Conferencia 2 : Equidad (Fairness)

Cómo la Inteligencia Artificial Crea y Mantiene Desigualdades.

La IA se utiliza cada vez más en áreas altamente sensibles como el diagnóstico médico, la selección de recursos humanos o la justicia penal, por lo que la atención de los profesionales, usuarios y agentes reguladores se centra cada vez más en la calidad de las decisiones adoptadas, incluyendo la preocupación por garantizar su carácter equitativo, no discriminatorio.

Sabemos que la toma de decisiones en los humanos se ve afectada en muchas ocasiones por la existencia de sesgos cognitivos y/o por nuestros prejuicios individuales o culturales, que a menudo son inconscientes. Se podría suponer que usar datos para automatizar decisiones haría que todo fuera ‘justo’, pero sabemos que este no es el caso.

El sesgo de la IA puede surgir a través del sesgo social integrado en los conjuntos de datos de entrenamiento, en las decisiones tomadas durante el proceso de aprendizaje automático y en los complejos ciclos de realimentación que surgen cuando se implementa un modelo de aprendizaje automático en el mundo real.

En esta charla haremos una introducción al problema de la ausencia de Equidad (Fairness) en los sistemas de IA y hablaremos de cómo medir y mitigar la existencia de sesgos para asegurar una mejor toma de decisiones.

Objetivos de aprendizaje

• Conozca las razones prácticas de negocio que aconsejan crear una práctica de IA responsable en su organización.
• Identifique los estándares, leyes y marcos metodológicos de referencia a la hora de adoptar una práctica de IA responsable.
• Averigüe cómo están evolucionando los roles existentes en las empresas para incorporar una IA responsable.
• Visualice el conjunto de herramientas y tecnologías disponibles para introducir una práctica de IA responsable en todas las etapas del ciclo de vida de una iniciativa de aprendizaje automático.

Dirigido a :

• Directores de Datos, de Información o Técnicos, responsables de áreas o equipos de Inteligencia Artificial que deseen tener una visión práctica y actualizada sobre la IA Responsable.
• Emprendedores impulsando startups o scale-ups que ofrecen productos o servicios basados en inteligencia artificial.
• Directivos que buscan adquirir, desarrollar o interactuar con sistemas de IA.
• Ingenieros y científicos de datos que diseñan, construyen o mantienen sistemas de aprendizaje automático.
• Gerentes de Producto o de Proyecto involucrados en cualquier etapa del ciclo de vida de un sistema de IA.

Ponentes

Josep Curto Diaz

Mario Lopez de Avila Muñoz