Discriminación

Estrategia de mitigacion

Priorizar la Curación de Datos de Entrenamiento con Representatividad Demográfica Implementar metodologías rigurosas de pre-procesamiento para asegurar que los conjuntos de datos reflejen la diversidad poblacional relevante, mitigando así el sesgo de muestreo e histórico que induce la discriminación algorítmica. Establecimiento de un Marco de Monitoreo Continuo Post-Despliegue y Auditoría de Imparcialidad Realizar evaluaciones periódicas del sistema de IA en operación para detectar la deriva del sesgo (bias drift) y verificar el cumplimiento de métricas de equidad predefinidas (p. ej., paridad demográfica, igualdad de oportunidades) en las decisiones automatizadas. Integración de Algoritmos Conscientes del Sesgo y Métricas de Equidad en el Proceso de Desarrollo Aplicar técnicas de in-processing y post-processing para diseñar modelos que optimicen simultáneamente la precisión y la imparcialidad, utilizando métricas de equidad explícitas para prevenir la discriminación no intencionada.