{"id":3179,"date":"2023-04-17T19:45:13","date_gmt":"2023-04-17T17:45:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.muycomputerpro.com\/universo-lenovo\/?p=3179"},"modified":"2023-04-25T19:45:32","modified_gmt":"2023-04-25T17:45:32","slug":"inteligencia-artificial-sesgo-genero","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.muycomputerpro.com\/universo-lenovo\/inteligencia-artificial-sesgo-genero\/","title":{"rendered":"La Inteligencia Artificial tiene que deshacerse de su sesgo de g\u00e9nero"},"content":{"rendered":"

Uno de los principales problemas<\/strong> que tienen los sistemas de Inteligencia Artificial es el sesgo de g\u00e9nero<\/a><\/strong>. Esto lleva a numerosas consecuencias indeseadas, que van desde la discriminaci\u00f3n a la reducci\u00f3n de transparencia, pasando por problemas de seguridad y privacidad. En los peores casos, las decisiones equivocadas que toma la IA puede llevar a sufrir da\u00f1os en las carreras profesionales de las personas, e incluso puede costar vidas. Por eso es necesario abordar el problema del sesgo de g\u00e9nero en la IA.<\/p>\n

La IA solo es igual de buena que los conjuntos de datos con los que est\u00e1 entrenada. Muchos de esos datos est\u00e1n sesgados favorablemente hacia los hombres. Lo mismo sucede con el lenguaje utilizado en libros y art\u00edculos de noticias online. Y seg\u00fan una investigaci\u00f3n, el entrenamiento de la IA con datos de Google News lleva a asociar a los hombres con roles como capit\u00e1n o financiero, mientras que las mujeres est\u00e1n asociadas a t\u00e9rminos como recepcionista y ama de casa.<\/p>\n

Como resultado, muchos sistemas de Inteligencia Artificial, entrenados con esos datos sesgados, y con frecuencia desarrollados por equipos compuestos principalmente por hombres, han tenido problemas significativos con mujeres. Entre ellas, en \u00e1reas en las que las decisiones equivocadas pueden da\u00f1ar el estado financiero o la salud de las personas.<\/p>\n

Si a esto le a\u00f1adimos que solo el 22% de los profesionales de IA y ciencia de datos son mujeres, seg\u00fan las investigaciones del Foro econ\u00f3mico mundial, el problema est\u00e1 servido. M\u00e1s que nada, porque a partir de ahora, las empresas se apoyar\u00e1n cada vez m\u00e1s en la IA para extraer valor de sus datos. Y seg\u00fan el informe Datos para la humanidad de Lenovo, el 88% de los l\u00edderes de empresas dicen que la Inteligencia Artificial jugar\u00e1 un papel importante<\/strong> en la ayuda a su organizaci\u00f3n para sacar partido a sus datos<\/strong> en los pr\u00f3ximos cinco a\u00f1os.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo abordar\u00e1n los l\u00edderes de empresas el problema del sesgo= Habr\u00eda que empezar por asegurarse de que la manera en la que trabajan las empresas es justa, en lo que se refiere a la inclusi\u00f3n y a la representaci\u00f3n de los g\u00e9neros. Tambi\u00e9n hay que prestar atenci\u00f3n a c\u00f3mo se recopilan y usan los datos.<\/p>\n

Cuando empiezas a recoger datos, los procesas o los usas, siempre hay riesgo de que haya sesgo.\u00a0Por tanto, ser\u00e1 cada vez m\u00e1s importante que los l\u00edderes de las empresas piensen de d\u00f3nde vienen los datos, c\u00f3mo se usan y c\u00f3mo luchar contra el sesgo. Las soluciones t\u00e9cnicas tambi\u00e9n jugar\u00e1n un papel destacado en ello.<\/p>\n

Hay varias soluciones: una es hacer que m\u00e1s personas prueben los modelos y detecten problemas. Pero la mejor es tener m\u00e1s herramientas que descubran el sesgo de manera eficiente. Ya sea en los datos que se suministran a la IA, o en el modelo que les sirve como base. Tambi\u00e9n ser\u00e1 importante contar con m\u00e1s transparencia sobre c\u00f3mo trabaja la Inteligencia Artificial.<\/p>\n

Tener en cuenta el contexto amplio tambi\u00e9n ayuda. Las herramientas que usamos en la actualidad ya est\u00e1n generando sesgo en los modelos que aplicaremos en el futuro. Puede que creamos que hemos solucionado un problema de sesgo en un momento dado, pero en 50 a\u00f1os, nuevas herramientas o pruebas puede que cambien la forma en que vemos ciertas cosas. Tanto a nivel social, como de salud, como laboral.<\/p>\n

Los l\u00edderes de las empresas deben planificar cuidadosamente el uso de IA responsable, y crear su propia definici\u00f3n de lo que esto implica para su organizaci\u00f3n, identificando los riesgos y valorando d\u00f3nde puede atacar el sesgo<\/strong>. Necesitan interactuar con los responsables de \u00e1reas para comprender problemas potenciales, e identificar c\u00f3mo avanzar con las mejores pr\u00e1cticas<\/strong>. Es algo que requerir\u00e1 atenci\u00f3n constante por parte de las directivas de las empresas.<\/p>\n

A cambio, la recompensa de usar la IA de manera responsable ser\u00e1 considerable, y permitir\u00e1 a las empresas mejorar su reputaci\u00f3n en cuanto a confianza, equidad y responsabilidad. Tambi\u00e9n aportar\u00e1 valor real a las organizaciones, a sus clientes y a la sociedad. en su conjunto.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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