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Descripción
Explica sesgos comunes en modelos/procesos de datos y cómo abordarlos para trabajar por inclusión y equidad (incluye el caso de IA generativa).
Estructura de contenido
Qué son sesgos y cómo aparecen en IA. portafolio.
Riesgos en entrenamiento, datos y uso.
Señales de alerta y pruebas básicas.
Buenas prácticas: gobernanza, transparencia, controles.
Recomendaciones para uso responsable en equipos.
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