Técnicas y metodologías para identificar, medir y reducir sesgos algorítmicos y distorsiones en sistemas de inteligencia artificial. Incluye estrategias de balanceo de datos, pruebas de equidad (fairness testing), auditoría de modelos, debiasing de pre-procesamiento y post-procesamiento, métricas de equidad y enfoques para garantizar decisiones de IA no discriminatorias respecto al género, etnia, edad y otras características protegidas.