Cómo afecta la gestión de sesgos y discriminación en IA a las empresas
El Reglamento de Inteligencia Artificial (UE) 2024/1689, aprobado en agosto de 2024, establece pautas claras para reducir el riesgo de sesgos y discriminación en los sistemas de IA. El objetivo es evitar que estas tecnologías generen decisiones desiguales que puedan perjudicar a ciertos grupos de personas en sectores como el empleo, la salud y las finanzas.
La gestión de sesgos y discriminación en la IA es clave en sectores de alto riesgo, donde el impacto de una decisión injusta puede ser significativo. Las aplicaciones de selección de personal, algoritmos de calificación de riesgos financieros o sistemas de diagnóstico médico son especialmente sensibles. Una IA mal diseñada o no supervisada puede introducir discriminación indirecta, favoreciendo ciertos colectivos por etnia, género o edad.
¿Qué es el sesgo en IA y cómo surge?
El sesgo en IA puede originarse en distintas fases del desarrollo del sistema. Uno de los factores más comunes es la calidad de los datos de entrenamiento. Si un sistema está entrenado con datos históricos que contienen patrones discriminatorios, es probable que los reproduzca. Además, los sesgos pueden surgir por falta de representatividad en los datos, lo cual demanda un entrenamiento sin sesgos.
El sesgo también puede introducirse en la fase de programación y ajuste del modelo. Decisiones tomadas durante el desarrollo del sistema pueden afectar los resultados, especialmente si los desarrolladores carecen de una formación ética. Por ello, el Reglamento obliga a las empresas a llevar a cabo pruebas de detección de sesgos y mantener una supervisión continua para detectar posibles prácticas discriminatorias.
Consecuencias del incumplimiento normativo
El Reglamento considera los sistemas con sesgos discriminatorios como un riesgo para los derechos fundamentales y exige medidas para reducirlos. Las sanciones por incumplimiento pueden ser significativas, especialmente en los sectores de alto riesgo. Además, el uso de IA discriminatoria puede causar un daño reputacional, afectando la confianza del público y las relaciones comerciales.
El incumplimiento puede tener consecuencias legales para las personas responsables de las decisiones sesgadas que podría sufrir reclamaciones por vulneración de derechos.
Cómo reducir el sesgo en IA y cumplir con el reglamento
Las empresas deben adoptar un enfoque proactivo en la gestión de sesgos, como:
- Mejorar la calidad y diversidad de los datos de entrenamiento.
- Implementar auditorías y supervisión periódica.
- Formar a los equipos en ética y diversidad.
- Aplicar métodos de corrección de sesgos como ajuste de datos y revisión de algoritmos.
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