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    El sesgo algorítmico en la IA puede producirse de diferentes formas, muchas de ellas relacionadas con los datos usados para entrenar el modelo y con las decisiones tomadas en la fase de diseño y desarrollo del modelo Entre las causas más frecuentes detrás del sesgo en IA tenemos: Datos sesgados o incompletos: Los algoritmos se entrenan con
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    ¿Cuáles son las consecuencias del sesgo algorítmico? Las consecuencias del sesgo algorítmico pueden ser muy graves, ya que pueden perpetuar y amplificar las desigualdades existentes en nuestra sociedad Algunos ejemplos incluyen: Discriminación en la contratación: Los algoritmos de selección de personal pueden discriminar a personas de
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    Al comprender las causas y consecuencias del sesgo, podemos tomar medidas concretas para evaluar, mitigar y corregir los sesgos en los sistemas de IA La evaluación desagregada, el establecimiento de estándares de equidad y la selección cuidadosa de datos son estrategias esenciales para garantizar que los modelos de IA sean justos y equitativos


















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