Descripción: El sesgo en la evaluación se refiere a la tendencia de los sistemas de inteligencia artificial (IA) a producir resultados que no son justos o equitativos debido a prejuicios inherentes en los datos de entrenamiento o en los algoritmos utilizados. Este fenómeno puede manifestarse de diversas maneras, afectando la precisión y la imparcialidad de las decisiones automatizadas. Por ejemplo, un sistema de IA que evalúa currículos puede favorecer a ciertos grupos demográficos si ha sido entrenado con datos que reflejan desigualdades históricas. La ética en la IA exige que los desarrolladores y las organizaciones sean conscientes de estos sesgos y trabajen activamente para mitigarlos, asegurando que los sistemas sean inclusivos y representativos. La relevancia del sesgo en la evaluación es crítica, ya que puede tener consecuencias significativas en áreas como la contratación, la justicia penal y la atención médica, donde las decisiones automatizadas pueden afectar la vida de las personas. Por lo tanto, es esencial que los profesionales de la tecnología y la ética colaboren para identificar y corregir estos sesgos, promoviendo un uso responsable y equitativo de la inteligencia artificial en la sociedad contemporánea.
