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Los sistemas de IA fueron en su día de ciencia ficción. Hoy en día, forman parte central de la toma de decisiones corporativa moderna. Con esta integración surge una pregunta urgente: ¿estamos desarrollando productos de IA que sean justos?
Los desarrolladores sénior buscan comprender el propósito de las medidas de equidad en el desarrollo de productos de IA y cómo aplicarlas en la práctica. Ayúdales a afrontar los desafíos más comunes:
En este artículo abordaremos el papel que desempeñarán las medidas de equidad en el desarrollo de productos de IA. También exploraremos cómo los desarrolladores pueden mitigar los posibles sesgos y lograr resultados equitativos en una nueva era de tecnologías de inteligencia artificial.
Contenido
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La equidad en la inteligencia artificial actúa como una brújula moral en un mundo tecnológico en constante evolución.
Su propósito es guiarnos hacia algoritmos imparciales que generen resultados justos, independientemente de los antecedentes de las personas afectadas.
Si eres un desarrollador sénior, sabrás que la equidad en la IA no es un simple interruptor de encendido y apagado, sino un enfoque de múltiples capas que se extiende a sectores clave como las finanzas, la selección de personal o la atención sanitaria.
Para hacerlo bien, tendrás que tener en cuenta diversas métricas y marcos de equidad en lugar de limitarte a evitar sesgos evidentes. Existen varias formas eficaces de medir la “equidad”, y cada una presenta sus propias fortalezas y debilidades.
Esta métrica busca garantizar que los distintos grupos demográficos reciban resultados positivos a tasas similares.
Por ejemplo, en un sistema de aprobación de préstamos, la paridad demográfica implicaría que la tasa de aprobación sea aproximadamente la misma para todos los grupos raciales o étnicos.
Las cuotas igualadas se utilizan para mantener iguales las tasas de falsos positivos y falsos negativos entre los distintos grupos demográficos.
En un sistema de diagnóstico médico, las cuotas igualadas implicarían que el sistema tiene la misma probabilidad de diagnosticar correctamente a personas de diferentes grupos.
Esta métrica tiene como objetivo mantener iguales las tasas de falsos positivos en las predicciones de un modelo entre distintos grupos demográficos.
Tomemos como ejemplo una herramienta de evaluación de riesgos: la igualdad predictiva implicaría que la herramienta tiene la misma probabilidad de señalar erróneamente como de alto riesgo a personas de diferentes grupos.
Este principio se basa en la idea de que personas similares deberían recibir resultados similares, independientemente de su pertenencia a un grupo.
Definir una métrica de similitud es clave aquí y garantiza que el sistema de IA trate a personas similares de manera coherente.
Nota: Es posible que varias métricas se superpongan dentro del ámbito de la equidad en la IA. Por ejemplo, la equidad individual implica tratar de forma similar a personas similares, independientemente de su pertenencia a un grupo, mientras que la paridad demográfica se centra en lograr igualdad de resultados entre distintos grupos. Puede que necesite aplicar ambas métricas, o priorizar una sobre la otra, según el caso de uso.
No se puede corregir lo que no se entiende. Ahí es donde entra en juego la interpretabilidad: necesitamos comprender por qué un modelo de IA hace determinadas predicciones.
Las técnicas de IA explicable (XAI) nos ayudan a comprender el proceso de toma de decisiones de IA del modelo, lo que nos permite identificar y corregir sesgos. Esto es fundamental para generar confianza, especialmente en aplicaciones sensibles.
Una misma solución no sirve para todos en muchos ámbitos de la vida, y lo mismo ocurre con los distintos grupos demográficos.
Diversos grupos de usuarios necesitan diferentes umbrales de decisión. En el ámbito sanitario, por ejemplo, un umbral de evaluación de riesgos que funciona para un grupo puede no ser adecuado para otro.
El uso de distintos umbrales permite tener en cuenta estas variaciones y resulta clave para lograr resultados justos. Sin embargo, esto conlleva diversos desafíos, como el cumplimiento normativo y los sesgos en los datos.
Los sistemas de inteligencia artificial, a pesar de su sofisticación, no son inmunes a los sesgos, lo que puede generar problemas significativos.
El sesgo no controlado puede dar lugar a prácticas discriminatorias, erosiona la confianza de los usuarios y usuarias y causa daños a la reputación. Estos sesgos pueden introducirse sin una supervisión continua, y comprenderlos es el primer paso para abordarlos mediante las medidas de equidad adecuadas.
Este tipo de sesgo se produce cuando los datos de entrenamiento no reflejan la diversidad del mundo real.
Puede compararse con enseñar a un niño una única perspectiva: inevitablemente desarrollará una visión sesgada. Para evitarlo, es fundamental utilizar conjuntos de datos diversos y representativos.
Este sesgo se manifiesta cuando los usuarios interactúan con el sistema, a menudo a través de bucles de retroalimentación o patrones de comportamiento. La supervisión continua y el uso de técnicas de aprendizaje automático sensibles a la equidad pueden ayudar a mantener este tipo de sesgo bajo control.
