La inteligencia artificial integra decisiones en áreas críticas, lo que hace que muchos se pregunten sobre su ética y responsabilidad. Estos sistemas procesan datos y generan resultados que afectan a personas, desde conceder créditos hasta diagnosticar enfermedades. Por ello, surge la necesidad de examinar quién responde cuando un algoritmo comete un error o perpetúa un sesgo. La discusión no se centra solo en la tecnología, sino en cómo los humanos la diseñan, entrenan y despliegan.


Los sesgos en los datos son un problema central

Un sistema de inteligencia artificial solo puede aprender de la información que se le proporciona. Si los datos históricos contienen prejuicios humanos, el algoritmo probablemente los reproducirá y amplificará. Esto no significa que la máquina sea ética o no, sino que refleja las limitaciones y fallos de su creación. Por tanto, la responsabilidad primera recae en quienes recopilan los datos y definen los objetivos del modelo. Auditar estos procesos de forma continua es clave para mitigar riesgos.

La responsabilidad legal sigue sin estar clara

Cuando una decisión automatizada causa perjuicio, asignar la culpa es complejo. ¿Responde el equipo que desarrolló el algoritmo, la empresa que lo implementó o el usuario final que lo ejecutó sin cuestionarlo? La normativa actual, como el borrador de la Ley de IA de la UE, intenta establecer marcos de responsabilidad basados en el riesgo. Sin embargo, aplicar estas reglas en casos concretos supone un desafío jurídico sin precedentes, ya que la cadena de decisión es difusa.

Pensar que un algoritmo es neutral por defecto es tan acertado como esperar que un manual de instrucciones se escriba solo. La objetividad es un objetivo, no un punto de partida.