Métricas de equidad

Las métricas de equidad convierten el objetivo abstracto de no discriminación en números que pueden probarse y monitorearse. Las familias más comunes incluyen paridad demográfica (tasas similares de resultado positivo entre grupos), equalized odds o igualdad de oportunidades (tasas similares de verdaderos y falsos positivos), paridad predictiva (precisión similar) y equidad individual (personas similares tratadas de forma similar). La ISO/IEC TR 24027 y la NIST SP 1270 describen estas medidas y sus límites.

Para profesionales y auditores, un punto central es que varias de estas métricas no pueden cumplirse a la vez cuando las tasas base difieren entre grupos. Elegir la métrica es, por lo tanto, una decisión de gobernanza documentada, vinculada al contexto, al daño que se quiere evitar y a la ley aplicable, y no un valor técnico por defecto. Los resultados deben figurar en la ficha de modelo y monitorearse después del despliegue, porque la deriva puede reintroducir disparidades.

Ejemplo: un modelo antifraude tiene la misma exactitud global, pero bloquea transacciones legítimas de una región con el doble de frecuencia; el equipo adopta la paridad de falsos positivos como criterio de liberación.