El camino hacia una inteligencia artificial igualitaria y responsable

No en vano, los datos que alimentan esta tecnología contienen sesgos de género y, en consecuencia, perpetúan estereotipos y roles sexistas que están presentes en el ADN de nuestra cultura y sociedad e impiden la consecución de una igualdad real entre hombres y mujeres. Decir que hoy el entorno tecnológico es hostil hacia las mujeres y que de alguna manera herramientas como la inteligencia artificial es ‘enemiga’ de ellas es lamentablemente una situación real. Pero ¿por qué ocurre esto?

Para entender este problema cabe arrojar a la luz algunas cifras como es que solo el 30% de mujeres en España decide matricularse en carreras STEM, datos que son menos alentadores si cabe en el sector estrictamente tecnológico. Hoy solo el 22% de profesionales que trabajan en inteligencia artificial en España son mujeres y no se encuentran en puestos de toma de decisiones relacionados con esta tecnología. Algunas de las consecuencias son que:

• Las mujeres y las niñas tienen un 25% menos de probabilidades que los hombres de saber aprovechar la tecnología digital para fines básicos.
• Las mujeres tienen 4 veces menos de probabilidades de saber programar computadoras.
• Las mujeres tienen 13 veces menos de probabilidades de solicitar una patente tecnológica. En los países del G20 solo el 7% de las patentes son generadas por mujeres y en Sillicon Valley solo el 1% de quienes solicitan puestos técnicos en inteligencia artificial y ciencias de datos son mujeres.

En consecuencia, la escasez de mujeres en estos sectores, especialmente en aquellas áreas relacionadas con la inteligencia artificial y con el aprendizaje automático, implica que la mayoría de las aplicaciones tecnológicas se desarrollan en la actualidad por equipos mayoritariamente masculinos, lo que explica que existan sesgos de género en los algoritmos que alimentan la inteligencia artificial.

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Además, hay que tener en cuenta que dichos algoritmos se ven influenciados por los sesgos de género que están presentes en la cultura, y, por ende, en los datos, que se encuentran a la hora de desarrollar su proceso de entrenamiento. Como resultado de ello resulta prioritario, por tanto, aumentar la participación de las mujeres en los equipos de inteligencia artificial, ciencia de datos e ingeniería de software.

Sin embargo, la inclusión de mujeres en el campo tecnológico no es suficiente, pues en paralelo a este deber de tender hacia la diversidad de los equipos de desarrollo de esta tecnología resulta imprescindible llevar a cabo una formación en género de los actuales y futuros equipos. Incluir la perspectiva de género en el trabajo que hacen les permitirá identificar los sesgos de género y corregirlos.

Sin formación en diversidad, inclusión y género en los equipos y organizaciones, el futuro de las mujeres y otras personas que no entran en los estereotipos fijados por la cultura patriarcal están en riesgo, pero también el de las empresas, pues está demostrado a través de numerosos estudios que aquellas que son diversas e igualitarias son más rentables. Por tanto, trabajar hacia un entorno empresarial y tecnológico regido por la igualdad es el único camino para conseguir una sociedad más próspera, justa y responsable.