Análisis de equidad y sesgo en sistemas de inteligencia artificial. Incluye metodologías para detectar discriminación algorítmica, métricas de equidad para modelos de aprendizaje automático, técnicas de eliminación de sesgos, evaluación del impacto diferencial en grupos protegidos y cumplimiento de requisitos normativos sobre no discriminación y transparencia algorítmica en IA.