Descripción: El sesgo generacional se refiere a la tendencia de los sistemas de inteligencia artificial (IA) a favorecer o discriminar a ciertos grupos de edad en función de los datos con los que han sido entrenados. Este fenómeno puede manifestarse en diversas aplicaciones, desde la publicidad hasta la selección de personal, donde los algoritmos pueden perpetuar estereotipos o prejuicios asociados a diferentes generaciones. Por ejemplo, un sistema de IA que analiza currículos podría favorecer a candidatos más jóvenes, asumiendo erróneamente que tienen más habilidades tecnológicas, mientras que podría desestimar a los mayores por prejuicios sobre su adaptabilidad. Este sesgo no solo afecta la equidad en la toma de decisiones, sino que también puede tener repercusiones en la vida laboral y social de las personas, exacerbando la desigualdad y la exclusión. La ética en el desarrollo y uso de la IA exige una atención especial a este tipo de sesgos, ya que la justicia y la equidad son principios fundamentales que deben guiar la implementación de tecnologías que impactan a la sociedad en su conjunto. La identificación y mitigación del sesgo generacional es, por lo tanto, un desafío crucial para los desarrolladores de IA, quienes deben asegurarse de que sus sistemas sean inclusivos y representativos de todas las edades.
