Según el gobierno del Reino Unido, 1 de cada 6 organizaciones del Reino Unido ya ha implementado herramientas de inteligencia artificial.
Estas tecnologías ofrecen un potencial sin precedentes para acelerar el trabajo, optimizar los flujos de trabajo y facilitar la toma de decisiones en tiempo real.
Sin embargo, a pesar de los enormes beneficios, los resultados que produce la IA a menudo se toman al pie de la letra, ignorando la integridad de sus datos.
Debe entenderse que la IA es producto de los datos que la alimentan. Por lo tanto, si los datos que impulsan un modelo de IA carecen de representación, es más probable que comiencen a producir resultados sesgados que corren el riesgo de perpetuar la desigualdad.
De hecho, el sesgo de la IA es uno de los problemas más destacados relacionados con la IA que enfrentan las organizaciones en la actualidad. Para superar esto, las organizaciones deben priorizar la generación de confianza en sus datos.
Los datos sesgados dan forma a decisiones sesgadas
El sesgo en la IA ocurre cuando la tecnología retrata injustamente o hace suposiciones incorrectas sobre los humanos porque sus datos de entrenamiento son inexactos, incompletos o poco confiables. Por ejemplo, si una máquina está entrenada con datos que contienen sesgos, puede afectar -incluso inconscientemente- la forma en que la IA automatiza las tareas de manera que pongan sistemáticamente en desventaja a ciertos grupos.
El sesgo de género, en particular, ha surgido como una preocupación creciente en todas las industrias en sus iniciativas de IA, que ya hemos visto reforzar patrones dañinos con consecuencias en el mundo real.
Por ejemplo, la London School of Economics (LSE) descubrió que los grandes modelos lingüísticos (LLM, por sus siglas en inglés) como Gemma de Google –utilizados por más del 50 por ciento de las autoridades locales en el Reino Unido para apoyar a los trabajadores sociales– podrían introducir sesgos de género en las decisiones sobre cuidados.
El análisis de la LSE reveló que los términos asociados con problemas de salud importantes, como “discapacitado”, “discapacitado” y “complejo”, eran más comunes en las descripciones de hombres que de mujeres. Esto puede impedir que las mujeres reciban la misma atención y puede tener un impacto significativo en su salud.
Se han encontrado patrones similares en los datos de contratación, ya que Nature informa que los LLM retratan sistemáticamente a las mujeres en roles profesionales –particularmente en puestos de alto poder– como más jóvenes y con menos experiencia que los hombres. Esta representación perjudica a las mujeres en sus carreras, desde las decisiones de contratación hasta cómo son vistas en el lugar de trabajo.
A medida que los LLM se integran en organizaciones públicas y privadas, los sesgos exhibidos por estos sistemas exigen una corrección urgente o corren el riesgo de ampliar aún más la desigualdad de género en la sociedad.
Consecuencias del sesgo de género en la IA
Ahora, con el auge de la IA agente, abordar los datos sesgados por género se está volviendo aún más importante. A diferencia de LLM, que produce resultados basados en texto en respuesta a indicaciones, los agentes de IA operan de forma autónoma dentro de parámetros definidos por el usuario. Esto introduce el riesgo de que se realicen acciones sesgadas sin supervisión humana, lo que puede tener implicaciones sociales, éticas y comerciales en todas las industrias.
Además, el sesgo de género no afecta solo a las mujeres: los modelos de IA que operan con datos no representativos pueden generar conocimientos de mercado erróneos, mala toma de decisiones y pérdidas financieras para las organizaciones en general.
Además, la evidencia de sesgo de género en las iniciativas de IA introduce consecuencias regulatorias. Si bien el Reino Unido ha adoptado un enfoque marco intersectorial para la regulación de la IA, que incluye principios de equidad y transparencia, la Ley de IA de la UE lleva estos requisitos aún más lejos.
La ley exige que los conjuntos de datos sean representativos y mitiguen de forma proactiva el sesgo, y se aplican multas de hasta 30,5 millones de libras esterlinas en caso de incumplimiento. Garantizar esta representación en el contexto de la IA significa que los datos reflejen con precisión la población del mundo real a la que sirve y que los estereotipos de género, implícitos o explícitos, no estén presentes en el conjunto de datos. La actividad regulatoria no hará más que aumentar, por lo que las organizaciones deben asegurarse de que sus datos estén preparados para la IA y que minimicen los sesgos.
