«Prácticamente a diario la IA toma decisiones por nosotros: desde qué noticias leemos hasta los productos que consumimos. Mucha gente tiene la percepción de que estos algoritmos son objetivos, sin embargo, la realidad es mucho más compleja. ¿Hasta qué punto podemos confiar en la supuesta imparcialidad de la IA?»
La tecnología no es neutral porque la sociedad que la construye tampoco lo es.
Gracias a la precisión y eficacia con la que operan, muchas personas asumen que los algoritmos son imparciales, que toman decisiones basadas en datos puros, libres de influencias o prejuicios. Sin embargo, esta percepción es, en el mejor de los casos, ingenua. La realidad es que la IA (inteligencia artificial) no es un ente autónomo ni neutral, sino un reflejo de quienes la diseñan y de los datos con los que ha sido entrenada, con todas las limitaciones y sesgos que ello implica.
Cada modelo de IA aprende a partir de enormes volúmenes de información recopilada en libros, artículos, webs, redes sociales u otros entornos digitales. Datos que no son neutrales ya que llevan consigo los sesgos, valores y circunstancias de las personas o sociedades que los generaron. Así, los algoritmos no solo analizan información, sino que la interpretan dentro de un marco condicionado por la calidad, la diversidad y la imparcialidad de sus fuentes.
El problema se vuelve aún más grave cuando la IA se utiliza en ámbitos donde sus decisiones tienen un impacto real, como la contratación de personal o, en un futuro, el sistema judicial. Si los datos con los que ha sido entrenada reflejan sesgos o desigualdades, la IA no los corrige, sino que los perpetúa e incluso puede amplificarlos. No es que la IA “discrimine” por sí sola, sino que reproduce patrones existentes en la información que procesa, reforzando así unas mismas dinámicas que supuestamente debería superar.
Un ejemplo evidente es la aplicación de la IA en la selección de personal. Si un sistema ha sido entrenado con datos históricos de contrataciones en una industria donde predominan los hombres, es probable que favorezca esos mismos patrones, descartando automáticamente perfiles femeninos no por intención, sino por simple repetición de patrones.
El mito de la objetividad algorítmica se cae cuando entendemos que la IA no funciona de manera aislada, sino dentro de sistemas que reflejan los mismos sesgos y desigualdades que existen en la sociedad. La verdadera cuestión no es si una IA puede ser completamente neutral (porque no lo es), sino cómo podemos diseñarla para que sus decisiones sean más justas y transparentes.
Para ello, es fundamental que las empresas tecnológicas asuman la responsabilidad de auditar sus modelos, diversificar sus fuentes de datos y permitir un mayor control externo sobre sus decisiones. La transparencia en el diseño y funcionamiento de los algoritmos no solo es una cuestión técnica, sino un pilar esencial para garantizar que la IA del futuro no amplifique las desigualdades del pasado.
No se puede confiar ciegamente en la supuesta imparcialidad de la IA, ni correr el riesgo de delegar en ella decisiones cruciales sin cuestionarlas. La tecnología no es neutral porque la sociedad que la construye tampoco lo es. La clave no está en eliminar por completo los sesgos —una tarea casi imposible—, sino en comprenderlos, hacerlos visibles y corregirlos antes de que sus consecuencias sean irreversibles.