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Fuentes de sesgo, formas de discriminación, criterios de equidad, medición, auditoría y mitigación a lo largo del ciclo de vida de sistemas de IA.
Bias monitoring
Seguimiento periódico de métricas y señales de sesgo durante la operación.
Ver definición completa →Equalized odds
Criterio que exige tasas iguales de verdaderos positivos y falsos positivos entre grupos.
Ver definición completa →Demographic parity
Criterio que exige una tasa de resultados positivos similar entre grupos.
Ver definición completa →Statistical parity
Otra denominación del criterio de independencia entre resultado y pertenencia a grupo.
Ver definición completa →Predictive parity
Criterio que exige igual valor predictivo positivo entre grupos.
Ver definición completa →Affected community participation
Incorporación de personas y grupos afectados al diseño, evaluación y supervisión del sistema.
Ver definición completa →Disparate impact ratio
Cociente entre tasas de selección de un grupo desfavorecido y un grupo de referencia.
Ver definición completa →Fairness decision log
Evidencia de criterios elegidos, compensaciones, responsables y revisiones.
Ver definición completa →Fairness resampling
Cambio de la composición de datos mediante sobre o submuestreo de grupos.
Ver definición completa →Fairness reweighing
Asignación de pesos a ejemplos para modificar su influencia y reducir disparidades.
Ver definición completa →AI fairness owner
Rol con responsabilidad explícita sobre evaluación, decisiones y seguimiento de equidad.
Ver definición completa →Algorithmic bias
Tendencia sistemática de un sistema algorítmico a producir resultados desviados o perjudiciales en un contexto.
Ver definición completa →Computational bias
Sesgo derivado de algoritmos, objetivos, representaciones o decisiones técnicas.
Ver definición completa →Aggregation bias
Error derivado de aplicar un único modelo o relación a grupos con patrones diferentes.
Ver definición completa →Automation bias
Tendencia humana a aceptar recomendaciones automáticas incluso cuando existen señales de error.
Ver definición completa →Confirmation bias in AI use
Tendencia a interpretar o seleccionar resultados del sistema que confirman creencias previas.
Ver definición completa →Data bias
Distorsión originada en la composición, medición, etiquetado o tratamiento de los datos.
Ver definición completa →Deployment bias
Fallo que aparece cuando un sistema se utiliza de una forma distinta a la prevista o validada.
Ver definición completa →Label bias
Distorsión sistemática introducida por criterios o personas que asignan etiquetas.
Ver definición completa →Evaluation bias
Distorsión causada por conjuntos de prueba, métricas o procedimientos que no representan el uso real.
Ver definición completa →AI bias
Sesgo técnico, humano o sistémico que afecta al diseño, datos, uso o impacto de un sistema de IA.
Ver definición completa →Measurement bias
Distorsión provocada por variables, instrumentos o proxies que miden de forma desigual el fenómeno.
Ver definición completa →Sampling bias
Diferencia sistemática entre la muestra utilizada y la población sobre la que se pretende concluir.
Ver definición completa →Representation bias
Cobertura insuficiente o distorsionada de grupos, contextos o casos relevantes.
Ver definición completa →Selection bias
Distorsión causada por la forma en que se incluyen o excluyen observaciones.
Ver definición completa →Historical bias
Reproducción de desigualdades o patrones del pasado presentes en datos y decisiones previas.
Ver definición completa →Human bias
Sesgo procedente de percepciones, decisiones o comportamientos de personas involucradas en el ciclo de vida.
Ver definición completa →Intersectional bias
Sesgo que afecta de forma específica a la combinación de varias identidades o atributos.
Ver definición completa →Systemic bias
Sesgo integrado en instituciones, normas o estructuras sociales que condicionan el sistema de IA.
Ver definición completa →Bias and algorithmic discrimination
Conjunto de sesgos, disparidades y formas de discriminación asociadas al ciclo de vida y uso de sistemas algorítmicos.
Ver definición completa →Human fairness oversight
Revisión humana de resultados, excepciones e impactos relacionados con equidad.
Ver definición completa →Selection rate
Proporción de casos de un grupo que reciben el resultado positivo o favorable.
Ver definición completa →Disparate treatment
Aplicación de decisiones diferentes en función de pertenencia a un grupo protegido.
Ver definición completa →Proxy variable
Variable utilizada como sustituto de otra característica no observada o no permitida.
Ver definición completa →Diagnóstico de procesos
Software interno a medida
Automatización de tareas repetitivas
Integración de sistemas y APIs
IA aplicada solo cuando aporta valor
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