{"id":10889,"date":"2026-07-13T08:32:22","date_gmt":"2026-07-13T14:32:22","guid":{"rendered":"https:\/\/www.alasmedios.com\/?p=10889"},"modified":"2026-07-13T08:32:27","modified_gmt":"2026-07-13T14:32:27","slug":"la-inteligencia-artificial-tambien-discrimina-los-sesgos-de-genero-detras-de-los-algoritmos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.alasmedios.com\/index.php\/2026\/07\/13\/la-inteligencia-artificial-tambien-discrimina-los-sesgos-de-genero-detras-de-los-algoritmos\/","title":{"rendered":"\u00bfLa inteligencia artificial tambi\u00e9n discrimina? Los sesgos de g\u00e9nero detr\u00e1s de los algoritmos"},"content":{"rendered":"\n

\u00bfPuede una inteligencia artificial<\/strong> ser machista?<\/p>\n\n\n\n

La pregunta parece contradictoria. Despu\u00e9s de todo, un algoritmo <\/strong>no tiene emociones, opiniones ni creencias propias. Sin embargo, investigaciones del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachusetts <\/strong>(MIT), ONU Mujeres<\/strong> y la UNESCO <\/strong>han demostrado que estos sistemas pueden reproducir prejuicios <\/strong>cuando aprenden <\/strong>a partir de informaci\u00f3n creada por personas.<\/p>\n\n\n\n

En otras palabras, la inteligencia artificial no inventa la discriminaci\u00f3n: la aprende.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Cada vez que una herramienta genera una imagen<\/strong>, recomienda a una persona para un empleo o responde una pregunta, toma decisiones<\/strong> con base en millones de datos recopilados<\/strong> durante su entrenamiento. Si esos datos contienen estereotipos<\/strong>, los resultados <\/strong>tambi\u00e9n pueden reflejarlos<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Cuando los algoritmos aprenden prejuicios<\/h2>\n\n\n\n

Uno de los casos m\u00e1s conocidos ocurri\u00f3 en 2018<\/strong>, cuando Amazon <\/strong>cancel\u00f3 un sistema de inteligencia artificial<\/strong> dise\u00f1ado para seleccionar personal.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El algoritmo comenz\u00f3 a favorecer autom\u00e1ticamente<\/strong> los curr\u00edculums de hombres <\/strong>porque hab\u00eda sido entrenado con informaci\u00f3n de contrataciones realizadas durante varios a\u00f1os en una industria donde predominaban los perfiles masculinos<\/strong>. Como resultado, reduc\u00eda la calificaci\u00f3n de solicitudes que conten\u00edan palabras relacionadas con mujeres <\/strong>o proven\u00edan de universidades exclusivamente femeninas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

LEE: El pacto del silencio digital: c\u00f3mo las deepfakes perpet\u00faan la violencia contra las mujeres<\/a><\/p>\n\n\n\n

Ese mismo a\u00f1o, la investigadora Joy Buolamwini<\/strong>, del MIT, public\u00f3 el estudio Gender Shades,<\/strong> que evidenci\u00f3 otro problema.<\/p>\n\n\n\n

La investigaci\u00f3n mostr\u00f3 que varios sistemas de reconocimiento facial<\/strong> identificaban correctamente a hombres de piel clara<\/strong> en casi todos los casos. Sin embargo, el margen de error aumentaba al analizar rostros de mujeres<\/strong>, especialmente de mujeres con piel oscura.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Los resultados demostraron que la tecnolog\u00eda tambi\u00e9n puede reflejar las desigualdades<\/strong> presentes en la sociedad.<\/p>\n\n\n\n

La inteligencia artificial tambi\u00e9n puede reproducir violencia<\/h2>\n\n\n\n

Los sesgos <\/strong>no solo aparecen en procesos de contrataci\u00f3n <\/strong>o reconocimiento <\/strong>facial.<\/p>\n\n\n\n

Actualmente, la inteligencia artificial<\/strong> tambi\u00e9n facilita la creaci\u00f3n de deepfakes<\/strong>, im\u00e1genes, videos o audios manipulados que aparentan ser reales.<\/p>\n\n\n\n

