Sesgo por omisión: cómo la IA deja fuera a América Latina

El texto escrito por Leon Palafox el 8 de Julio del 2025 aborda la problemática de la adopción de la inteligencia artificial (IA) sin considerar el contexto cultural y social específico de cada región, particularmente en América Latina. El autor argumenta que la IA, a diferencia de otras tecnologías anteriores, no es neutral y requiere una adaptación local para evitar replicar sesgos y desigualdades existentes.

La IA requiere una adaptación local para evitar replicar sesgos y desigualdades existentes.

📝 Puntos clave

• La adopción de tecnología en el pasado era sencilla, pero la IA es diferente porque interpreta y predice en función de los datos con los que fue entrenada.
• Importar sistemas de IA sin adaptarlos al entorno local puede replicar errores ya vistos en la ciencia de datos.

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• Los marcos éticos diseñados en el norte global pueden no reflejar las prioridades y valores sociales de América Latina.
• Millones de personas en América Latina son invisibles para la IA porque no están representadas en los datos de entrenamiento.
• La ética no es neutral y debe tomar en cuenta el contexto, la historia y las heridas colectivas de cada región.
• Es necesario construir capacidades éticas desde dentro, formando a los futuros desarrolladores y líderes sociales en una comprensión crítica de la IA justa.
• El objetivo no es rechazar la tecnología, sino exigirle más y desarrollar conciencia sobre su impacto.

Lo malo y lo bueno 👎👍

¿Cuál es el principal problema que plantea el autor con respecto a la adopción de la IA?

El principal problema es la importación de modelos y marcos éticos de IA sin considerar el contexto cultural, social y económico específico de América Latina, lo que puede llevar a la replicación de sesgos, la exclusión de ciertos grupos y la creación de soluciones irrelevantes o dañinas.

¿Qué solución propone el autor para abordar este problema?

La solución propuesta es construir capacidades éticas desde dentro, formando a los futuros desarrolladores, diseñadores de políticas y líderes sociales en una comprensión crítica y situada de lo que significa una IA justa, que contribuya activamente a reducir las desigualdades existentes y que tenga en cuenta las particularidades de cada región.