Este artículo presenta un marco de evaluación diseñado para cuantificar el sesgo de asociación de atributos en sistemas de recomendación, ampliando la investigación sobre equidad más allá de los daños por asignación hacia los daños de representación. Basado en métodos de detección de sesgos originalmente desarrollados en procesamiento del lenguaje natural, el enfoque mide cómo los modelos de factores latentes pueden codificar y amplificar estereotipos mediante vectores de embeddings y asociaciones entre atributos, tomando como caso de estudio asociaciones de género.

La propuesta adapta técnicas como pruebas de asociación y métricas de similitud en espacio vectorial para identificar correlaciones no deseadas entre atributos sensibles y características de items o usuarios. Se cuantifican los daños representacionales al observar desviaciones en distribuciones de similitud entre grupos, y se contrastan estos resultados con métricas tradicionales de rendimiento y equidad basadas en asignación.

El análisis demuestra que los modelos de factores latentes pueden ocultar asociaciones problemáticas que no aparecen en métricas de precisión o cobertura, y que dichas asociaciones se pueden amplificar durante el proceso de recomendación. A partir de esto se proponen estrategias de mitigación como preprocesado de datos, regularización dirigida, técnicas de debiasing de embeddings, entrenamiento adversarial y postprocesado de listas recomendadas, junto con auditorías periódicas para garantizar transparencia y trazabilidad.

En Q2BSTUDIO combinamos expertise en desarrollo y auditoría de modelos con servicios prácticos para empresas que desean implantar recomendaciones responsables. Ofrecemos soluciones a medida que integran inteligencia artificial y control de sesgos, despliegues seguros en la nube y visualización de impacto con paneles de monitorización. Si su proyecto necesita soluciones de inteligencia artificial o quiere evaluar el sesgo en sus sistemas, podemos ayudar desde la consultoría hasta la implementación y el mantenimiento, incluyendo desarrollo de aplicaciones a medida y modelos personalizados.

Nuestras capacidades cubren software a medida, ciberseguridad y pentesting para proteger pipelines de datos sensibles, e implementación en servicios cloud aws y azure para entornos escalables y seguros. También entregamos servicios inteligencia de negocio y visualización con power bi para monitorizar métricas de equidad y calidad en tiempo real, así como agentes IA y soluciones de ia para empresas orientadas a decisiones explicables.

Este marco no solo aumenta la transparencia sobre cómo se representan los atributos dentro de los sistemas de recomendación, sino que proporciona rutas concretas para su mitigación técnica y operativa. En Q2BSTUDIO podemos realizar auditorías de embeddings, diseñar contadores de sesgo integrados y desplegar procesos automatizados de mitigación que se alineen con sus objetivos de producto y cumplimiento normativo. Contacte con nuestro equipo para evaluar su modelo y convertir la equidad en una ventaja competitiva sostenible.

Palabras clave: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA, power bi.