La Inteligencia Artificial (IA) se ve a menudo 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, surge también un desafío crítico y, a veces, negligenciado: la equidad algorítmica. Sesgos ocultos en estos sistemas pueden comprometer no solo la eficiencia de las decisiones empresariales, pero generar consecuencias legales, éticas y sociales significativas.
La presencia de sesgos algorítmicos puede ser explicada por la naturaleza de la propia IA, especialmente en el aprendizaje automático. Los modelos son entrenados con datos históricos, y cuando esos datos reflejan prejuicios o distorsiones sociales, los algoritmos naturalmente terminan perpetuando estos sesgos. Además de los sesgos en la información, el propio algoritmo puede traer un desajuste en la ponderación de factores realizada, o en los datos utilizados como proxy, es decir, datos que sustituyen la información original, pero no son las ideales para ese análisis.
Un ejemplo emblemático de este fenómeno se encuentra en el uso de reconocimiento facial, especialmente en contextos sensibles como la seguridad pública. Diversas ciudades brasileñas adoptaron sistemas automatizados con el objetivo de aumentar la eficacia de las acciones policiales, pero análisis muestran que estos algoritmos a menudo cometen errores significativos, sobre todo al identificar individuos de grupos étnicos específicos, como personas negras. Estudios de la investigadora Joy Buolamwini, do 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, além da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) também está em tramitação o Marco Legal da IA (PL nº 2338/2023), que establece directrices generales para el desarrollo y aplicación de IA en el país.
Aunque aún no 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 no ser discriminado 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 generada por máquina) y mecanismos de auditoría para explicar cómo el modelo llegó a determinada salida
Gobernanza algorítmica: la solución para los sesgos
Para empresas, los sesgos algorítmicos van más allá de la esfera ética, se convierten en problemas estratégicos relevantes. Los algoritmos sesgados tienen el potencial de distorsionar decisiones esenciales en procesos internos como el reclutamiento, concesión de crédito y análisis de mercado. Por ejemplo, un algoritmo de análisis de rendimiento de sucursales que sobrestime sistemáticamente regiones urbanas en detrimento de 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 ser corregidos, 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 diversificados y multidisciplinarios en el desarrollo tecnológico. Al invertir en diversidad en los equipos técnicos, por ejemplo, las empresas pueden identificar más rápidamente fuentes potenciales de sesgo, garantizando que se consideren perspectivas diferentes y que se detecten fallas tempranamente
Además de eso, el uso de herramientas de monitoreo continuo es fundamental. Estos sistemas ayudan a detectar la deriva de sesgos algorítmicos en tiempo real, posibilitando 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 los clientes, inversores y reguladores. La transparencia facilita auditorías externas, incentivando una cultura de responsabilidad compartida en la gestión de la IA
Otras iniciativas incluyen 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, frameworks como: a ISO/IEC 42001 (gestão de inteligência artificial, a ISO/IEC 27001 (segurança da informação) e ISO/IEC 27701 (privacidade) ajudam a estruturar controles nos processos de dados usados 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 de riesgo algorítmico, cubriendo la detección de sesgo, 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, pero transformar la equidad en 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 prejuicios algorítmicos
De esta forma, la mitigación de los sesgos algorítmicos no es solo una medida preventiva, sino un enfoque estratégico. Las empresas que se preocupan por la equidad algorítmica demuestran responsabilidad social, refuerzan su reputación y se protegen contra sanciones legales y crisis públicas. Los algoritmos imparciales tienden a ofrecer información más precisa y equilibrada, 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
