Si usted, su organización o equipo laboral están experimentando con la IA, es imperativo que se planteen un interrogante esencial: ¿Cómo poder asegurar de que el conjunto de datos empleado para entrenar modelos de IA sea representativo y no incluya sesgos perjudiciales? Al respecto: 1) Considere el tamaño de su conjunto de datos y comprenda las compensaciones. Los grandes conjuntos de datos pueden entrenar a la IA para que sea más eficaz en ciertas tareas, como mantener una conversación que parezca humana. Pero si un modelo es demasiado colosal, es casi imposible eliminar posibles sesgos. 2) Congregue equipos diversos, incluidos miembros de grupos subrepresentados, para así recopilar y producir los datos utilizados para entrenar su modelo. Su objetivo es garantizar que las personas con una variedad de perspectivas e identidades estén representadas y que tengan la oportunidad de identificar sesgos o descuidos en los datos. La IA solo será confiable una vez que funcione de manera equitativa, y eso solo sucederá si prioriza la diversificación de los datos y los equipos de desarrollo que hacen posible la tecnología.