{"id":28991,"date":"2026-05-15T08:00:22","date_gmt":"2026-05-15T07:00:22","guid":{"rendered":"https:\/\/observatorioigualdadyempleo.es\/?p=28991"},"modified":"2026-05-14T11:13:25","modified_gmt":"2026-05-14T10:13:25","slug":"los-sesgos-del-algoritmo","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/activat9-cp344.wordpresstemporal.com\/observatorio_igualdad_y_empleo\/los-sesgos-del-algoritmo\/","title":{"rendered":"Los sesgos del algoritmo"},"content":{"rendered":"

En la actualidad todas las personas nos vemos inmersas en el uso de internet e inteligencia artificial en nuestra vida cotidiana. La extensi\u00f3n y uso intensivo de estas tecnolog\u00edas tiene un fuerte impacto social, haciendo necesaria una revisi\u00f3n cr\u00edtica de su funcionamiento.<\/p>\n

El sesgo algor\u00edtmico<\/h3>\n

Para hacer un an\u00e1lisis cr\u00edtico desde la perspectiva de g\u00e9nero es necesario conocer los siguientes conceptos:<\/p>\n

Sesgo:<\/strong><\/a> podemos entender el sesgo como una inclinaci\u00f3n o preferencia desproporcionada, ya sea a favor o en contra de una cosa, persona o grupo en comparaci\u00f3n con otra, generalmente de una manera que se considera injusta, sistem\u00e1tica o no objetiva.<\/p>\n

Algoritmo:<\/strong> los algoritmos se pueden definir como una lista de instrucciones detalladas que se han dise\u00f1ado para realizar una tarea espec\u00edfica. Esta lista se desarrolla a trav\u00e9s de un conjunto de operaciones de secuencias l\u00f3gicas.<\/p>\n

Machine learning:<\/strong> es una rama de la inteligencia artificial cuyo objetivo es el aprendizaje aut\u00f3nomo de las m\u00e1quinas. A trav\u00e9s del mismo se desarrollan algoritmos y modelos capaces de analizar un gran volumen de datos y aprender de sus patrones. Posteriormente, a trav\u00e9s de este aprendizaje, realizan inferencias precisas sobre nuevos datos.<\/p>\n

De esta forma, el sesgo algor\u00edtmico se produce cuando existen errores sistem\u00e1ticos en el proceso de aprendizaje aut\u00f3nomo que producen resultados injustos o discriminatorios. Es decir, los sesgos ya existentes en la sociedad se reproducen o incluso refuerzan en este proceso.<\/p>\n

\u00bfQui\u00e9n contagia los sesgos al algoritmo?<\/h3>\n

Codificar algoritmos es una tarea que no est\u00e1 exenta de una parte subjetiva. A pesar de que tengamos la impresi\u00f3n de que su contenido es en principio neutro, las personas transmiten de forma inconsciente prejuicios y estereotipos al lenguaje tecnol\u00f3gico. Aude Bernheim y Flora Vincent reflejan en su libro \u201cInteligencia artificial, \u00a1no sin ellas!\u201d el origen de un algoritmo con prejuicios es multicausal. Se trata de una combinaci\u00f3n de causas que ocurren en las diferentes etapas del dise\u00f1o, y es lo que denominan \u201ccontagio sexista\u201d.<\/p>\n

Los equipos cient\u00edficos suelen ser poco diversos. Esta composici\u00f3n afecta, por ejemplo, a los temas de investigaci\u00f3n que se eligen o la manera en que se llevan a cabo las investigaciones.\u00a0 La elecci\u00f3n de unos datos y no otros, el estudio de determinados temas, la perspectiva aplicada, etc., \u201ccontagian\u201d<\/strong> los sesgos a los algoritmos y los lenguajes digitales.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 efectos tienen estos sesgos en la vida de las mujeres?<\/h3>\n

Podemos ver ejemplos concretos de los efectos que tienen los sesgos de los algoritmos en la vida de las mujeres:<\/p>\n