Los sesgos cognitivos y el ruido son omnipresentes en el juicio humano y afectan a todo, desde las sentencias legales hasta los diagnósticos médicos. Sin embargo, con el auge de la Inteligencia Artificial (IA) y los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM), ahora contamos con herramientas que pueden ayudar a mitigar muchos de estos sesgos e inconsistencias. La IA está superando cada vez más a los humanos en campos como la medicina (campos como el análisis de imágenes radiológicas o dermatológicas la IA supera a los mejores expertos),  y el análisis legal al proporcionar resultados más precisos, consistentes e imparciales. Pero, como cualquier sistema, la IA no es inmune a los desafíos. En esta publicación, exploraremos cómo la IA puede reducir los sesgos cognitivos y el ruido, así como los límites de sus capacidades.

1. La ventaja de la IA sobre el juicio humano

La IA ofrece ventajas significativas en áreas donde la toma de decisiones humana es propensa a sesgos y ruidos. Estas son algunas formas clave en las que la IA puede ayudar a reducir estas distorsiones cognitivas:

• Ausencia de sesgos de disponibilidad: En la toma de decisiones humanas, el sesgo de disponibilidad lleva a sobreestimar la importancia de la información que se recuerda fácilmente, como las experiencias recientes o cargadas de emociones. Por ejemplo, un médico puede pasar por alto el diagnóstico de una afección rara porque es algo que no ha encontrado desde la escuela de medicina. Por el contrario, la IA no se basa en la memoria ni en la familiaridad, sino que puede procesar millones de casos y reconocer enfermedades raras con la misma facilidad que las comunes. Esto hace que la IA sea particularmente poderosa en campos como el diagnóstico médico, donde puede identificar enfermedades de la piel o cánceres que los dermatólogos humanos podrían pasar por alto.
• Acceso coherente a toda la información: Mientras que los seres humanos están limitados por lo que saben o a lo que han estado expuestos, la IA tiene acceso a vastas bases de datos de conocimiento. En casos legales, por ejemplo, un sistema de IA puede acceder y analizar todo el cuerpo de jurisprudencia, basándose en miles de sentencias anteriores para informar las decisiones. Esto reduce el ruido al garantizar que las decisiones se basen en datos completos y relevantes, en lugar de dejarse influir por factores externos como la fatiga o el estado emocional.
• Inmunidad al ruido: A diferencia de los humanos, la IA no se ve influenciada por factores como el clima, los niveles de glucosa o la hora del día. En el sistema judicial, donde los estudios han demostrado que los jueces pueden tomar decisiones más severas cuando están hambrientos o cansados, la IA no se ve afectada por estos factores externos y dicta decisiones coherentes independientemente de la situación. Esto puede conducir a resultados más justos en las sentencias legales, los procesos de contratación y las evaluaciones de desempeño.

2. El éxito de la IA en los campos médico y legal

• Diagnóstico médico: Se ha demostrado que los modelos de IA superan incluso a los especialistas experimentados en áreas como el diagnóstico basado en imágenes. En dermatología, por ejemplo, la IA puede analizar las lesiones de la piel con mayor precisión que muchos dermatólogos humanos, identificando afecciones que van desde el eccema común hasta formas raras de cáncer de piel. La capacidad de la IA para reconocer patrones en grandes conjuntos de datos le permite detectar enfermedades raras que los médicos podrían pasar por alto debido a la disponibilidad, el sesgo o la falta de exposición.
• Asistencia legal: En contextos legales, la IA puede ayudar analizando precedentes, estatutos y sentencias pasadas, ofreciendo recomendaciones objetivas y basadas en datos. Si bien un juez puede verse influenciado sin saberlo por factores externos como el estado de ánimo o el sesgo, la IA puede procesar el mismo caso varias veces, brindando resultados consistentes basados en la lógica legal en lugar de la subjetividad humana. Esto podría reducir las inconsistencias en las sentencias y garantizar resultados más justos en todos los casos.

