Descripción: El sesgo temporal se refiere a la distorsión que ocurre cuando los datos utilizados para entrenar un sistema de inteligencia artificial (IA) no son representativos del contexto o del tiempo actual. Este fenómeno puede surgir cuando los datos históricos se utilizan para hacer predicciones o tomar decisiones en un entorno que ha cambiado significativamente. Como resultado, los modelos de IA pueden perpetuar errores o prejuicios que eran relevantes en el pasado, pero que ya no se aplican en el presente. El sesgo temporal puede manifestarse en diversas formas, como la subrepresentación de ciertos grupos demográficos o la sobreestimación de tendencias que han dejado de ser válidas. Este tipo de sesgo es especialmente preocupante en aplicaciones críticas, como la contratación, la justicia penal o la atención médica, donde las decisiones basadas en datos sesgados pueden tener consecuencias graves para las personas afectadas. La identificación y mitigación del sesgo temporal es esencial para garantizar que los sistemas de IA sean justos, precisos y éticamente responsables, promoviendo así una mayor confianza en la tecnología y sus aplicaciones en la sociedad moderna.
