Discriminación

Estrategia de mitigacion

1. Establecer Marcos de Gobernanza y Procesos Estructurados para la Equidad. - Priorizar y normar la implementación de estructuras de gobernanza (ej. comités de ética) para supervisar la IA y las decisiones organizacionales. Es crucial el desarrollo de protocolos estandarizados (ej. entrevistas estructuradas, rúbricas de evaluación objetiva) y la obligatoriedad de la revisión humana en aquellas decisiones críticas asistidas por sistemas algorítmicos, con el fin de garantizar la equidad y prevenir la manifestación del sesgo social. 2. Curación y Evaluación Rigurosa de los Datos de Entrenamiento. - Asegurar que los conjuntos de datos utilizados para el entrenamiento y personalización de modelos de inteligencia artificial sean representativos de la diversidad social. Se requiere un análisis exhaustivo para identificar y mitigar desequilibrios o la sobrerrepresentación de estereotipos, así como la implementación de técnicas de anonimización para la información sensible (ej. género, raza) que pueda inducir a sesgos algorítmicos. 3. Fomento de la Conciencia Metacognitiva y el Procesamiento Deliberado. - Implementar capacitación continua sobre sesgos inconscientes a todos los niveles de la organización. Adicionalmente, promover estrategias cognitivas como la 'incertidumbre constructiva', la autoevaluación reflexiva ('Asking Yourself' / 'Shine a light on yourself') y la desaceleración deliberada de la toma de decisiones, especialmente en condiciones de estrés o agotamiento, para aumentar la conciencia sobre los prejuicios latentes e incentivar el razonamiento basado en la evidencia.