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  • Fecha de creación 14/12/2024
  • Última actualización 03/01/2025

Autor: José Luis Bustelo Gracia
Prof. Máster en Planificación Financiera (UEMC)

Este artículo examina el sesgo algorítmico en la inteligencia artificial (IA) y sus implicaciones en la seguridad global y la política criminal. Se analizan cómo los sesgos inherentes en los datos y en el diseño de los modelos de IA pueden perpetuar desigualdades sistémicas, afectando desproporcionadamente a grupos vulnerables. A través de una revisión exhaustiva de la literatura y un análisis crítico de casos específicos, se identifican las fuentes principales de estos sesgos y sus consecuencias éticas y sociales. Además, se proponen estrategias para mitigar estos sesgos, como la mejora de la diversidad de los datos, la implementación de auditorías algorítmicas y el desarrollo de marcos regulatorios internacionales que promuevan un uso ético y responsable de la IA. Finalmente, se subraya la importancia de la cooperación internacional para abordar estos desafíos y asegurar que la IA se utilice como una herramienta para promover la justicia y la equidad.

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El Sesgo Algorítmico en la Inteligencia Artificial. Implicaciones para la Seguridad Global y la Política Criminal.VerDescarga

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