Dentro de los avances de la inteligencia artificial debemos considerar dos aspectos de suma importancia en este campo:
1. Equidad y justicia algorítmica
Es el análisis crítico sobre cómo los algoritmos de aprendizaje automático pueden perpetuar o mitigar sesgos sociales, con enfoque en la equidad en la toma de decisiones y la igualdad de oportunidades.
Se deben considerar los sesgos algorítmicos: identificar y mitigar de sesgos éticos y sociales en modelos de aprendizaje automático.
Además, se debe estudiar el rol de la diversidad en los conjuntos de datos y su impacto en la precisión y equidad de los modelos de IA.
2. Transformación Laboral y Educación Continua
Es la exploración de cómo la IA está transformando el mercado laboral y la educación, enfocándose en la reentrenabilidad y la adaptabilidad laboral en la era digital.
Aquí se considera la posibilidad de implementar algunos modelos de educación personalizada, en forma de aplicaciones de IA en la personalización del aprendizaje y el desarrollo profesional continuo. Y se necesita estudiar el impacto de la IA en la creación de empleo y la transformación de industrias tradicionales hacia modelos más eficientes y sostenibles.