Durante la Semana de la IA 2025 hubo mucha discusión sobre algoritmos, innovación y automatización, pero también sobre sesgos.
Pero un concepto crucial captó la atención de los oyentes: la tecnología no es neutral. Incluso la inteligencia artificial, por lógica y matemática que sea, amplifica las intenciones humanas.
Esto significa que si nuestros procesos mentales están llenos de sesgos, la IA también corre el riesgo de reproducirlos a una escala amplificada.
En este artículo, exploramos la conexión entre los sesgos cognitivos y la inteligencia artificial, centrándonos en dos de los más persistentes: el sesgo de afinidad y el sesgo de no simpatía.
Un tema que es cada vez más central al discutir el liderazgo inclusivo y el desarrollo ético de las tecnologías.
Por qué los sesgos son importantes en el contexto de la IA
La IA, a pesar de ser una tecnología, se entrena con datos humanos. Y los datos humanos reflejan comportamientos, prejuicios, estereotipos. Por lo tanto, la IA no nace neutral, sino que asume las sutilezas de sus creadores y de sus conjuntos de datos.
Los sesgos no son solo errores: son distorsiones sistemáticas en nuestra forma de percibir y tomar decisiones.
Entender qué sesgos nos afectan es fundamental para construir sistemas tecnológicos más equitativos, éticos y sostenibles.
El sesgo de afinidad: el enemigo silencioso de la diversidad
El sesgo de afinidad es la tendencia a preferir a personas similares a nosotros. Esto ocurre, por ejemplo, cuando un gerente contrata colaboradores que comparten su origen, género, cosmovisión.
En el campo de la intelligenza artificiale, esto puede traducirse en:
Algoritmos que recompensan perfiles similares a los de las personas que los diseñaron
Sistemas de recomendación que refuerzan la monocultura
Procesos de selección automática que penalizan a las minorías
Si todos a nuestro alrededor piensan de la misma manera, la innovación se detiene.
El sesgo de no simpatía: la cara oculta del liderazgo
Esto se manifiesta cuando juzgamos negativamente a aquellos que se desvían del estilo dominante, especialmente en roles de liderazgo. ¿Un ejemplo común? Las mujeres en contextos profesionales predominantemente masculinos, que son percibidas como “no agradables” si muestran asertividad o decisión.
En el contexto de la IA, este sesgo puede surgir cuando:
Los modelos penalizan comportamientos que no se conforman a la "norma" estadística.
Las métricas de evaluación automática replican prejuicios culturales
El resultado es un círculo vicioso que limita la diversidad en los roles de toma de decisiones y obstaculiza la inclusión.
Sesgo, IA y cambio: de la conciencia a la acción
Cada transición tecnológica importante genera miedo, escepticismo y resistencia. Pero solo al reconocer nuestras limitaciones cognitivas podemos construir tecnologías más humanas.
La IA, si es guiada por un liderazgo consciente, puede:
Ayudar a identificar y corregir sesgos en los procesos de toma de decisiones
Promover la transparencia en los criterios algorítmicos
Proveer herramientas para mejorar la equidad en las organizaciones
El verdadero liderazgo hoy ya no puede ignorar el tema de la inclusión. Se necesita un nuevo modelo que:
Reconocer el poder ( y los riesgos ) de la IA
Fomentar entornos de trabajo heterogéneos y creativos
Adoptar prácticas de toma de decisiones transparentes y verificables
El liderazgo del futuro será inclusivo, adaptable y consciente de sus límites cognitivos. O no lo será.
Conclusión: diseñar una Inteligencia Artificial ética
La inteligencia artificial puede ser una herramienta increíble para mejorar el mundo. Pero si no entendemos los sesgos cognitivos que transferimos a sus algoritmos, corremos el riesgo de amplificar los problemas en lugar de resolverlos.
El desafío no es solo técnico, es profundamente humano. Comienza con la conciencia de nuestros sesgos y se realiza en un liderazgo capaz de guiar la innovación con ética, empatía e inclusión.
