesgo de muestreo se convierte en un problema crítico, ya que los algoritmos de aprendizaje automático dependen de datos representativos para entrenarse. Si los datos de entrenamiento están sesgados, los modelos resultantes pueden perpetuar o incluso amplificar esos sesgos, afectando la equidad y la precisión de las decisiones automatizadas. Las características principales del sesgo de muestreo incluyen la selección inadecuada de la muestra, la falta de diversidad en los datos y la subrepresentación de ciertos grupos. La relevancia de este sesgo es evidente en aplicaciones de IA que impactan la vida de las personas, como en sistemas de reconocimiento facial, selección de personal y decisiones de crédito, donde un sesgo en los datos puede llevar a discriminación y desigualdad. Por lo tanto, es fundamental abordar el sesgo de muestreo en el desarrollo de tecnologías de IA para garantizar resultados justos y equitativos.
