Para mitigar el riesgo de sesgo en los algoritmos de IA, es importante realizar una evaluación exhaustiva de los datos de entrenamiento, implementar técnicas de des sesgo y supervisar continuamente el rendimiento del modelo para detectar y corregir posibles sesgos.