Comprender la equidad en la toma de decisiones de la IA es fundamental, ya que los sistemas automatizados influyen cada vez más en las oportunidades, los recursos y los resultados para las personas. Existen varios conceptos de equidad que se deben conocer:

• Igualdad de oportunidades: Requiere que los sistemas de IA ofrezcan posibilidades similares de resultados favorables a individuos con calificaciones similares, independientemente de su origen o pertenencia a un grupo;
• Equidad individual: Se centra en tratar a individuos similares de manera similar, garantizando que un sistema de IA no favorezca ni perjudique arbitrariamente a nadie;
• Equidad grupal: Se ocupa de asegurar que los diferentes grupos demográficos (como los definidos por raza, género o edad) sean tratados de manera equitativa por el sistema en su conjunto.

Para promover la equidad y reducir el sesgo en los sistemas de IA, se emplean comúnmente varias estrategias:

• Construir y mantener conjuntos de datos diversos y representativos;
• Realizar auditorías algorítmicas para detectar y abordar el sesgo;
• Revisar y actualizar regularmente los modelos para reflejar las realidades actuales;
• Involucrar a partes interesadas de diferentes orígenes en el proceso de desarrollo;
• Aplicar algoritmos conscientes de la equidad y técnicas de post-procesamiento.

La mitigación del sesgo suele implicar compensaciones, especialmente entre la equidad y otros objetivos como la precisión o la eficiencia. Aumentar la equidad puede requerir ajustar un modelo de manera que se reduzca su precisión predictiva general o se incrementen las demandas computacionales. Equilibrar estas compensaciones es un desafío central, ya que la solución ideal depende del contexto específico y de las prioridades éticas de las partes interesadas involucradas.