Noemí Pereira, ingeniera de datos en NTT Data destacó que para mitigar el sesgo de género en la IA primero se debe hacer conciencia entre los desarrolladores sobre el problema para que suceda en menor medida hasta desaparecer, mientras que a nivel técnico hay diferentes herramientas identificar y administrar la data al respecto.
Las empresas que utilizan la IA, comentó Jesús Mantas, global managing partner de IBM Consulting, se están enfrentando a más demandas internas y externas para diseñar sus algoritmos para que sean justos, seguros y confiables.
Para el experto, una forma de disminuir los sesgos es conformar equipos multidisciplinarios y de colaboración, en los que se integre a muchas áreas y habilidades de la compañía, con el propósito de alimentar con datos de calidad a los sistemas.
De acuerdo con un estudio global del IBM Institute for Business Value , 68% de las organizaciones encuestadas reconocen que tener un lugar de trabajo diverso e inclusivo es importante para mitigar el sesgo en la IA.