Diversidad demográfica de investigadores

Estrategia de mitigacion

1. **Implementar equipos de desarrollo e investigación multidisciplinarios y diversos** Integrar activamente a profesionales e investigadores de grupos históricamente subrepresentados, incluyendo a expertos en ciencias sociales y ética, en roles técnicos y de liderazgo. Esta inclusión debe abarcar todas las etapas del ciclo de vida de los sistemas de IA para asegurar una pluralidad de perspectivas en la identificación y mitigación de sesgos sistémicos. 2. **Establecer mandatos de gobernanza y auditoría continua de sesgos** Priorizar la creación y el financiamiento de marcos éticos y comités de gobernanza intersectoriales con la autoridad para auditar de manera rigurosa y sistemática los sistemas de IA. Las auditorías deben ser continuas, cubriendo desde la recopilación de datos hasta la post-implementación, para detectar y corregir la discriminación directa e indirecta. 3. **Garantizar la representatividad y el balanceo de los conjuntos de datos** Aplicar protocolos rigurosos para la curación de los datos de entrenamiento, asegurando que los conjuntos de datos sean amplios y representativos de la diversidad demográfica poblacional. Esto implica realizar un análisis de impacto ético de las variables e implementar técnicas de balanceo para prevenir que el modelo aprenda y amplifique patrones de desigualdad preexistentes.