[en] The rapid development of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) has revolutionized industries, yet raised concerns about trustworthiness and ethics. A key issue is regressiveness, where new model updates correct past errors but disrupt already-correct predictions, leading to a drop in performance. When this performance degradation disproportionately affects certain groups based on sensitive attributes (e.g., gender, ethnicity), it leads to unfairness. This study focuses on the intersection of regressiveness and unfairness, proposing novel methods to mitigate this issue. We introduce two mitigation strategies based on our new fairness metric, "unfair regression," which measures the disparity in disrupted predictions (negative flips) between sensitive and non-sensitive groups. The first strategy improves the model selection process by employing a double-step cross-validation algorithm that accounts for both accuracy and unfair regression. The second approach embeds the unfair regression metric into the Support Vector Machine (SVM) framework, creating an "Unfair-Regression-Free SVM" (URFSVM) that minimizes bias during training. Both strategies reduce bias and promote fairness, ensuring that updates do not disproportionately impact any group. This research contributes by integrating bias mitigation techniques into existing ML systems without sacrificing performance. It promotes the development of AI technologies that align with ethical principles and human rights, aiming to prevent discrimination based on gender, ethnicity, disabilities, or social status.

[es] El rápido desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) ha revolucionado muchas industrias, pero también ha generado preocupaciones sobre la confianza y la ética. Un problema clave es la regresividad, donde las actualizaciones de los modelos corrigen errores pasados pero empeoran predicciones ya correctas, provocando una disminución en el rendimiento. Cuando esta degradación afecta desproporcionadamente a ciertos grupos basados en atributos sensibles (p. ej., género, etnia), se genera un modelo discriminatorio. Este estudio examina la intersección entre regresividad e injusticia, proponiendo nuevos métodos para mitigar este problema. Presentamos dos estrategias basadas en una nueva métrica de equidad, "unfair regression", que mide la disparidad en las predicciones interrumpidas (negative flips) entre grupos sensibles y no sensibles. La primera estrategia mejora la selección de modelos mediante un algoritmo de validación cruzada en dos pasos que considera tanto la precisión como la minimización de la unfair regression. El segundo enfoque integra la métrica de unfair regression en el marco del Support Vector Machine (SVM), creando el "Unfair-Regression-Free SVM" (URFSVM), que reduce el sesgo durante el entrenamiento. Ambas estrategias fomentan la equidad, asegurando que las actualizaciones no afecten de manera desproporcionada a ningún grupo. Esta investigación contribuye integrando técnicas de mitigación de sesgos en los sistemas de ML existentes sin comprometer el rendimiento, promoviendo el desarrollo de tecnologías de IA alineadas con principios éticos y derechos humanos, para evitar discriminaciones basadas en género, etnia, discapacidades o estatus social.