Inteligencia Artificial, Derecho y Empresa: el impacto del sesgo algorítmico

El impacto del sesgo algorítmico aplicado a la IA, el Derecho y la Empresa.

Serie: 'El Derecho Responde' (CXC)

La inteligencia artificial (IA) ha transformado profundamente el ámbito jurídico y empresarial. Desde la automatización de contratos hasta la predicción de decisiones judiciales, las tecnologías de IA están cambiando la forma en que las empresas y los profesionales del derecho operan. Sin embargo, este avance también plantea desafíos importantes, especialmente en cuanto al sesgo algorítmico y sus implicaciones éticas y legales.

El rol de la IA en el derecho y las empresas

El uso de la IA en el derecho ha crecido considerablemente, especialmente en la revisión de contratos y análisis predictivo de casos. Las plataformas basadas en IA revisan grandes volúmenes de documentos en mucho menos tiempo que un abogado humano, mejorando la eficiencia operativa y la precisión en la toma de decisiones legales y empresariales (Emmanuel et al., 2023). Además, en el ámbito empresarial, la IA automatiza decisiones clave, reduciendo costos y carga laboral.

No obstante, el sesgo algorítmico es un desafío crítico. Los algoritmos, entrenados con datos históricos, pueden perpetuar sesgos raciales o de género. Por ejemplo, los algoritmos judiciales y en salud han mostrado disparidades al subestimar las necesidades de pacientes negros debido al uso de datos sesgados (Obermeyer et al., 2019).

El sesgo algorítmico: un desafío ético y legal

El sesgo algorítmico ocurre cuando la IA produce resultados discriminatorios debido a sesgos en los datos o en la programación. En el derecho, es problemático porque las decisiones judiciales deben ser justas. Un ejemplo es el uso de algoritmos en Estados Unidos para predecir la reincidencia criminal, donde se ha demostrado que son más duros con los acusados afroamericanos, perpetuando injusticias raciales. Rhee (2023) critica el programa COMPAS, una herramienta ampliamente utilizada para la predicción de la reincidencia, por este motivo.

En el ámbito empresarial, los sesgos en IA afectan la contratación y promoción, discriminando por género o etnia, lo que puede tener consecuencias legales. Chang (2023) señala el caso del algoritmo de contratación de Amazon, que favorecía a candidatos masculinos, evidenciando los riesgos éticos y legales.

Retos y soluciones para mitigar el sesgo

Una de las principales preocupaciones éticas que surgen es cómo regular el uso de IA en entornos que exigen equidad y transparencia. Las normativas actuales no están completamente adaptadas a las nuevas tecnologías, y las empresas deben enfrentar el desafío de desarrollar políticas de IA responsables. Una estrategia clave para abordar el sesgo algorítmico es la auditoría continua de los sistemas de IA y la inclusión de una mayor diversidad en los equipos de desarrollo de tecnología. Según Kazim et al. (2021), la auditoría de los algoritmos es crucial para asegurar que los sistemas de IA se desplieguen de manera justa y responsable, y sugieren oportunidades para medir el sesgo y mejorar la transparencia en los procesos automatizados.

Otra solución implica entrenar a los algoritmos con datos que hayan sido preprocesados para eliminar sesgos, así como introducir mecanismos de corrección durante el funcionamiento del sistema. Además, se ha propuesto una mayor transparencia en los algoritmos para que los afectados por decisiones automatizadas puedan entender cómo se llegó a esa determinación y apelar si es necesario. Según Malgieri y Comandé (2017), la transparencia en la toma de decisiones automatizadas es esencial para que los individuos comprendan la lógica detrás de las decisiones, lo cual facilita la corrección de sesgos y mejora la rendición de cuentas en estos sistemas.

Conclusión

El uso de la IA está revolucionando tanto el ámbito legal como el empresarial, pero también plantea importantes retos éticos y legales, especialmente en relación con el sesgo algorítmico. Este fenómeno no solo compromete la equidad y la justicia, sino que también puede generar riesgos legales y de reputación para las empresas y los sistemas judiciales. Por lo tanto, es fundamental que ambos sectores implementen medidas responsables que minimicen estos efectos y aseguren un uso de la tecnología que sea justo y ético.

Referencias

Chang, X. (2023). Gender bias in hiring: An analysis of the impact of Amazon's recruiting algorithm. Advances in Economics, Management and Political Sciences.

Emmanuel, A. C., Vincent, M., Unni, S., Antony, B., & Kumar, S. S. (2023). AI contract: Potentiality of AI contract to revolutionize the legal field. International Journal of Research Publication and Reviews.

Kazim, E., Koshiyama, A., Hilliard, A., & Polle, R. (2021). Systematizing audit in algorithmic recruitment. Journal of Intelligence, 9(3), 46.

Malgieri, G., & Comandé, G. (2017). Why a right to legibility of automated decision-making exists in the General Data Protection Regulation. International Data Privacy Law, 7(4), 243–265.

Obermeyer, Z., Powers, B. W., Vogeli, C., & Mullainathan, S. (2019). Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations. Science, 366(6464), 447–453.

Rhee, G. S. (2023). Artificial intelligence prediction program in criminal justice system: Focused on its biased algorithm in relation to the racial discrimination. Wonkwang University Legal Research Institute.

​Editor: Universidad Isabel I

Burgos, España

ISSN: 2603-9087