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Gestione el sesgo de la IA en lugar de intentar eliminarlo

Para remediar el sesgo incorporado a los datos de la IA, las empresas pueden adoptar un enfoque de tres pasos.

Sian Townson

MIT Sloan Management Review, 2023

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Por expertos

Reseña

Con mayor frecuencia, las empresas están recurriendo a los sistemas de IA para automatizar procesos, el análisis de datos y las interacciones con empleados y clientes. Como resultado, la imparcialidad ha surgido como un problema espinoso. Los sistemas de IA reflejan y perpetúan de forma inherente el sesgo omnipresente en los conjuntos de datos, un defecto que no tiene solución matemática. De forma sucinta y práctica, la experta en gobernanza de riesgos de IA Sian Townson recomienda un enfoque en tres fases para gestionar los sesgos intratables de los sistemas de IA.

Ideas fundamentales

Los sistemas de IA perpetúan inevitablemente los sesgos.
Dado que no puede eliminar el sesgo de la IA, compense su injusticia de tres maneras.
Los sesgos son difíciles de identificar porque siguen estando muy extendidos.

Sobre la autora

Sian Townson es experta en marcos de riesgo y gobernanza de la IA y posee un doctorado en modelado matemático por la Universidad de Oxford. Actualmente es socia en la consultora global Oliver Wyman.