Hoy en día, la inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta central en la toma de decisiones, desde la selección de personal hasta el acceso a servicios financieros. Sin embargo, como cualquier tecnología, no es neutral. La IA refleja los sesgos presentes en los datos con los que se entrena y alimenta, y si no se diseña con una perspectiva inclusiva, puede perpetuar desigualdades históricas. Los algoritmos aprenden de datos históricos que reflejan las estructuras sociales existentes.
Por ejemplo, sistemas de reclutamiento que analizan perfiles de candidatos pueden penalizar a mujeres porque los datos del pasado reflejan que los puestos directivos estaban ocupados mayoritariamente por hombres. Este tipo de sesgo, si no se corrige, se perpetúa y puede llegar a afectar a millones de personas en su acceso a oportunidades.
En Worldcoo hemos aprendido que incluso pequeños sesgos pueden tener un gran impacto. Cuando trabajamos con empresas y ONG para distribuir microdonaciones a proyectos sociales, vemos que los sistemas automáticos que priorizan proyectos basándose únicamente en métricas históricas de recaudación pueden, sin querer, favorecer siempre a las mismas organizaciones o regiones, dejando fuera iniciativas que atienden a comunidades más vulnerables.
Para evitarlo, combinamos el uso de tecnología con controles humanos rigurosos, ya que nuestro equipo de proyectos revisa, valida y verifica la información de cada iniciativa antes de que reciba apoyo. Esta combinación de tecnología y supervisión nos permite trabajar con más de 800 entidades sociales de todo el mundo, asegurando que tanto organizaciones muy conocidas como otras menos visibles tengan la oportunidad de recibir apoyo.
Gracias a este enfoque, hemos financiado más de 1.100 proyectos, canalizando 22 millones de euros a través de 93 millones de microdonaciones, demostrando que una gestión cuidadosa y equitativa puede traducirse en un impacto social real y tangible. En este sentido, la diversidad en los equipos de desarrollo es clave para evitar estos sesgos estructurales. Si en los equipos desarrolladores no incorporamos diversidad de género, diversidad cultural y socioeconómica, los sistemas no serán verdaderamente representativos.
En Worldcoo vemos cada día que la IA, combinada con controles humanos, puede ser un potente motor de inclusión. Puede ayudar a detectar tempranamente la exclusión educativa, facilitar el acceso a la salud digital o hacer más eficientes los sistemas de ayuda humanitaria. Diseñar IA con perspectiva inclusiva no es solo una obligación ética; es una oportunidad para construir un futuro más justo. Para lograrlo, debemos unir diversidad, transparencia, responsabilidad social y supervisión humana, asegurándonos de que la tecnología refleje lo mejor de nuestra humanidad.
Ahora bien, para que esa promesa sea creíble, conviene desmitificar qué hace realmente la IA. La mayoría de los sistemas actuales no “entienden” el mundo: aprenden por asociación estadística a partir de enormes volúmenes de textos e imágenes. Simulan el razonamiento, pero no piensan; predicen la siguiente palabra probable, no el significado. Confundir esa imitación con juicio puede llevarnos a delegar decisiones críticas en herramientas que, por diseño, no comprenden el contexto social que intentamos mejorar.
Además, el modelo de progreso basado en “más datos y más cómputo” tiene un coste material que no podemos obviar. Entrenar y operar sistemas cada vez más grandes implica una demanda energética creciente y concentrada, con una huella ambiental que, si no se gestiona, chocará con cualquier agenda de sostenibilidad. Una IA verdaderamente inclusiva debe incorporar límites: presupuestos de cómputo, métricas de eficiencia, auditorías energéticas y diseño frugal por defecto. La equidad también se juega en no desplazar externalidades ambientales a las comunidades más vulnerables.
Existe, asimismo, un riesgo menos visible pero más inmediato: la capacidad de persuasión de estos sistemas. Herramientas optimizadas para resultar coherentes y convincentes pueden influir en opiniones y comportamientos sin que el usuario lo perciba. En ámbitos como el empleo, las finanzas o incluso la filantropía, esa “facilidad para ganar discusiones” puede convertirse en presión sutil, sesgos reforzados o desinformación amplificada. Por eso necesitamos salvaguardas específicas frente a la manipulación: transparencia en las recomendaciones, explicaciones comprensibles, límites a técnicas de “empujón” conductual y pruebas sistemáticas que midan el potencial de influencia indebida.
Este desafío excede a cualquier organización. La regulación hoy avanza más despacio que la tecnología y los incentivos de mercado no siempre alinean seguridad y bien común. Urgen marcos que exijan evaluaciones de impacto algorítmico, trazabilidad de datos, acceso para auditorías independientes y responsabilidades claras a lo largo de la cadena de valor. Igual que fijamos estándares en salud o finanzas, necesitamos estándares verificables en sistemas que ya median acceso a derechos.
Tampoco podemos normalizar la autonomía sin control humano significativo. Hay decisiones —y cada vez más infraestructuras— que ciertos sistemas toman de forma automatizada. En contextos sensibles, la supervisión no es un trámite: es un principio de diseño. Human in the loop real, interruptores de seguridad, objetivos alineados con derechos humanos y límites de delegación son condiciones mínimas para no cruzar umbrales de riesgo que luego resulten irreversibles.
Por último, la concentración de poder técnico y de datos en pocas manos crea nuevas asimetrías. Si los algoritmos que ordenan la vida social se diseñan en entornos homogéneos y cerrados, reproduciremos un monocultivo tecnológico con sesgos difíciles de detectar. La inclusión requiere pluralidad: estándares abiertos, datos con gobernanza participativa, investigación pública robusta y alianzas que incorporen a actores locales.
En nuestro trabajo, esto se traduce en apoyar a organizaciones diversas y en evitar dependencias de una sola métrica, un único proveedor o una única forma de “ver” el problema. En síntesis, una IA inclusiva no es una IA sin límites, sino una IA deliberadamente acotada, auditable y energéticamente responsable; menos deslumbrante y más útil. Si combinamos esta mirada crítica con la diversidad, la transparencia y la supervisión humana que ya practicamos, podremos aprovechar lo mejor de la tecnología sin sacrificar aquello que la justifica: la dignidad y la equidad de las personas.