Descripción: El sesgo en la toma de decisiones se refiere a la influencia que tienen prejuicios o inclinaciones en los resultados de las decisiones tomadas por sistemas de inteligencia artificial (IA). Este fenómeno puede surgir de diversas fuentes, incluyendo los datos utilizados para entrenar los modelos de IA, las decisiones de diseño de los algoritmos y las suposiciones inherentes a los desarrolladores. El sesgo puede manifestarse de múltiples formas, como la discriminación en la selección de candidatos para un empleo, la asignación de créditos o la identificación de delitos. La relevancia de este tema radica en su capacidad para afectar la equidad y la justicia en la sociedad, ya que las decisiones automatizadas pueden perpetuar o incluso amplificar desigualdades existentes. Por lo tanto, es crucial abordar el sesgo en la IA desde una perspectiva ética, asegurando que los sistemas sean justos y representativos. La identificación y mitigación del sesgo no solo es un desafío técnico, sino también un imperativo moral que requiere la colaboración de expertos en diversas disciplinas, incluyendo la ética, la sociología y la tecnología. En un mundo cada vez más dependiente de la IA, entender y gestionar el sesgo en la toma de decisiones es esencial para construir sistemas que beneficien a todos.
