Sesgo, equidad, explicabilidad y supervisión humana
Detectar de dónde viene el sesgo, medirlo con las métricas correctas, explicar las decisiones de un modelo y diseñar una supervisión humana que funcione de verdad.
Al terminar podrás
Identificar las fuentes de sesgo a lo largo del ciclo de vida de los datos y del modelo.
Elegir y calcular métricas de equidad (impacto dispar, paridad demográfica, igualdad de oportunidades) y entender sus límites.
Interpretar explicaciones globales y locales con SHAP y saber cuándo sirven para impugnar una decisión.
Diseñar supervisión humana significativa y reconocer el sesgo de automatización.
Del sesgo en los datos a la decisión impugnable. El sesgo entra por los datos, la medición o el uso. Se detecta con métricas por grupo, cada una ligada a una idea distinta de justicia. La explicabilidad permite entender y cuestionar la salida, y la supervisión humana decide, siempre que la persona tenga información, tiempo y autoridad.
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Contexto: M08 · Sesgo, equidad, explicabilidad y supervisión humana
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