Seis sesgos que evidencian los prejuicios de la IA

Opinión. Coincidiendo con la celebración del Día Mundial de Internet, UDIT, Universidad de Diseño, Innovación y Tecnología advierte sobre los riesgos invisibles de la hiperconectividad y el papel cada vez más determinante de la inteligencia artificial en la vida cotidiana. Desde la institución, se alerta sobre la necesidad urgente de comprender y abordar los sesgos algorítmicos que afectan a la información, la toma de decisiones y los derechos digitales.

«Vivimos rodeados de dispositivos, plataformas y servicios digitales que, sin que nos demos cuenta, recopilan datos constantemente a través de nuestros clics, reproducciones o ubicaciones», explica Sandra Garrido, coordinadora del Área de Tecnología de UDIT. «Estos datos se transforman en combustible para algoritmos de personalización que deciden qué leemos, qué vemos o incluso qué pensamos».

Según Garrido, esta personalización extrema no solo condiciona nuestras decisiones, sino que puede reforzar burbujas digitales, alimentar la polarización y propagar la desinformación. “Todo esto sucede gracias a una infraestructura invisible que, además, sustenta otro gran fenómeno de nuestro tiempo: la inteligencia artificial”, añade.

Identificar los sesgos: una competencia imprescindible en la era de la IA

Desde UDIT se insiste en que los sistemas de inteligencia artificial no son neutrales. “Los algoritmos reflejan las decisiones de quienes los diseñan y los datos con los que se entrenan”, señala Garrido. Cuando esos datos reproducen desigualdades históricas o prejuicios culturales, los modelos pueden amplificar esas distorsiones, generando resultados discriminatorios, invisibilizando colectivos o perpetuando estereotipos.

Con el objetivo de formar profesionales conscientes y críticos, UDIT identifica algunos de los sesgos más comunes a los que los usuarios se exponen en su relación con la inteligencia artificial, de modo que cuenten con las herramientas necesarias para poder prevenir sus consecuencias.

• Falta de diversidad en los resultados: Cuando los algoritmos priorizan perfiles, productos o ideas que responden siempre a un mismo patrón (por ejemplo, personas jóvenes, blancas o de determinados contextos culturales), es indicio de una escasa representatividad en los datos de entrenamiento. Esta falta de diversidad puede excluir o invisibilizar a colectivos enteros, limitando el acceso a oportunidades o recursos de quienes no se ajustan al perfil predominante.
• Resultados repetitivos o extremos: La lógica de muchos sistemas digitales busca maximizar la permanencia del usuario mostrándole contenidos que ya han captado su interés. Esto puede provocar una exposición continua a información alineada con sus ideas o emociones, sin acceso a puntos de vista alternativos. A este fenómeno se le conoce como burbuja de filtro, y contribuye a la polarización y a la radicalización de las opiniones.
• Desigualdad de trato o acceso: En algunos servicios digitales o plataformas de comercio electrónico, los algoritmos pueden generar resultados diferentes según el perfil de usuario, lo que se traduce en variaciones de precios, recomendaciones personalizadas o tiempos de espera. Estas segmentaciones, aunque diseñadas con fines comerciales, pueden llegar a discriminar a ciertos grupos por motivos como la localización geográfica, su nivel socioeconómico o la actividad previa en la plataforma.
• Falta de transparencia: Muchos sistemas basados en inteligencia artificial funcionan como cajas negras, sin ofrecer explicación clara sobre cómo se toman las decisiones que afectan a los usuarios. Esto puede resultar especialmente problemático en procesos sensibles como la concesión de un préstamo o la evaluación de una candidatura laboral, donde la falta de información dificulta la revisión y la rendición de cuentas.
• Sesgo de confirmación algorítmico: Los algoritmos aprenden de nuestros comportamientos pasados: qué leemos, qué vemos o qué compramos. Al hacerlo, tienden a mostrarnos más de lo mismo, reforzando nuestras creencias previas y limitando nuestra exposición a información nueva. Este efecto reduce la diversidad de perspectivas y dificulta la formación de una opinión crítica.
• Sesgo de automatización: La percepción de que los sistemas basados en IA son infalibles puede llevar a los usuarios y a los propios profesionales a aceptar sus resultados sin cuestionarlos. Esta confianza excesiva, conocida como sesgo de automatización, puede derivar en decisiones erróneas en todo tipo de ámbitos.

Ante este panorama, los usuarios no son meros receptores pasivos. Existen herramientas y estrategias que los usuarios pueden poner en marcha para hacer un uso más consciente y crítico de la tecnología. Entre estas, «la educación digital es, sin duda, la herramienta más poderosa para recuperar el control sobre nuestra experiencia on-line», concluye Garrido.

Acerca de UDIT

UDIT es la primera y única Universidad especializada en Diseño, Innovación y Tecnología en España y representa la culminación de los más de 20 años del proyecto educativo de la prestigiosa Escuela de Diseño ESNE.

En el curso 2024-2025 la oferta formativa de UDIT está conformada por once Grados Universitarios Oficiales: Diseño de Moda, Diseño Multimedia y Gráfico, Diseño de Interiores, Diseño de Producto, Diseño y Desarrollo de Videojuegos y Entornos Virtuales, Diseño Audiovisual e Ilustración, Gestión y Comunicación de la Moda, Animación y Publicidad y Creación de Marca, Desarrollo Full-Stack y Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial. De manera adicional, para el próximo curso comenzará a impartir el Grado en Robótica.