Impacto dispar

Disparate impact

También: Disparate impact

Resultado desproporcionadamente adverso para un grupo aunque la regla no use explícitamente ese atributo.

Definición técnica

Resultado desproporcionadamente adverso para un grupo aunque la regla no use explícitamente ese atributo. 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 impacto dispar dentro de decisiones sobre calidad, riesgo y operación de sistemas de IA.

Para qué sirve

Definir impacto dispar, 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 impacto dispar junto con el conjunto de evaluación, la versión del modelo y el criterio aplicado.

Ejemplo empresarial

Antes de desplegar una versión, la organización revisa impacto dispar 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

Resultado desproporcionadamente adverso para un grupo aunque la regla no use explícitamente ese atributo.

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Definición técnica
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Cómo funciona
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.