Descripción: El sesgo del modelo se refiere al error sistemático que ocurre en un modelo de inteligencia artificial (IA) cuando produce resultados injustos o desproporcionados. Este fenómeno suele surgir debido a la calidad y la naturaleza de los datos de entrenamiento utilizados para desarrollar el modelo. Si los datos de entrenamiento contienen sesgos inherentes, ya sea por la selección de muestras, la representación desigual de grupos demográficos o la inclusión de estereotipos, el modelo aprenderá y replicará esos sesgos en sus predicciones. Esto puede llevar a decisiones discriminatorias en aplicaciones críticas, como la contratación, la concesión de préstamos o la justicia penal. La ética en la IA se convierte en un tema central, ya que el sesgo del modelo no solo afecta la precisión de los resultados, sino que también plantea serias preocupaciones sobre la equidad y la justicia social. La identificación y mitigación del sesgo del modelo son esenciales para garantizar que las tecnologías de IA sean responsables y beneficien a todos los sectores de la sociedad. En este contexto, se hace evidente que la transparencia en los procesos de desarrollo y la diversidad en los conjuntos de datos son fundamentales para abordar este desafío ético.
