La Inteligencia Artificial (IA) se ve con frecuencia como una tecnología revolucionaria, capaz de proporcionar eficiencia, precisión y abrir nuevas oportunidades estratégicas. Sin embargo, mientras las empresas se benefician de las ventajas de la IA, también surge un desafío crítico y a veces descuidado: la equidad algorítmica. Sesgos ocultos en estos sistemas pueden comprometer no solo la eficiencia de las decisiones empresariales, sino también generar consecuencias legales, éticas y sociales significativas.
La presencia de sesgos algorítmicos puede explicarse por la naturaleza de la propia IA, especialmente en el aprendizaje automático (machine learning). Los modelos se entrenan con datos históricos, y cuando estos datos reflejan prejuicios o distorsiones sociales, los algoritmos naturalmente terminan perpetuando estos sesgos. Además de los sesgos en la información, el propio algoritmo puede generar una descompensación en la ponderación de los factores realizada, o en los datos utilizados como proxy, es decir, datos que sustituyen la información original, pero no son los ideales para ese análisis.
Un ejemplo emblemático de este fenómeno se encuentra en el uso del reconocimiento facial, especialmente en contextos sensibles como la seguridad pública. Varias ciudades brasileñas han adoptado sistemas automatizados con el objetivo de aumentar la eficacia de las acciones policiales, pero los análisis demuestran que estos algoritmos con frecuencia cometen errores significativos, sobre todo al identificar a individuos de grupos étnicos específicos, como las personas negras. Los estudios de la investigadora Joy Buolamwini, del MIT, señalaron que los algoritmos comerciales presentan tasas de error superiores al 30% para mujeres negras, mientras que para hombres blancos, la tasa cae drásticamente a menos del 1%.
Legislación brasileña: más rigidez en el futuro
En Brasil, además de la Ley General de Protección de Datos (LGPD), también está en trámite el Marco Legal de la IA (PL nº 2338/2023), que establece directrices generales para el desarrollo y la aplicación de la IA en el país.
Aunque aún no está aprobado, este proyecto de ley ya señala derechos que las empresas deberán respetar, como: derecho a la información previa (informar cuando el usuario está interactuando con un sistema de IA), derecho a la explicación de las decisiones automatizadas, derecho a impugnar decisiones algorítmicas y derecho a la no discriminación por sesgos algorítmicos.
Estos puntos exigirán que las empresas implementen transparencia en los sistemas de IA generativa (por ejemplo, dejando claro cuándo un texto o respuesta fue generado por máquina) y mecanismos de auditoría para explicar cómo el modelo llegó a una determinada salida.
Gobernanza algorítmica: la solución para los sesgos
Para las empresas, los sesgos algorítmicos van más allá del ámbito ético, se convierten en problemas estratégicos relevantes. Los algoritmos sesgados tienen el potencial de distorsionar decisiones esenciales en procesos internos como reclutamiento, concesión de crédito y análisis de mercado. Por ejemplo, un algoritmo de análisis de rendimiento de sucursales que sobreestima sistemáticamente las regiones urbanas en detrimento de las regiones periféricas (debido a datos incompletos o prejuicios) puede llevar a inversiones mal dirigidas. Así, sesgos ocultos minan la eficacia de las estrategias basadas en datos, haciendo que los ejecutivos tomen decisiones basadas en información parcialmente incorrecta.
Estos sesgos pueden corregirse, pero dependerán de una estructura de gobernanza algorítmica, con enfoque en la diversidad de los datos utilizados, transparencia de los procesos y en la inclusión de equipos diversos y multidisciplinarios en el desarrollo tecnológico. Al invertir en diversidad en los equipos técnicos, por ejemplo, las empresas pueden identificar más rápidamente posibles fuentes de sesgo, garantizando que se consideren diferentes perspectivas y que se detecten fallos de manera temprana.
Además, el uso de herramientas de monitoreo continuo es fundamental. Estos sistemas ayudan a detectar la deriva de sesgos algorítmicos en tiempo real, permitiendo ajustes rápidos y minimizando el impacto negativo.
La transparencia es otra práctica esencial en la mitigación de sesgos. Los algoritmos no deben funcionar como cajas negras, sino como sistemas claros y explicables. Cuando las empresas optan por la transparencia, ganan la confianza de clientes, inversores y reguladores. La transparencia facilita auditorías externas, fomentando una cultura de responsabilidad compartida en la gestión de la IA.
Otras iniciativas incluem la adhesión a marcos y certificaciones para la gobernanza de IA responsable. Esto incluye crear comités internos de ética en IA, definir políticas corporativas para su uso y adoptar estándares internacionales. Por ejemplo, marcos como: la ISO/IEC 42001 (gestión de inteligencia artificial), la ISO/IEC 27001 (seguridad de la información) y la ISO/IEC 27701 (privacidad) ayudan a estructurar controles en los procesos de datos utilizados por IA generativa. Otro ejemplo es el conjunto de prácticas recomendadas por el NIST (Instituto Nacional de Estándares y Tecnología) de EE. UU. que orienta la gestión del riesgo algorítmico, cubriendo la detección de sesgos, verificaciones de calidad de datos y monitoreo continuo de modelos.
Las consultorías especializadas desempeñan un papel estratégico en este escenario. Con experiencia en inteligencia artificial responsable, gobernanza algorítmica y cumplimiento regulatorio, estas empresas ayudan a las organizaciones no solo a evitar riesgos, sino a convertir la equidad en una ventaja competitiva. La actuación de estas consultorías va desde evaluaciones detalladas de riesgo, hasta el desarrollo de políticas internas, pasando por entrenamientos corporativos sobre ética en IA, garantizando que los equipos estén preparados para identificar y mitigar posibles sesgos algorítmicos.
De esta manera, la mitigación de los sesgos algorítmicos no es solo una medida preventiva, sino una estrategia. Empresas que se preocupam com a equidade algorítmica demuestran responsabilidad social, refuerzan su reputación y se protegen contra sanciones legales y crisis públicas. Los algoritmos imparciales tienden a ofrecer ideas más precisas y equilibradas, aumentando la eficacia de las decisiones empresariales y fortaleciendo la posición competitiva de las organizaciones en el mercado.
Por Sylvio Sobreira Vieira, CEO y Jefe de Consultoría de SVX Consultoría
