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Introducción
Esta técnica tiene como objetivo promover el uso de un lenguaje que incluya y respete a personas de todos los orígenes, identidades y capacidades. Los textos generados por IA pueden, de forma inadvertida, excluir o marginar a ciertos grupos mediante un lenguaje insensible. Al guiar a la IA para que utilice términos inclusivos y evite estereotipos, garantizas una comunicación equitativa y acogedora para audiencias diversas.
Por Qué es Importante
- Inclusividad: El lenguaje moldea percepciones. Un lenguaje inclusivo valida una gama más amplia de identidades, ayudando a que todos se sientan reconocidos y respetados.
- Evitar Daños: Un lenguaje sesgado puede perpetuar estereotipos y narrativas discriminatorias. Un fraseo cuidadoso ayuda a desmantelar, en lugar de reforzar, tales patrones.
- Construir Confianza: Cuando la IA produce consistentemente un lenguaje inclusivo, los usuarios perciben un compromiso con la equidad, aumentando la confianza en los resultados de la tecnología.
- Audiencia Global: Los matices culturales y lingüísticos varían en todo el mundo. Fomentar un lenguaje inclusivo garantiza relevancia y sensibilidad en diferentes regiones.
Cómo Usar
En tus indicaciones, pide explícitamente a la IA que utilice un lenguaje inclusivo y libre de sesgos. Por ejemplo: 'Redacta una descripción de producto que sea acogedora para personas de todas las edades, géneros y antecedentes culturales—evita asumir atributos específicos.' Anima a realizar una revisión minuciosa del texto final para detectar cualquier sesgo sutil (por ejemplo, referirse solo a un grupo demográfico por defecto).
Consideraciones Clave
- Concienciación: Mantente al día con la terminología en evolución, especialmente en torno al género, la discapacidad y la identidad cultural. Un lenguaje que era aceptable en el pasado puede estar ahora desactualizado o ser insensible.
- Contexto: El lenguaje inclusivo varía según la región o la industria. En contextos multinacionales, aclara qué términos son culturalmente neutrales o ampliamente aceptables.
- Mejora Continua: Los modelos de IA aprenden de datos existentes, que pueden contener lenguaje sesgado. Revisa periódicamente los cambios sutiles en los textos generados y retrena o refina las instrucciones según sea necesario.
- Bucle de Retroalimentación: Anima a los lectores o usuarios a informar sobre cualquier lenguaje que consideren exclusivo u ofensivo. La retroalimentación humana sigue siendo crucial para el perfeccionamiento continuo de las prácticas de lenguaje inclusivo.
