¿Decisiones Inteligentes?: Cómo Detectar y Prevenir Sesgos en la IA

El futuro legal anticipa que los sesgos serán debatidos cada vez más en cortes y tribunales en todo el mundo.

Por eso es importante que las empresas comprendan cómo se presentan estos sesgos, cómo identificarlos y qué hacer para prevenirlos. Algunos de los sesgos más comunes son el sesgo de género, el sesgo de edad, el sesgo por origen étnico o socioeconómico, el sesgo por discapacidad, el sesgo lingüístico o cultural, el sesgo por estado civil o maternidad y el sesgo por apariencia física. Sin embargo, existen otros sesgos que suelen pasar desapercibidos, como los derivados de la traducción del lenguaje en los inputs, el alcance geográfico limitado de las muestras utilizadas por la IA o errores operativos en el procesamiento. Además, las empresas deben prestar atención a la forma en que formulan sus solicitudes a la IA, ya que los prompts mal planteados también pueden generar resultados sesgados o inexactos.

Igualmente, se está volviendo cada vez más habitual que las empresas tomen decisiones basadas en inteligencia artificial, lo que conlleva el riesgo de replicar sus sesgos. Por ello, deben ser plenamente conscientes del impacto en los derechos fundamentales y actuar con responsabilidad al implementar y utilizar estas tecnologías.

Cuando estos sesgos no se detectan ni se corrigen, las consecuencias para la empresa son reales. Se toman decisiones equivocadas, se limita la diversidad, se pierde talento competitivo y se afecta directamente la eficiencia operativa. Además, los errores sistemáticos en procesos automatizados pueden generar reclamos internos, pérdida de confianza del personal o de los clientes, e incluso exposición en medios o redes sociales que cuestan reputación y credibilidad. Todo esto puede traducirse en costos adicionales, procesos legales o pérdida de oportunidades estratégicas.

Para reducir estos riesgos, las empresas deben adoptar medidas concretas, sostenibles y transversales.

Algunas recomendaciones clave incluyen:

• Realizar evaluaciones de impacto sobre el uso de la tecnología en procesos específicos, i.e. decisiones específicas.
• Solicitar a proveedores de tecnología informes técnicos que detallen cómo fue entrenado el modelo, qué variables utiliza, y qué pruebas de sesgo o impacto ha superado, incorporando cláusulas contractuales que obliguen a entregar esta información y actualizaciones.
• Documentar todas las decisiones automatizadas relevantes, incluyendo cómo se generan, qué criterios siguen, qué controles existen y cómo puede una persona solicitar revisión o corrección.
• Incluir advertencias explícitas en los procesos internos y formularios, informando cuando una decisión será automatizada total o parcialmente, y ofreciendo un canal claro para solicitar su revisión por una persona.
• Implementar una política interna sobre el uso responsable de IA, que establezca principios de equidad, no discriminación y revisión humana en decisiones sensibles, y que sea vinculante para todas las áreas que desarrollen o contraten tecnología.
• Realizar auditorías periódicas de los sistemas algorítmicos utilizados, con participación de equipos legales, de compliance, tecnología y diversidad, para identificar sesgos y proponer ajustes antes de que generen consecuencias reales.
• Capacitar a los equipos de recursos humanos, tecnología, legal y liderazgo en identificación de sesgos y funcionamiento de IA, para que no deleguen decisiones complejas sin evaluar el contexto humano.
• Crear un comité o grupo de revisión transversal que supervise la implementación de herramientas automatizadas, evalúe resultados y detecte patrones anómalos o efectos discriminatorios no previstos.
• Diseñar canales internos de reporte donde empleados o candidatos puedan alertar sobre decisiones automatizadas injustas o poco claras, y darles seguimiento con procedimientos definidos y transparentes.
• Actualizar de forma periódica los datos que alimentan los sistemas de IA, evitando que reflejen patrones obsoletos, estereotipos o dinámicas no representativas del entorno actual.

La inteligencia artificial es una herramienta poderosa para escalar procesos y tomar decisiones más informadas, pero solo si se utiliza con controles adecuados. Prevenir sesgos no es una opción técnica, es una responsabilidad empresarial. Las compañías que tomen medidas desde ahora no solo reducirán sus riesgos: también fortalecerán la calidad de sus decisiones, la confianza interna y externa, y su posicionamiento como organizaciones justas, modernas y preparadas para un entorno exigente.

Escrito por Guillermo Larrea y Victoria Villagómez.