De acuerdo con ONU Mujeres<\/strong> y la UNESCO<\/strong>, una parte importante de los deepfakes <\/strong>que circulan en internet tiene contenido sexual generado sin consentimiento <\/strong>de las personas afectadas. En la mayor\u00eda de los casos, las v\u00edctimas son mujeres.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

En M\u00e9xico<\/strong>, estas pr\u00e1cticas pueden relacionarse con la Ley Olimpia<\/strong>, que reconoce la violencia digital<\/strong> y sanciona <\/strong>la difusi\u00f3n de contenido \u00edntimo sin autorizaci\u00f3n. No obstante, organizaciones como Luchadoras MX y Art\u00edculo 19 <\/strong>advierten que el avance de la inteligencia artificial<\/strong> plantea nuevos desaf\u00edos para proteger a las v\u00edctimas<\/strong> y actualizar los marcos legales.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

CONTIN\u00daA LEYENDO: Inteligencia Artificial en el ahorro de energ\u00eda<\/a><\/p>\n\n\n\n

SimSimi: cuando una IA aprendi\u00f3 a insultar<\/h2>\n\n\n\n

Otro ejemplo ocurri\u00f3 con SimSimi<\/strong>, un chatbot <\/strong>que alcanz\u00f3 gran popularidad hace algunos a\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n

Su funcionamiento consist\u00eda en aprender<\/strong> directamente de las conversaciones <\/strong>que manten\u00eda con las personas <\/strong>usuarias.<\/p>\n\n\n\n

Con el tiempo comenz\u00f3 a responder con insultos, expresiones mis\u00f3ginas, comentarios racistas y mensajes violentos.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El problema no era que el programa \u201cpensara<\/strong>\u201d de esa manera. Simplemente repet\u00eda <\/strong>el lenguaje <\/strong>que encontraba en internet <\/strong>y en las conversaciones de quienes interactuaban con \u00e9l.<\/p>\n\n\n\n

El caso se convirti\u00f3 en uno de los ejemplos m\u00e1s claros de c\u00f3mo una inteligencia artificial<\/strong> puede reproducir conductas discriminatorias <\/strong>cuando no existe supervisi\u00f3n adecuada.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u00bfSe pueden reducir estos sesgos?<\/h2>\n\n\n\n

Organismos internacionales como la UNESCO<\/strong>, ONU Mujeres <\/strong>y la OCDE <\/strong>coinciden en que s\u00ed<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

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Entre las principales estrategias se encuentra entrenar <\/strong>los algoritmos <\/strong>con bases de datos m\u00e1s diversas <\/strong>y representativas<\/strong>, incorporar equipos multidisciplinarios donde participen mujeres <\/strong>y especialistas en derechos humanos, adem\u00e1s de mantener supervisi\u00f3n humana <\/strong>durante el desarrollo de estas tecnolog\u00edas<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

La UNESCO<\/strong>, a trav\u00e9s de su Recomendaci\u00f3n sobre la \u00c9tica de la Inteligencia Artificial,<\/strong> tambi\u00e9n propone impulsar regulaciones que permitan identificar <\/strong>y corregir decisiones <\/strong>discriminatorias antes de que afecten a las personas.<\/p>\n\n\n\n

La inteligencia artificial <\/strong>seguir\u00e1 formando parte de la vida cotidiana. Hoy ya est\u00e1 presente en la educaci\u00f3n, la salud, el trabajo y la comunicaci\u00f3n.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El reto ya no consiste \u00fanicamente en desarrollar tecnolog\u00edas m\u00e1s avanzadas. Tambi\u00e9n implica construir herramientas m\u00e1s justas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Los algoritmos aprenden de la sociedad, una inteligencia artificial<\/strong> libre de prejuicios <\/strong>solo ser\u00e1 posible cuando tambi\u00e9n logremos reducir las desigualdades <\/strong>que existen fuera de la pantalla.<\/p>\n\n\n