La mitigación del sesgo es el conjunto de métodos utilizados para identificar, medir, reducir o gestionar sesgos injustos o dañinos en sistemas de IA. Puede implicar cambios en los datos, el entrenamiento del modelo, las métricas de evaluación, la supervisión humana, los controles de despliegue o el posprocesamiento de salidas.