Inteligencia Artificial sin sesgos, explicable y transparente | InnovaDATA #07
Update: 2022-07-27
Description
En el episodio 07 de InnovaDATA nos centramos en un tema de interés y en ocasiones de preocupación a la hora de aplicar la Inteligencia Artificial: los sesgos y la explicabilidad de los algoritmos.
Para hablar de fairness, explicabilidad e Inteligencia Artificial responsable invitamos a Alberto Barbado, Expert Data Scientist en Telefónica Tech. Además, invitamos a Beatriz Lucía, directora del área de Talent Analytics en el IIC, ya que los RR. HH. es una de las áreas que más se relaciona con los sesgos.
Responderemos a preguntas para conocer cómo se producen los sesgos en la aplicación de la Inteligencia Artificial y cuáles pueden ser las consecuencias de estos sesgos. En el caso de los RR. HH. trabajar con datos de personas implica trabajar con las llamadas variables sensibles. ¿Cuáles son los principales sesgos que se producen en este ámbito? ¿Y en qué procesos?
Hablaremos también de la explicabilidad de los algoritmos y de qué tipo de técnicas se aplican para una Inteligencia Artificial más transparente.
Para hablar de fairness, explicabilidad e Inteligencia Artificial responsable invitamos a Alberto Barbado, Expert Data Scientist en Telefónica Tech. Además, invitamos a Beatriz Lucía, directora del área de Talent Analytics en el IIC, ya que los RR. HH. es una de las áreas que más se relaciona con los sesgos.
Responderemos a preguntas para conocer cómo se producen los sesgos en la aplicación de la Inteligencia Artificial y cuáles pueden ser las consecuencias de estos sesgos. En el caso de los RR. HH. trabajar con datos de personas implica trabajar con las llamadas variables sensibles. ¿Cuáles son los principales sesgos que se producen en este ámbito? ¿Y en qué procesos?
Hablaremos también de la explicabilidad de los algoritmos y de qué tipo de técnicas se aplican para una Inteligencia Artificial más transparente.
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