Este tipo de sesgo se origina en las decisiones de diseño del propio algoritmo, que pueden favorecer de forma no intencionada a determinados grupos. Los ajustes realizados antes o durante el procesamiento pueden contribuir a garantizar que el algoritmo actúe de forma justa.
¿De dónde provienen estos sesgos? A menudo surgen en distintas etapas del desarrollo, y conocer su origen es clave para poder abordarlos eficazmente.
Este sesgo aparece cuando los prejuicios presentes en datos históricos se incorporan a los sistemas de IA. Por ejemplo, si los datos de contratación anteriores favorecieron a ciertos grupos, una IA entrenada con esos datos perpetuará esos sesgos. La aplicación de medidas de equidad en el desarrollo de IA resulta fundamental para corregir este tipo de problemas.
Este tipo de sesgo se produce cuando los prejuicios sociales estructurales se trasladan a los sistemas de IA, como si fueran un virus que afecta a todo el sistema. La implementación de restricciones centradas en la equidad puede ayudar a identificar estos sesgos desde las primeras etapas del desarrollo.
Las decisiones tomadas durante el desarrollo (como qué variables utilizar o cómo ponderarlas) pueden introducir sesgos involuntarios. Un diseño ético de productos basados en IA pone el foco en la mitigación proactiva de dichos sesgos para prevenir su aparición.
Un sistema de inteligencia artificial verdaderamente inclusivo requiere establecer salvaguardas y considerar el impacto en todos los grupos demográficos, algo especialmente crucial en estas primeras etapas de la gobernanza de la IA.
"La regulación de la inteligencia artificial aún se encuentra en una fase incipiente, por lo que es fundamental documentar de forma detallada las medidas adoptadas para mitigar la discriminación. Las iteraciones continuas de entrenamiento, así como las verificaciones para evitar la degradación del rendimiento a lo largo del tiempo, también son esenciales", afirma un desarrollador senior de IA en Flexxible.
Pero, ¿cómo aplicamos en la práctica medidas de equidad en este desarrollo ético de productos de IA?
En definitiva, se trata de un compromiso a lo largo de todo el ciclo de vida del producto, no de una solución puntual. Puede compararse con construir una casa sobre unos cimientos sólidos: la equidad debe estar integrada desde la base.
Este proceso comienza con la recopilación y el preprocesamiento de los datos. Es fundamental definir los objetivos de equidad relevantes para el proyecto: por ejemplo, minimizar el sesgo de género en los procesos de selección o garantizar un acceso equitativo a los recursos sanitarios en función de factores socioeconómicos.
Para ello, necesitamos examinar los conjuntos de datos de entrenamiento en busca de representación adecuada, así como identificar y mitigar posibles sesgos. Es comparable a eliminar las malas hierbas de un jardín antes de plantar: este paso inicial reduce significativamente el riesgo de obtener resultados sesgados.
Los investigadores están desarrollando activamente técnicas para abordar el sesgo de los datos. Reciente un equipo del MIT ha desarrollado un método que identifica y elimina puntos específicos en los conjuntos de datos de entrenamiento que contribuyen en mayor medida a los errores del modelo en subgrupos minoritarios.
Durante las fases de entrenamiento y validación del modelo, es fundamental implementar restricciones de equidad directamente en los algoritmos. Métricas como la paridad demográfica, la igualdad de oportunidades y el impacto dispar permiten al equipo evaluar el modelo para garantizar que trata a todos los grupos de forma equitativa.
Tras la implementación, el monitoreo continuo resulta clave. De este modo, es posible evaluar los resultados del modelo y recabar activamente la opinión de los usuarios, actuando como un observador atento, preparado para abordar cualquier sesgo emergente.
A lo largo de este proceso, las auditorías periódicas basadas en métricas de equidad y directrices éticas son imprescindibles. Estas auditorías funcionan como controles de seguridad; sin ellas, existe el riesgo de incumplir las normativas de privacidad y transparencia de los datos.
Desde el punto de vista técnico, podemos aplicar técnicas como la corrección adversarial de sesgos o la reponderación para ajustar y mejorar nuestros algoritmos. Además, la IA explicable (XAI) facilita la comprensión del “por qué” detrás de las decisiones del modelo, permitiendo realizar ajustes específicos y precisos.
El impacto de la inteligencia artificial se extiende a casi todos los sectores del mundo real que se puedan imaginar, lo que exige versatilidad por parte de los desarrolladores a la hora de abordar medidas de equidad.
Estas son algunas de las implicaciones clave con las que probablemente nos encontraremos.
Cuando los resultados pueden significar literalmente la diferencia entre la vida y la muerte, la equidad se vuelve urgente.
En el sector sanitario, la IA se utiliza para tareas críticas como el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades. Los algoritmos de IA deben entrenarse con conjuntos de datos diversos para evitar sesgos que podrían provocar disparidades en los resultados de los pacientes e incluso diagnósticos erróneos entre distintos grupos demográficos.
