Descripción: El sesgo de representación se refiere a un tipo de sesgo que ocurre cuando ciertos grupos están subrepresentados o mal representados en los datos de entrenamiento utilizados para desarrollar modelos de inteligencia artificial (IA). Este fenómeno puede llevar a que los sistemas de IA produzcan resultados que no reflejan adecuadamente la diversidad de la población, lo que puede resultar en decisiones injustas o discriminatorias. La representación inadecuada puede surgir de diversas fuentes, como la selección de datos, la falta de diversidad en los equipos de desarrollo o la perpetuación de estereotipos existentes. Este sesgo es particularmente preocupante en aplicaciones críticas, como el reconocimiento facial, la selección de personal y los sistemas de justicia penal, donde las decisiones automatizadas pueden tener un impacto significativo en la vida de las personas. La ética en la IA exige que se aborde el sesgo de representación para garantizar que los sistemas sean justos, equitativos y responsables. La identificación y mitigación de este sesgo son esenciales para construir tecnologías que sirvan a toda la sociedad, evitando la exclusión y la marginación de grupos históricamente desfavorecidos.
