Descripción: El sesgo en las recomendaciones realizadas por sistemas de inteligencia artificial (IA) se refiere a la tendencia de estos sistemas a favorecer ciertos resultados o decisiones basadas en patrones de datos que pueden no ser representativos o justos. Este fenómeno puede surgir de diversas fuentes, como la calidad de los datos de entrenamiento, la selección de algoritmos y las decisiones de diseño tomadas por los desarrolladores. El sesgo puede manifestarse en múltiples formas, incluyendo sesgos raciales, de género o socioeconómicos, lo que puede llevar a resultados discriminatorios o injustos. La presencia de sesgo en las recomendaciones es especialmente preocupante en contextos críticos, como la contratación de personal, la concesión de créditos o la moderación de contenido en plataformas digitales, donde las decisiones automatizadas pueden tener un impacto significativo en la vida de las personas. Por lo tanto, es esencial abordar y mitigar estos sesgos para garantizar que los sistemas de IA operen de manera ética y equitativa, promoviendo la justicia y la inclusión en la toma de decisiones automatizadas.
