Detección de sesgos

La detección de sesgos abarca métodos y herramientas para identificar, medir y monitorizar patrones injustos o discriminatorios en sistemas de IA. Aunque el sesgo suele discutirse en términos de datos de entrenamiento, una detección eficaz debe abordar múltiples fuentes: sesgos históricos en los datos, sesgos de medición en la recogida de variables, sesgos algorítmicos introducidos por decisiones de diseño del modelo y sesgos de despliegue que emergen cuando el sistema interactúa con poblaciones reales. La detección de sesgos no es una actividad puntual previa al lanzamiento, sino un requisito operativo continuo durante todo el ciclo de vida.

El EU AI Act exige a los proveedores de sistemas de alto riesgo implementar prácticas adecuadas de gobernanza de datos, incluyendo el examen de posibles sesgos (artículo 10). Los requisitos de gestión de riesgos (artículo 9) obligan a identificar riesgos relacionados con el impacto del sistema en los derechos fundamentales, lo que incluye resultados discriminatorios. Para entidades usuarias que despliegan IA en contextos cubiertos por requisitos de evaluación de impacto en derechos fundamentales (FRIA), el monitoreo de sesgos es aún más crítico. Más allá del cumplimiento, el sesgo en sistemas de alto riesgo (scoring de crédito, contratación, tarificación de seguros) puede generar responsabilidad legal, daño reputacional y perjuicios a personas afectadas.

Existen varios tipos de sesgo. El sesgo estadístico se produce cuando las predicciones se desvían sistemáticamente para ciertos grupos, a menudo medido con métricas como demographic parity o equalized odds. El sesgo de representación aparece cuando los datos de entrenamiento infra-representan a ciertos grupos, degradando el rendimiento para esos colectivos. El sesgo de medición surge cuando variables o etiquetas capturan fenómenos distintos según el grupo, por ejemplo usar registros de arrestos como proxy de conducta criminal. El sesgo histórico refleja desigualdades sociales presentes en datos que describen un mundo sesgado, como disparidades de género en decisiones históricas de contratación. El sesgo de agregación aparece cuando se aplica un único modelo a grupos con distribuciones distintas que se beneficiarían de modelos separados.

Implemente detección de sesgos en varias etapas: preparación de datos, entrenamiento, pruebas predespliegue y monitorización en producción. Defina métricas de equidad apropiadas para su caso de uso y para las características protegidas relevantes en su jurisdicción. Documente metodología, resultados y acciones correctivas como parte de la documentación técnica del Anexo IV. Distinga pruebas puntuales de monitorización continua: el sesgo puede emerger o cambiar cuando las distribuciones poblacionales evolucionan. Establezca umbrales que activen revisión y remediación.