El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
Inclusión y liderazgo: cómo la IA amplifica (también) nuestros sesgos
Durante la Semana de la IA 2025 hubo mucha discusión sobre algoritmos, innovación y automatización, pero también sobre sesgos.
Pero un concepto crucial captó la atención de los oyentes: la tecnología no es neutral. Incluso la inteligencia artificial, por lógica y matemática que sea, amplifica las intenciones humanas.
Esto significa que si nuestros procesos mentales están llenos de sesgos, la IA también corre el riesgo de reproducirlos a una escala amplificada.
En este artículo, exploramos la conexión entre los sesgos cognitivos y la inteligencia artificial, centrándonos en dos de los más persistentes: el sesgo de afinidad y el sesgo de no simpatía.
Un tema que es cada vez más central al discutir el liderazgo inclusivo y el desarrollo ético de las tecnologías.
Por qué los sesgos son importantes en el contexto de la IA
La IA, a pesar de ser una tecnología, se entrena con datos humanos. Y los datos humanos reflejan comportamientos, prejuicios, estereotipos. Por lo tanto, la IA no nace neutral, sino que asume las sutilezas de sus creadores y de sus conjuntos de datos.
Los sesgos no son solo errores: son distorsiones sistemáticas en nuestra forma de percibir y tomar decisiones.
Entender qué sesgos nos afectan es fundamental para construir sistemas tecnológicos más equitativos, éticos y sostenibles.
El sesgo de afinidad: el enemigo silencioso de la diversidad
El sesgo de afinidad es la tendencia a preferir a personas similares a nosotros. Esto ocurre, por ejemplo, cuando un gerente contrata colaboradores que comparten su origen, género, cosmovisión.
En el campo de la intelligenza artificiale, esto puede traducirse en:
Algoritmos que recompensan perfiles similares a los de las personas que los diseñaron
Sistemas de recomendación que refuerzan la monocultura
Procesos de selección automática que penalizan a las minorías
Si todos a nuestro alrededor piensan de la misma manera, la innovación se detiene.
El sesgo de no simpatía: la cara oculta del liderazgo
Esto se manifiesta cuando juzgamos negativamente a aquellos que se desvían del estilo dominante, especialmente en roles de liderazgo. ¿Un ejemplo común? Las mujeres en contextos profesionales predominantemente masculinos, que son percibidas como “no agradables” si muestran asertividad o decisión.
En el contexto de la IA, este sesgo puede surgir cuando:
Los modelos penalizan comportamientos que no se conforman a la "norma" estadística.
Las métricas de evaluación automática replican prejuicios culturales
El resultado es un círculo vicioso que limita la diversidad en los roles de toma de decisiones y obstaculiza la inclusión.
Sesgo, IA y cambio: de la conciencia a la acción
Cada transición tecnológica importante genera miedo, escepticismo y resistencia. Pero solo al reconocer nuestras limitaciones cognitivas podemos construir tecnologías más humanas.
La IA, si es guiada por un liderazgo consciente, puede:
Ayudar a identificar y corregir sesgos en los procesos de toma de decisiones
Promover la transparencia en los criterios algorítmicos
Proveer herramientas para mejorar la equidad en las organizaciones
El verdadero liderazgo hoy ya no puede ignorar el tema de la inclusión. Se necesita un nuevo modelo que:
Reconocer el poder ( y los riesgos ) de la IA
Fomentar entornos de trabajo heterogéneos y creativos
Adoptar prácticas de toma de decisiones transparentes y verificables
El liderazgo del futuro será inclusivo, adaptable y consciente de sus límites cognitivos. O no lo será.
Conclusión: diseñar una Inteligencia Artificial ética
La inteligencia artificial puede ser una herramienta increíble para mejorar el mundo. Pero si no entendemos los sesgos cognitivos que transferimos a sus algoritmos, corremos el riesgo de amplificar los problemas en lugar de resolverlos.
El desafío no es solo técnico, es profundamente humano. Comienza con la conciencia de nuestros sesgos y se realiza en un liderazgo capaz de guiar la innovación con ética, empatía e inclusión.