El papel de la gestión de datos en el sesgo de la IA
Examinar cómo se manejan los datos juega un papel importante para determinar si las organizaciones pueden identificar y abordar los sesgos. Organizaciones que descuidan los pilares de integridad de los datos, incluida la gobernanza de datos,
Integración, enriquecimiento y conocimientos geoespaciales, sesgo de riesgo y posible incumplimiento de sus iniciativas de IA.
La reducción del sesgo de la IA comienza con la reevaluación de esta base. La mala gestión de datos y la infraestructura de TI fragmentada juegan un papel importante en la creación de sesgos, ya que si los datos están aislados y no son fácilmente accesibles, la IA se limita a una fracción de la información disponible. Esto puede impedir que capte todo el contexto y conducir a inferencias ineficaces con sesgos de género debido a la falta de contexto y riqueza completos.
Estas estimaciones pueden empeorar con datos que no son ricos en fuentes de terceros. Por ejemplo, si los datos entrenados en la IA se refieren a datos históricos que excluyen o ponen en desventaja a las mujeres de manera desproporcionada, el modelo puede replicar estos viejos patrones en la toma de decisiones, reforzando la desigualdad en lugar de reflejar la realidad actual.
Garantizar proactivamente la integridad de los datos para reducir el sesgo de género
Para abordar estos problemas, las iniciativas de IA deben estar impulsadas por datos de alta integridad para producir resultados significativos y representativos. Esto requiere romper con los silos, aplicar una gobernanza estricta y enriquecer los datos de capacitación con características seleccionadas y listas para la IA e información espacial.
Cuando los datos están aislados entre plataformas, crear una visión precisa de toda la información es un desafío, lo que puede generar recomendaciones ineficaces y sesgos de género. Al integrar datos en entornos híbridos y de nube y garantizar que estén completos, se reducirá la posibilidad de resultados sesgados.
La gobernanza también es crucial: el 71 por ciento de las organizaciones con programas de gobernanza reportan una alta confianza en sus datos, en comparación con sólo el 50 por ciento sin estos programas. Las estructuras de gobernanza eficaces deben incorporar equidad y transparencia en cada etapa para garantizar la calidad, el valor y la confiabilidad, reduciendo así el potencial de sesgo.
Más allá de la integración, la gobernanza y el enriquecimiento, las organizaciones deben priorizar prácticas sólidas de monitoreo y calidad de los datos. Garantizar la integridad, precisión y coherencia de los datos es esencial para evitar una representación insuficiente o una distribución de género sesgada que pueda introducir silenciosamente sesgos en los modelos de IA.
Sin embargo, la calidad de los datos no es un ejercicio de una sola vez. Al implementar capacidades de monitoreo de datos, las organizaciones pueden monitorear continuamente los datos entrantes en busca de anomalías, incluidos cambios o flujos en la representación de género a lo largo del tiempo. Esto permite a los equipos identificar y abordar de forma proactiva los desequilibrios emergentes antes de que se propaguen a los resultados de la IA, garantizando que los modelos estén conectados a poblaciones del mundo real y no refuercen patrones obsoletos o sesgados.
La IA debe estar respaldada por una base relevante y confiable, que incluya datos propios enriquecidos combinados con fuentes de terceros seleccionadas, como perfiles demográficos, datos de direcciones específicas e indicadores de riesgo ambiental. Esto permite una comprensión más amplia de cómo la IA toma decisiones, al mismo tiempo que proporciona un contexto para garantizar que los conocimientos no sean alucinaciones ni se basen en suposiciones sesgadas.
Además, la transparencia es crucial para monitorear el uso de la IA y garantizar el cumplimiento. Las organizaciones deben demostrar exactamente qué datos están impulsando sus iniciativas de IA, para que puedan identificar y abordar de manera proactiva los problemas de calidad más rápido y con menos dificultad.
La integridad de los datos es crucial para eliminar el sesgo de género en la IA
A medida que se acelera el despliegue de la IA, inevitablemente aumentará el número de organizaciones expuestas a sesgos relacionados con la IA. Se requiere un enfoque proactivo para reducir el sesgo de género, combinando técnicas de datos sólidas con una supervisión continua de la toma de decisiones algorítmicas.
De hecho, dado que el 66 por ciento de las personas dependen de los resultados de la IA sin evaluar la precisión, la necesidad de integridad de los datos para reducir el sesgo en la toma de decisiones nunca ha sido mayor.
Al invertir en datos representativos y de alta integridad, las organizaciones pueden reducir los sesgos y garantizar que sus sistemas de IA respalden la igualdad de género. Sólo entonces podrán innovar con verdadera confianza.
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