En resumen, por cada 10 puestos para los que el LLM hispanohablante recomienda a la mayor\u00eda, a la minor\u00eda igualmente preparada solo se le recomienda para 1.6 puestos.<\/strong> Estudios sistem\u00e1ticos confirman estos hallazgos. Un grupo de investigadores de la Universidad de los Andes y Quantil en Colombia evalu\u00f3 el sesgo en los LLM comerciales con respecto al g\u00e9nero, la raza, la clase socioecon\u00f3mica y el origen nacional (AAAI). El sesgo en la IA hispanohablante fue notorio. Los modelos fomentaron sistem\u00e1ticamente estereotipos, desde afirmar que las mujeres son malas en matem\u00e1ticas hasta asegurar que los hombres no deber\u00edan llorar.<\/p>\n \u00bfEs el mercado laboral impulsado por la IA una opci\u00f3n desesperanzadora para quienes no son hombres blancos?<\/strong> No deber\u00eda serlo, ya que existen pasos bastante sencillos para ense\u00f1ar a las IA comerciales a ser objetivas.<\/p>\n El primer paso es asegurar que el algoritmo no se centre en datos err\u00f3neos.<\/strong> Informaci\u00f3n como el g\u00e9nero, el c\u00f3digo postal, la universidad o la situaci\u00f3n familiar es irrelevante para el desempe\u00f1o laboral, pero activa prejuicios en la m\u00e1quina. Sin embargo, esto es solo el comienzo, ya que la IA a menudo puede adivinar el g\u00e9nero, la etnia o la clase social de una persona.<\/p>\n El segundo paso es ense\u00f1ar al sistema a identificar a un candidato objetivamente bueno.<\/strong> La clave est\u00e1 en la contrataci\u00f3n basada en habilidades. En lugar de buscar personas que hayan trabajado en las empresas m\u00e1s prestigiosas, hay que ense\u00f1ar a la IA a centrarse en las habilidades, incluidas las transferibles de experiencias similares. Las personas de grupos contra los que tenemos prejuicios a menudo son muy cualificadas, pero pasan desapercibidas porque, debido a desventajas a lo largo de su vida, han accedido a universidades y empresas menos reconocidas.<\/p>\n Aunque M\u00e9xico figura entre los cinco pa\u00edses que m\u00e1s han acelerado su progreso en equidad desde 2006, la brecha de g\u00e9nero a\u00fan es evidente, particularmente en el \u00e1mbito econ\u00f3mico.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n El paso final y crucial es auditar los resultados.<\/strong> Primero, se introducen en el sistema perfiles de candidatos de diferentes grupos y se le pide que los eval\u00fae para un puesto. A continuaci\u00f3n, se analiza el error de predicci\u00f3n para distintos grupos, segmentados por g\u00e9nero, pa\u00eds de origen, color de piel, grupo de edad y pertenencia a la comunidad LGBTIQ+. As\u00ed se podr\u00e1 determinar si el modelo subestima a un grupo y sobreestima a otro. Si tu empresa adquiere un sistema de contrataci\u00f3n, puede evaluarlo de la misma manera.<\/p>\n Si eres candidato, tambi\u00e9n puedes recuperar el control.<\/strong> Elimina tu foto, c\u00f3digo postal y otros datos confidenciales de tu curr\u00edculum. Pregunta a la empresa a la que te postulas si utilizan alguna herramienta de IA y cu\u00e1l. Incluso podr\u00edas hacer una prueba: env\u00eda tu solicitud real y una solicitud de prueba en la que ingreses todos los datos de una persona privilegiada, como si fueras un hombre blanco, educado y con privilegios.<\/p>\n El riesgo de la IA es evidente. Puede crear un mundo mucho m\u00e1s injusto. El potencial tambi\u00e9n es claro. Si entrenamos bien a la IA, puede ser menos parcial que nosotros, convirti\u00e9ndose en una excelente asistente para ayudarnos a tomar mejores decisiones de contrataci\u00f3n, y tambi\u00e9n para ofrecer tasas de cr\u00e9dito o p\u00f3lizas de seguro m\u00e9dico m\u00e1s justas. Es hora de que todos recuperemos el control y aprovechemos esta emocionante oportunidad para crear un mundo m\u00e1s justo.<\/p>\n<\/div>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" En resumen, por cada 10 puestos para los que el LLM hispanohablante recomienda a la mayor\u00eda, a la minor\u00eda igualmente preparada solo se le recomienda para 1.6 puestos. Estudios sistem\u00e1ticos confirman estos hallazgos. 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