¿Qué es el sesgo en la IA? Desafíos, prevención y ejemplos

¿Qué es el sesgo en la IA? 

El sesgo en la inteligencia artificial (IA) ocurre cuando los modelos generan resultados injustos o inexactos que reflejan desigualdades existentes en el mundo real y llevan a decisiones que perjudican a ciertos grupos. Entre las causas comunes del sesgo en la IA se incluyen: 

• Datos de entrenamiento sesgados o incompletos 

• Suposiciones humanas incorporadas en el diseño 

• Manipulación deliberada de datos o resultados

Según la Taxonomía de daños de la IA del Center for Security and Emerging Technology, las principales causas de sesgo en los incidentes de IA reportados incluyen el sesgo racial (19.6%), el sesgo de género (9.6%) y los sesgos relacionados con la religión (5.9%), la nacionalidad (5.9%) y la discapacidad (5.3%). 

Por qué importa el sesgo en la IA 

Los sistemas de IA participan cada vez más en decisiones que afectan la vida cotidiana de las personas, desde las solicitudes de empleo y la atención médica hasta la detección de fraude. Cuando estos sistemas tienen sesgos, causan daños reales y consecuencias tanto para las personas como para las empresas: 

• Acceso desigual: Se les pueden negar injustamente empleos, préstamos, atención médica u otros servicios esenciales a las personas. 

• Pérdida de confianza: La confianza del público en los sistemas de IA disminuye rápidamente cuando los resultados sesgados aparecen en las noticias.

• Riesgos legales y de cumplimiento: Las empresas podrían enfrentar demandas, medidas regulatorias o daños a su marca cuando los sistemas sesgados causan perjuicios. 

Tipos de sesgo en los sistemas de IA 

Los sistemas de IA pueden reflejar (y a veces amplificar) los sesgos del mundo real de distintas maneras. Estos son algunos de los tipos más comunes:

Sesgo en los datos de entrenamiento 

Los modelos de IA aprenden de los datos con los que se entrenan. Si esos datos son incompletos o desequilibrados, o reflejan desigualdades históricas, el modelo puede reproducir esos patrones en sus predicciones. En algunos casos, los atacantes pueden insertar intencionalmente datos dañinos o engañosos en conjuntos de datos públicos, lo que puede influir en los resultados, especialmente cuando los modelos dependen de fuentes de terceros o de modelos de lenguaje grandes (LLM). 

Ejemplos del mundo real: 

• Herramientas de selección de currículums que favorecen a un género o grupo racial sobre otro

• Modelos de crédito que ofrecen condiciones menos favorables a grupos subrepresentados

• Diagnósticos de salud que no detectan síntomas clave en ciertas poblaciones

Sesgo algorítmico 

El sesgo también puede surgir de la forma en que se crea o ajusta un sistema de IA. Esto puede incluir cómo prioriza las características de los datos, cómo procesa las instrucciones (en el caso de los LLM) o su vulnerabilidad a entradas adversarias. Incluso los modelos bien entrenados pueden comportarse de forma inesperada sin pruebas ni medidas de protección adecuadas.

Ejemplos del mundo real: 

• Herramientas de reconocimiento facial que identifican erróneamente a personas de piel más oscura

• Herramientas de análisis de sentimientos que interpretan las expresiones faciales desde una perspectiva etnocéntrica 

• Sistemas predictivos que señalan a personas según patrones policiales discriminatorios

Sesgo cognitivo 

Las personas participan en cada etapa del ciclo de vida de la IA, desde la recopilación y el etiquetado de datos hasta la interpretación de los resultados. Esto significa que nuestras propias suposiciones pueden influir en el rendimiento de los modelos, muchas veces sin que nos demos cuenta. Incluso los intentos de «corregir» el sesgo pueden excederse y generar resultados distorsionados.

Ejemplos del mundo real: 

• Conjuntos de datos de entrenamiento que representan en exceso a un grupo demográfico y generan resultados sesgados 

• Plantear incorrectamente los problemas (por ejemplo, seguridad frente a equidad) al evaluar modelos

• Redactar instrucciones que incorporan involuntariamente sesgos sociales o estereotipos 

Casos de estudio sobre sesgos en la IA 

El sesgo en los sistemas de IA puede tener consecuencias legales, éticas y reputacionales para las organizaciones involucradas. Estos son algunos ejemplos destacados:

Discriminación por edad en la contratación 

iTutor Group utilizó un software de IA para evaluar a quienes postulaban a empleos y rechazaba automáticamente a las mujeres mayores de 55 años y a los hombres mayores de 60. La Comisión para la Igualdad de Oportunidades en el Empleo de EE. UU. (EEOC) presentó una demanda, y la empresa finalmente acordó pagar 365.000 dólares, que se distribuirían entre las personas afectadas.

