Descripción: El sesgo en los datos de entrenamiento se refiere a la presencia de errores sistemáticos en los conjuntos de datos utilizados para entrenar modelos de inteligencia artificial (IA). Estos sesgos pueden surgir de diversas fuentes, como la selección de datos, la representación desigual de grupos demográficos o la inclusión de información irrelevante. Como resultado, los modelos de IA pueden aprender patrones distorsionados que reflejan prejuicios existentes en la sociedad, lo que puede llevar a decisiones injustas o discriminatorias. Este fenómeno es especialmente preocupante en aplicaciones críticas, como la contratación, la justicia penal y la atención médica, donde los resultados sesgados pueden tener consecuencias significativas para las personas afectadas. La identificación y mitigación del sesgo en los datos de entrenamiento es un desafío crucial en el desarrollo de sistemas de IA éticos y responsables. A medida que la IA se integra más en la vida cotidiana, la conciencia sobre el sesgo en los datos se ha incrementado, impulsando a investigadores y desarrolladores a adoptar prácticas más rigurosas en la recopilación y el manejo de datos. La transparencia en los procesos de entrenamiento y la diversidad en los conjuntos de datos son pasos esenciales para abordar este problema y garantizar que los modelos de IA funcionen de manera justa y equitativa.
