La ética en inteligencia artificial no es solo un tema de conferencias académicas. Es una necesidad práctica y urgente en el desarrollo de sistemas que afectan a millones de personas.
El problema del sesgo #
Los sesgos algorítmicos no surgen de la nada. Son el resultado de decisiones humanas en el diseño, la selección de datos y la definición de objetivos. Cuando un sistema de reconocimiento facial falla desproporcionadamente con personas de piel oscura, no es un “bug” técnico, es un fracaso ético en el proceso de desarrollo.
Implementación práctica #
La ética algorítmica operativa requiere:
- Auditoría participativa con comunidades afectadas
- Transparencia radical en los datasets y modelos
- Mecanismos de rendición de cuentas claros
- Evaluación continua del impacto real
El camino por delante #
Necesitamos más que buenas intenciones. Necesitamos metodologías, herramientas y marcos de gobernanza que hagan la ética una parte integral del desarrollo técnico.
En Brisecom estamos trabajando en estos enfoques prácticos, documentando procesos y compartiendo nuestros aprendizajes con la comunidad.