1. Repositorio CYT
2. Ciencias Económicas
3. RInCE
4. 2026, Vol. 17 Nro. 34

metadata.dc.creator:	Ezeiza Pohl, Carlos Enrique
Titre:	Fuentes de sesgos en inteligencia artificial: principios básicos para evitarlos en el área de RRHH/Inteligencia Artificial y Decisión
Mots-clés:	INTELIGENCIA ARTIFICIAL TECNICAS DE TOMA DE DECISIONES RECURSOS HUMANOS EVALUACION DE LA TECNOLOGIA
Editeur:	Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ciencias Económicas
Référence bibliographique:	Ezeiza Pohl, C. E. (2026). Fuentes de sesgos en inteligencia artificial: principios básicos para evitarlos en el área de RRHH/Inteligencia Artificial y Decisión. RInCE, 17(34), 5-12. https://doi.org/10.54789/rince.34.2
Description:	Entre los principales retos que presenta la Gobernanza de la IA en la actualidad se encuentran las fuentes de sesgos que afectan a los distintos modelos de IA, tanto en el caso del razonamiento automático como en el del Machine Learning. Identificar adecuadamente los sesgos y propiciar buenas prácticas para evitarlos se constituye uno de los desafíos críticos que afectan al desarrollo y uso de aplicaciones en IA. En este trabajo de carácter teórico se presenta una revisión sistemática de literatura sobre las fuentes de sesgos en IA y su aplicación a la toma de decisiones basadas en IA en el área de búsqueda y selección de personal. Se relevan e identifican los principales sesgos detectados (algorítmicos, cognitivos, confirmación, exclusión, medición, homogeneidad del exogrupo, prejuicio, recuerdo, muestra/selección, estereotipos), y los elementos a tener en cuenta para evitarlos (modelos de aprendizaje supervisados y no supervisados; datos de procedencia diversa, completos y equilibrados; composición diversificada del staff que diseña y mantiene la aplicación de IA e cuanto a género, edad, experiencia, etnia y multiculturalidad; monitoreo constante e infraestructura de TI). Se presentan los resultados parciales de una revisión sistemática de literatura de casos de sesgos detectados en aplicaciones de IA utilizadas para la búsqueda y selección de personal y los aspectos para tener en cuenta con el propósito de reducir su impacto y consecuencias para las organizaciones y la sociedad en su conjunto. Fil: Ezeiza Pohl, Carlos Enrique. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
URI/URL:	http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/2855
Autre(s) identifiant(s):	https://ror.org/01bmj8t37
Collection(s) :	2026, Vol. 17 Nro. 34

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