Pérdida de servicio/beneficio

Estrategia de mitigacion

**1. Asegurar la Diversidad y Representatividad de los Datos de Entrenamiento** Evaluar rigurosamente los conjuntos de datos empleados en la fase de entrenamiento para detectar y mitigar cualquier sesgo inherente (histórico, de representación o proxy), asegurando que los datos sean diversos y representativos de todos los grupos de usuarios para evitar la amplificación de las desigualdades sociales preexistentes. **2. Establecer un Marco de Gobernanza de la IA con Auditoría Continua** Implementar un sistema de gobernanza que exija la transparencia, la explicabilidad y la rendición de cuentas a lo largo del ciclo de vida del sistema. Esto incluye la auditoría algorítmica independiente y el monitoreo post-despliegue del rendimiento del sistema para detectar persistentemente disparidades en los resultados de servicio/beneficio entre grupos de identidad. **3. Aplicar Técnicas de Mitigación de Sesgos en el Diseño Algorítmico** Integrar proactivamente técnicas de machine learning responsable, como el ajuste de la función de optimización del modelo (e.g., mediante la adición de penalizaciones por disparidad en la función de pérdida) y el uso de diseño inclusivo, para corregir activamente los sesgos conocidos y garantizar que el proceso de toma de decisiones no inflija un daño desigual a grupos específicos.