La rápida proliferación de la Inteligencia Artificial (IA) plantea una serie de desafíos éticos y sociales que deben abordarse de manera urgente. Desde sesgos algorítmicos hasta preocupaciones sobre privacidad y seguridad de datos, así como el impacto en el empleo y la necesidad de responsabilidad y transparencia, la integración de la IA en nuestra sociedad requiere un enfoque cuidadoso y reflexivo.
Los sistemas recomendadores emplean algoritmos de inteligencia artificial para personalizar sugerencias de productos o contenido utilizando técnicas como el filtrado colaborativo y el aprendizaje automático. Los sistemas recomendadores, también conocidos como motores de recomendación, son algoritmos de inteligencia artificial que analizan datos de usuarios y productos para predecir y ofrecer recomendaciones personalizadas. Estos sistemas son ampliamente utilizados en plataformas de comercio electrónico, streaming de contenido, redes sociales y más, con el objetivo de mejorar la experiencia del usuario y aumentar la participación. El funcionamiento básico de un sistema recomendador implica tres pasos principales: recopilación de datos, proceso de filtrado y generación de recomendaciones. En la fase de recopilación de datos, se recopilan información sobre usuarios y productos, como historiales de compra, clics, valoraciones y preferencias declaradas. Luego, en el proceso de filtrado, se ...