Las medidas de equidad son ahora un imperativo empresarial en el sector financiero, que cuenta con la mayor proporción de organizaciones con sistemas de IA totalmente operativos: un 35%, según Statista.
Entre estas medidas se incluyen, por ejemplo, las aprobaciones de préstamos impulsadas por IA, que se someten a rigurosas pruebas para eliminar sesgos que podrían negar injustamente el crédito a determinados grupos demográficos.
Implementar la equidad en la industria financiera ayuda a generar confianza con una clientela diversa y a mantener el cumplimiento normativo, aspectos cruciales para la estabilidad y el éxito a largo plazo.
Los modelos de IA generativa, como los que se usan para crear texto e imágenes (por ejemplo, Gemini o ChatGPT), presentan desafíos únicos en materia de equidad.
Estos modelos suelen perpetuar e incluso amplificar los sesgos existentes en los datos de entrenamiento, lo que puede producir resultados discriminatorios u ofensivos.
Por ello, los desarrolladores deben aplicar una curación cuidadosa de los datos y emplear técnicas de entrenamiento que mitiguen el sesgo en estos modelos generativos, como el preprocesamiento y ajustes algorítmicos específicos.
La equidad de la IA es esencial para los CIOs que buscan gestionar equipos técnicos distribuidos en múltiples ubicaciones.
Sin medidas equitativas, no es posible garantizar un acceso igualitario a recursos y oportunidades para los distintos grupos que utilizan el producto.
El diseño de herramientas impulsadas por IA para la asignación de tareas, la evaluación del rendimiento y la comunicación debe evitar sesgos que puedan perjudicar a los empleados que trabajan en remoto.
"Es importante que los criterios de evaluación estén estandarizados y se apliquen por igual a todos los miembros del equipo, ya sea que trabajen de forma remota o en la oficina", dice un desarrollador senior de Flexxible. "Para garantizar igualdad de oportunidades, los CIO deben analizar las métricas de rendimiento desglosadas por ubicación y tiempos de respuesta en cada una".
Plataformas de gestión del rendimiento están desempeñando un papel clave en la satisfacción de estas necesidades. Utilizan analítica avanzada para detectar posibles sesgos en los datos de rendimiento identificar posibles sesgos en los datos de rendimiento y permiten a los CIOs abordar fácilmente las disparidades.
Además, facilitan evaluaciones objetivas al ofrecer visibilidad sobre la actividad y los resultados de los empleados. Apoyadas por funciones integradas de comunicación que promueven la retroalimentación equitativa y el intercambio de información.
Soluciones tecnológicas
Productos que ofrecen Gestión centralizada, visibilidad en todos los endpoints y soporte automatizado son herramientas invaluables para la equidad en los sistemas de IA.
Estas soluciones están ganando popularidad porque mejoran la eficiencia de los dispositivos y proporcionan soporte TI experto, una verdadera bendición para el 80% de los trabajadores remotos que pierden tiempo debido a problemas técnicos, según un estudio reciente de
Una vez integradas en las operaciones cotidianas, estas herramientas permiten a los desarrolladores estandarizar la experiencia digital en el puesto de trabajo a lo largo de toda la organización y ofrecen a los responsables una visión sólida para detectar y corregir sesgos en procesos impulsados por IA.
La inteligencia artificial sigue transformando el mundo del trabajo a distancia. La búsqueda de prácticas responsables requiere nuevas soluciones que promuevan la equidad en entornos remotos.
Flexxible ofrece un conjunto de herramientas diseñadas para hacer frente a estos desafíos y gestionar el Experiencia digital del empleado de manera justa y eficaz, incluyendo:
FlexxClient: Nuestra plataforma de automatización mejora la experiencia digital de los empleados con soporte TI automatizado y visibilidad total para todas las partes interesadas. Los CIOs pueden supervisar el uso y rendimiento de las herramientas de IA en distintos grupos de usuarios, identificando y corrigiendo sesgos en los procesos impulsados por IA.
FlexxDesktop: Nuestra solución de escritorio como servicio ofrece escritorios virtuales flexibles, automatizados y con recuperación automática. Los usuarios y las usuarias acceden de forma equitativa a los recursos informáticos, independientemente de su ubicación o dispositivo.
FlexxSecurity: Nuestra plataforma de seguridad para endpoints unifica la gestión y la monitorización TI automatizada. Todos los usuarios y usuarias y dispositivos reciben la misma protección gracias a la seguridad centralizada y la gestión de parches.
La capacidad de Flexxible para adaptar sus soluciones a las diversas necesidades de los usuarios la convierte en una opción confiable para organizaciones que desean preparar su infraestructura TI para el futuro con la equidad como prioridad.
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* Gartner®, Magic Quadrant™ for Digital Employee Experience Management Tools, Dan Wilson, Tom Cipolla, Stuart Downes, Autumn Stanish, Lina Al Dana, 26 Agosto 2024 **Gartner®, Magic Quadrant™ for Desktop as a Service, Stuart Downes, Eri Hariu, Mark Margevicius, Craig Fisler, Sunil Kumar, 16 de Septiembre de 2024
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