Transparencia algorítmica
En opinión de Hertino Aviles Albavera
Hertino Avilés Albavera
En la actualidad, la tecnología no solo impulsa nuestro día a día, sino que también redefine los límites de la toma de decisiones dado que la automatización y los algoritmos de aprendizaje se han convertido en herramientas indispensables, prometiendo eficiencia y objetividad. Sin embargo, detrás de esto se ciernen riesgos, sobre todo en relación con la transparencia.
La dificultad de garantizar la transparencia en los algoritmos no solo es un asunto legal, sino también un desafío técnico pues cada vez más los algoritmos de aprendizaje, aprenden y se adaptan en reconocer patrones de datos masivos que modifican su comportamiento. Esto, lejos de ser un simple avance técnico, significa que su interpretación, su explicación y su regulación se vuelven desafíos mayúsculos.
La llamada “transparencia algorítmica” se torna, en muchos casos, una ilusión: ¿cómo explicar de manera sencilla el funcionamiento interno de un modelo que ajusta miles de parámetros para obtener un resultado? Este escenario plantea una paradoja. Por un lado, las decisiones automatizadas afectan directamente derechos fundamentales y fomentan potenciales sesgos y discriminaciones. Por otro, la misma complejidad tecnológica hace casi imposible que las regulaciones tradicionales puedan “reconstruir” los procesos internos de los algoritmos.
En dicha circunstancia en un ánimo de regularización la transparencia se encuentra a un muro de dificultad, que expone la necesidad de repensar los enfoques tanto regulatorios como técnicos. La opacidad en los procesos algorítmicos no solo limita la capacidad de las personas para entender cómo se toman decisiones que les afectan, sino que también compromete el ejercicio de derechos fundamentales como la protección de datos personales y la no discriminación.
Cuando los algoritmos procesan datos personales, estos se convierten en materia prima en la toma de decisiones. El riesgo es que sin un nivel adecuado de transparencia se perpetúan sesgos implícitos y discriminaciones estructurales, la falta de claridad sobre qué datos se utilizan, cómo se aplican y qué variables influyen en los resultados dificulta que las personas puedan ejercer su derecho a la protección de datos personales.
