Descripción: El sesgo de nicho se refiere a un tipo de sesgo que ocurre cuando los sistemas de inteligencia artificial (IA) son entrenados utilizando datos que provienen de un subconjunto específico de la población. Esto puede llevar a que los modelos de IA generen resultados que son injustos o inexactos para grupos que no están adecuadamente representados en los datos de entrenamiento. Este fenómeno es particularmente preocupante en aplicaciones de IA que afectan decisiones críticas, como la contratación, la concesión de préstamos o la justicia penal. El sesgo de nicho puede manifestarse de diversas maneras, como la subrepresentación de minorías étnicas, géneros o grupos socioeconómicos en los datos, lo que resulta en un rendimiento deficiente del modelo para estos grupos. La falta de diversidad en los datos puede llevar a que los sistemas de IA perpetúen estereotipos o discriminen a ciertos grupos, lo que plantea serias cuestiones éticas sobre la equidad y la justicia en el uso de la tecnología. Por lo tanto, es esencial que los desarrolladores de IA sean conscientes de este sesgo y trabajen activamente para mitigar sus efectos, asegurando que los modelos sean entrenados con conjuntos de datos más representativos y diversos.
