Discriminación

Estrategia de mitigacion

1. Asegurar la Representatividad e Inclusividad del Conjunto de Datos: Implementar protocolos rigurosos para la curación, limpieza y auditoría de los datos de entrenamiento, garantizando la diversidad y la representación equitativa de todos los subgrupos demográficos con el fin de mitigar la replicación y amplificación de sesgos históricos en los modelos de IA. 2. Establecer un Marco de Monitoreo y Auditoría Continua Post-Despliegue: Desarrollar mecanismos de supervisión algorítmica y pruebas de equidad (Fairness Testing) de manera periódica y sistemática. Esto implica evaluar el impacto diferencial de las decisiones del sistema en los diversos grupos de usuarios para la detección y corrección proactiva de cualquier manifestación de sesgo. 3. Fomentar la Transparencia y Explicabilidad Algorítmica (XAI): Incorporar metodologías de Inteligencia Artificial Explicable (XAI) y documentar exhaustivamente el ciclo de vida del modelo para desentrañar su razonamiento interno. Esta trazabilidad es fundamental para la identificación de lógicas discriminatorias y para facilitar la rendición de cuentas a las partes afectadas.