Bias (Sesgo)

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere a las desviaciones o errores sistemáticos que conducen a predicciones o resultados incorrectos o injustos de un modelo.

Surge como consecuencia de datos de entrenamiento desbalanceados, incompletos o no representativos, lo que lleva a una representación desigual de ciertos grupos o características.

Puede originarse en las decisiones humanas al seleccionar datos, en los algoritmos utilizados o en patrones históricos reflejados en los datos.

Tiene implicaciones éticas significativas, ya que puede perpetuar desigualdades o discriminaciones si no se mitiga adecuadamente.

Desarrollar prácticas de monitoreo, ajuste y validación continua es clave para identificar y reducir sus efectos en los sistemas de aprendizaje automático.