Descripción: El sesgo en la recolección de datos se refiere a la presencia de prejuicios o distorsiones en los métodos utilizados para recopilar información que se empleará en el entrenamiento de sistemas de inteligencia artificial (IA). Este fenómeno puede surgir de diversas fuentes, como la selección de muestras no representativas, la formulación de preguntas sesgadas o la interpretación subjetiva de los datos. La importancia de este sesgo radica en que puede llevar a resultados erróneos o injustos en los modelos de IA, afectando decisiones críticas en áreas como la justicia penal, la contratación laboral y la atención médica. Un sesgo en la recolección de datos puede perpetuar estereotipos y desigualdades existentes, ya que los algoritmos de IA tienden a aprender de los patrones presentes en los datos que se les proporcionan. Por lo tanto, es esencial que los investigadores y desarrolladores sean conscientes de estos sesgos y trabajen para mitigarlos, asegurando que los datos sean representativos y equitativos. La ética en la IA exige una recolección de datos cuidadosa y reflexiva, donde se priorice la inclusión y la diversidad, para evitar que las decisiones automatizadas refuercen las desigualdades sociales y raciales ya existentes.
