Los algoritmos de IA se están convirtiendo en la norma sin la confianza del público
Solo el 35 % de los consumidores se siente cómodo con las empresas que utilizan algoritmos de IA para interactuar con ellos, y solo el 25 % afirma que confiaría más en una decisión tomada por un algoritmo de IA que en la de una persona en relación con su cualificación para un préstamo bancario.1
Aunque el público en general sigue siendo aprensivo, los algoritmos de IA se convertirán inevitablemente en el statu quo de las empresas: el 25% de las empresas ya tienen procesos selectivos totalmente habilitados por algoritmos de IA.2 Y por una buena razón: son favorecidos en todas las industrias gracias a su eficiente velocidad de procesamiento, rendimiento consistente y capacidad para reducir el coste de la mano de obra humana.
References
- Cannon, J. (2019) "Un informe muestra que los consumidores no confían en la inteligencia artificial". Fintech News,https://www.fintechnews.org/report-shows-consumers-dont-trust-artificial-intelligence/; "Lo que los consumidores piensan realmente sobre la IA: un estudio global: Insights into the minds of consumers to help businesses reshape their customer engagement strategies", Pega PowerPoint.
- Best, B., Rao A., (2022). "Understanding algorithmic bias and how to build trust in AI", PWC https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/algorithmic-bias-and-trust-in-ai.html.
- Angwin, J., Larson, J., Mattu S., Kircnur, L. (2016) Machine Bias: There's software used across the country to predict future criminals. And it's biased against blacks, ProPublica. https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing
- Polli, F (2019) "Using AI to Eliminate Bias from Hiring", Harvard Business Review, https://hbr.org/2019/10/using-ai-to-eliminate-bias-from-hiring.
- Dietvorst, B., Simmons, J. P., & Massey, C. (2015). Aversión a los algoritmos: People Erroneously Avoid Algorithms after Seeing Them Err. Journal of Experimental Psychology: General, 144 (1), 114-126.
- Dastin, J. (2018) Amazon Scraps Secret AI Recruiting Tool that Showed Bias Against Women, Reuters. https://www.diverseeducation.com/students/article/15114427/ai-in-admissions-can-reduce-or-reinforce-biases#:~:text=Admissions%20offices%20have%20been%20rollling,these%20emerging%20tools%20are%20used.
- Notre Dame Technology Ethics Center (2022), "New Anthology by ND TEC Director Kirsten Martin Explores 'Ethics of Data and Analytics'" Universidad de Notre Dame, https://techethics.nd.edu/news-and-events/news/new-anthology-by-nd-tec-director-kirsten-martin-explores-ethics-of-data-and-analytics/
- J González, C. Cortina, Rodríguez, J (2019). El papel de los estereotipos de género en la contratación: A Field Experiment, European Sociological Review, Volume 35, Issue 2, 187-204, https://doi.org/10.1093/esr/jcy055
- Polli, F (2019) "Using AI to Eliminate Bias from Hiring", Harvard Business Review, https://hbr.org/2019/10/using-ai-to-eliminate-bias-from-hiring.
- Chiappa, S. (2019). Equidad contrafactual específica de la trayectoria. Actas de la Conferencia AAAI sobre Inteligencia Artificial, 7801-7808.
- McCracken, M (2020). Derribar los prejuicios en las admisiones, Kira Talent, https://blog.kiratalent.com/nine-forms-of-bias-in-admissions/
