Descripción: El ‘sesgo inherente’ se refiere a la tendencia de los datos a reflejar ciertos prejuicios o inclinaciones que pueden influir negativamente en la calidad y la equidad de los resultados generados por sistemas de inteligencia artificial (IA). Este fenómeno es particularmente relevante en el contexto de la ética y la anonimización de datos, ya que los algoritmos de IA a menudo se entrenan utilizando conjuntos de datos que pueden contener sesgos históricos o culturales. Como resultado, las decisiones automatizadas pueden perpetuar o incluso amplificar estos sesgos, afectando a grupos específicos de personas de manera desproporcionada. El sesgo inherente puede manifestarse en diversas formas, como la discriminación en la contratación, el acceso a servicios financieros o la aplicación de la ley. La identificación y mitigación de estos sesgos es crucial para garantizar que las tecnologías de IA sean justas y equitativas, promoviendo así la confianza en su uso. La anonimización de datos, aunque esencial para proteger la privacidad, puede complicar aún más este problema, ya que la eliminación de información identificativa no siempre elimina los sesgos subyacentes presentes en los datos. Por lo tanto, es fundamental abordar el sesgo inherente desde una perspectiva ética, asegurando que los sistemas de IA se desarrollen y utilicen de manera responsable y consciente de sus implicaciones sociales.
