Here are some examples. Take <a id="a1">credit scores</a> — algorithms trained in a biased way may calculate a lower score for a woman compared to a man, which could in turn affect what credit cards they could open or mortgages they could apply for. Another example is <a id="a2">job hiring</a> — recruiters who rely too heavily on software may inadvertently reinforce race and gender-related blindspots. There’s even <a id="a3">car insurance pricing</a> — when opaque algorithms determine who should pay less or more for similar coverage, it offers the opportunity for unfair pricing.
He aquí algunos ejemplos. Veamos los <a id="a1">puntajes de crédito</a>: los algoritmos preparados de manera sesgada pueden calcular un puntaje más bajo para una mujer que para un hombre, lo que a su vez puede afectar qué tarjetas de crédito podrá abrir o qué hipotecas podrá solicitar. Otro ejemplo es la <a id="a2">contratación laboral</a>: los encargados de la selección de personal que dependen demasiado de los programas informáticos pueden reforzar inadvertidamente algunos puntos ciegos relacionados con la raza y el género. Incluso sucede con los <a id="a3">precios de los seguros de automóviles</a>: cuando hay algoritmos confusos que determinan quién debe pagar más o menos por una misma cobertura, da la oportunidad de establecer precios injustos.