3. Superar los sesgos en las decisiones de contratación y RRHH

El sesgo y el ruido son problemas importantes en las decisiones de recursos humanos, desde la contratación hasta las evaluaciones de desempeño. Las herramientas impulsadas por IA pueden ayudar a:

• Reducir el ruido en las evaluaciones: En lugar de depender de opiniones subjetivas que varían según el estado de ánimo del gerente o la hora del día, la IA puede evaluar a los empleados en función de métricas claras y objetivas. Esto reduce la variabilidad (o ruido) presente en las evaluaciones de desempeño tradicionales.
• Minimizar el sesgo en la contratación: Los procesos de contratación tradicionales suelen estar plagados de sesgos, como favorecer a los candidatos en función de la apariencia, el género o la similitud con el entrevistador. La IA puede entrenarse para centrarse en las habilidades y la experiencia relevantes, utilizando algoritmos estructurados para evaluar a los candidatos sin la influencia de sesgos superficiales o inconscientes. Esto puede crear prácticas de contratación más equitativas.

4. Desafíos: ¿Puede la IA evitar todos los sesgos?

Si bien la IA tiene una capacidad notable para reducir el ruido y ciertos sesgos cognitivos, es importante tener en cuenta que la IA no es completamente inmune a los sesgos. Los modelos se entrenan en grandes conjuntos de datos, que a su vez son creados y seleccionados por humanos. Esto introduce el riesgo de heredar sesgos humanos de los datos.

• Sesgo en los datos: Si los datos de entrenamiento utilizados para desarrollar un sistema de IA están sesgados, es probable que la IA reproduzca esos sesgos. Por ejemplo, si un modelo de reconocimiento facial se entrena principalmente con imágenes de personas de un grupo demográfico, puede tener un rendimiento deficiente en personas de grupos subrepresentados.
• Sesgo en los algoritmos: El diseño de los algoritmos de IA también puede introducir sesgos. Las decisiones sobre cómo se ponderan los datos, qué factores se tienen en cuenta y cómo se clasifican los resultados pueden influir en los resultados finales.

A pesar de estos desafíos, se pueden tomar medidas para mitigar los sesgos en la IA. Las auditorías de sesgos, la transparencia algorítmica y los diversos conjuntos de datos pueden ayudar a mejorar la equidad de los sistemas de IA, pero es un proceso continuo.

5. El futuro de la IA en la toma de decisiones

A medida que la IA continúa desarrollándose, su potencial para reducir los sesgos cognitivos y eliminar el ruido en los procesos de toma de decisiones críticas solo crecerá. Ya estamos viendo que la IA supera a los expertos humanos en campos como la dermatología, la radiología y el análisis legal, ofreciendo resultados más consistentes y basados en datos. Sin embargo, como con cualquier herramienta, la IA es tan buena como los datos con los que se entrena y los algoritmos que la impulsan. Garantizar que los sistemas de IA estén diseñados para minimizar los sesgos será esencial para aprovechar todo su potencial a la hora de tomar decisiones más justas y precisas en una serie de sectores.

La IA y los LLM tienen el potencial de revolucionar la toma de decisiones al eliminar muchos de los sesgos cognitivos y el ruido que afectan el juicio humano. Ya sea en medicina, derecho o recursos humanos, la IA puede ofrecer consistencia, objetividad y acceso a grandes cantidades de datos, todo ello sin verse afectada por los estados físicos y emocionales. Sin embargo, aunque la IA puede reducir muchos sesgos, no es una solución perfecta y debe gestionarse con cuidado para evitar introducir nuevas formas de sesgo. Con avances continuos y un desarrollo responsable, la IA podría convertirse en un poderoso aliado para crear procesos de toma de decisiones más justos, precisos e imparciales.

Estos campos son sólo una muestra de las ventajas de la IA en la toma de decisiones humana. Vamos a explorar en los siguientes posts otros problemas que no hemos cubierto aquí como las decisiones morales. Si quieres profundizar en cómo y cuándo podremos confiar en la IA en estas decisiones, ¡asegúrate de estar atento a más contenido en este canal!