Descripción: El sesgo en predicciones se refiere a la tendencia de los modelos de inteligencia artificial (IA) a generar resultados que no son imparciales, reflejando prejuicios o desigualdades presentes en los datos de entrenamiento. Este fenómeno puede surgir de diversas fuentes, como la selección de datos, la representación de grupos demográficos o las decisiones de diseño del modelo. El sesgo puede manifestarse en diferentes formas, como la sobre-representación de ciertos grupos o la sub-representación de otros, lo que puede llevar a decisiones erróneas o injustas en aplicaciones críticas, como la contratación, la justicia penal o la atención médica. La ética en la IA se centra en la necesidad de abordar estos sesgos para garantizar que las tecnologías sean justas y equitativas. La identificación y mitigación del sesgo en predicciones es esencial para construir sistemas de IA responsables que respeten los derechos y la dignidad de todas las personas, evitando así la perpetuación de estereotipos y discriminación. En un mundo cada vez más dependiente de la IA, la comprensión y el manejo del sesgo en las predicciones se ha convertido en un tema crucial para investigadores, desarrolladores y responsables de políticas.