Sesgo en la predicción de riesgos de salud

Se descubrió que un algoritmo de atención médica de uso generalizado, aplicado a más de 200 millones de pacientes, subestimaba las necesidades de atención de los pacientes negros. Como usaba los costos de atención médica como indicador de necesidad, el modelo pasaba por alto las desigualdades en el acceso y generaba recomendaciones de atención desiguales. 

Sesgo de género y racial en la generación de imágenes

Una aplicación de avatares con IA creó imágenes sexualizadas de una mujer asiática mientras representaba a sus colegas hombres como profesionales seguros de sí mismos. Herramientas similares han generado repetidamente contenido dañino o inapropiado al representar a mujeres, especialmente a las de grupos minoritarios. 

Estrategias para abordar y mitigar el sesgo en la IA 

Reducir el sesgo en la IA requiere prestar atención constante a cómo se recopilan los datos, se crean los modelos y se evalúan los sistemas. Estas son algunas estrategias comprobadas que los equipos pueden aplicar para crear una IA más justa y confiable:

Adopta marcos de IA ética 

Los marcos del sector, como Ethically Aligned Design de IEEE, las Ethics Guidelines for Trustworthy AI de la UE y el AI Risk Management Framework de NIST, ofrecen orientación práctica para desarrollar IA de forma responsable. Estas normas se centran en la equidad, la transparencia y la rendición de cuentas, áreas en las que muchas organizaciones aún tienen trabajo por hacer. Un estudio reciente reveló que solo el 6% de los directores ejecutivos de EE. UU. ha adoptado políticas formales de IA ética, lo que pone de manifiesto una importante brecha de implementación.

Realiza auditorías y pruebas de sesgo con regularidad 

A medida que los sistemas de IA se vuelven más complejos y autónomos, es fundamental probarlos con regularidad para detectar sesgos involuntarios. Esto es especialmente importante en el caso de la IA agéntica, que consiste en sistemas formados por múltiples componentes que actúan de manera independiente. Sin auditorías frecuentes, es fácil que pequeños problemas se acumulen y se conviertan en problemas mayores. 

Usa métricas de equidad y datos diversos 

Los equipos también deben medir cómo varía el rendimiento de los modelos entre distintos grupos demográficos. El uso de métricas de equidad y las pruebas con conjuntos de datos diversos y representativos ayudan a garantizar que los modelos de IA sean útiles para toda la variedad de usuarios, no solo para la mayoría o los grupos más visibles.

Prioriza la transparencia y la rendición de cuentas 

La explicabilidad es un principio fundamental de la IA ética. Cuando los equipos dan prioridad a sistemas de IA que muestran claramente cómo toman decisiones, es más fácil detectar sesgos, asumir la responsabilidad por los resultados y mantener la confianza de los usuarios y las partes interesadas. 

Mantente al día con las regulaciones de IA 

A medida que los gobiernos avanzan rápidamente para regular la inteligencia artificial, mantenerse al día con las nuevas normas ayuda a las organizaciones a reducir riesgos, generar confianza y demostrar prácticas responsables de IA. Algunas de las regiones que ya han establecido directrices para el uso de la IA son:

• Unión Europea: La EU AI Act, vigente desde el 1 de agosto de 2024, establece requisitos estrictos para las aplicaciones de alto riesgo, como la transparencia, la supervisión y la prohibición de ciertos usos. Los plazos para cumplirlos se extenderán hasta 2027.

• Estados Unidos: La Artificial Intelligence Act de Colorado, que entrará en vigor en febrero de 2026, también se enfoca en los sistemas de alto riesgo y hace hincapié en la equidad y la rendición de cuentas.

• Singapur: La Infocomm Media Development Authority (IMDA) propuso un marco de gobernanza flexible enfocado en la IA generativa, cuyo objetivo es fomentar la innovación y promover un desarrollo responsable. 

Mejora la seguridad de la IA con Snyk 

Crear sistemas de IA seguros comienza por contar con código seguro. A medida que las organizaciones adoptan soluciones de IA generativa para entregar software, los desarrolladores escriben e integran cada vez más código sin tener plena visibilidad de su origen, sus riesgos o su potencial para introducir sesgos. Las investigaciones muestran que más de un tercio de los fragmentos de código generados por IA contienen problemas de seguridad conocidos en varios lenguajes de programación. 

Snyk ayuda a los equipos a detectar estos problemas lo antes posible. Al integrar la seguridad en el proceso de desarrollo, Snyk permite a los desarrolladores identificar y corregir errores de configuración, bugs y vulnerabilidades antes de que lleguen a producción. Snyk Code, con tecnología de DeepCode AI, detecta y corrige automáticamente el código inseguro hasta 50 veces más rápido que las revisiones manuales.

Este enfoque de seguridad desde las primeras etapas ayuda a los equipos a cumplir con las normas, reducir riesgos y acelerar el desarrollo, mientras crean aplicaciones seguras desde el diseño. Descubre cómo Snyk protege la seguridad del código de IA.