Grupo desfavorecido

Disadvantaged group

También: Disadvantaged group

Grupo que experimenta resultados menos favorables o mayores barreras en el contexto analizado.

Definición técnica

Grupo que experimenta resultados menos favorables o mayores barreras en el contexto analizado. Describe diferencias de trato o impacto y exige considerar contexto jurídico, social y causal.

Camilo Boo

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Explicación empresarial

Permite a una organización interpretar y controlar grupo desfavorecido dentro de decisiones sobre calidad, riesgo y operación de sistemas de IA.

Para qué sirve

Definir grupo desfavorecido, establecer cómo se observa y evitar conclusiones que excedan la evidencia disponible.

Cómo funciona

Describe diferencias de trato o impacto y exige considerar contexto jurídico, social y causal. El resultado debe conservar datos, configuración, versión y evidencia suficiente para poder reproducirlo.

Ejemplos

Ejemplo práctico

Un equipo registra grupo desfavorecido junto con el conjunto de evaluación, la versión del modelo y el criterio aplicado.

Ejemplo empresarial

Antes de desplegar una versión, la organización revisa grupo desfavorecido y documenta si el resultado permite continuar, mitigar o restringir el uso.

Confusiones frecuentes

No debe confundirse con conceptos próximos que usan otro denominador, persiguen otra propiedad o responden a un criterio normativo diferente.

Limitaciones

No resume por sí solo toda la calidad del sistema y puede cambiar según población, umbral, datos, prompt, entorno o procedimiento de evaluación.

Riesgos

Una aplicación incorrecta puede ocultar fallos por subgrupos, favorecer comparaciones inválidas o generar una confianza superior a la evidencia.

Idea principal

Grupo que experimenta resultados menos favorables o mayores barreras en el contexto analizado.

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Para qué sirve
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Ejemplos
Confusiones frecuentes
Limitaciones
Riesgos
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Clasificación

Nivel: Técnico
Categorías: Sesgos y discriminación algorítmica
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Términos relacionados

Sesgos y discriminación algorítmica

Fuentes

Fairness and Machine Learning: Limitations and Opportunities
fairmlbook.org · Autor: Solon Barocas, Moritz Hardt and Arvind Narayanan · Universidad · Publicado el 1 de enero de 2023
Fuente primaria u oficial utilizada para delimitar el concepto, su medición, aplicación y límites.
Towards a Standard for Identifying and Managing Bias in Artificial Intelligence
NIST · Autor: Reva Schwartz et al. · Organismo público · Publicado el 15 de marzo de 2022
Fuente primaria u oficial utilizada para delimitar el concepto, su medición, aplicación y límites.