DF Lab Opinión/ Equidad en la Inteligencia Artificial: Más Allá de los datos

En la actualidad, nuestra relación con la inteligencia artificial a menudo pasa desapercibida hasta que, por alguna razón, perdemos el celular y nos damos cuenta  de lo arraigada que está en nuestras vidas: al no poder comunicarnos por WhatsApp, o no poder usar un mapa digital para encontrar una dirección o el simple acto de realizar compras en línea.

En esta era de transformación digital impulsada por la Inteligencia Artificial (IA), es fundamental reflexionar sobre un aspecto crítico de esta revolución tecnológica: la equidad de género. A pesar de las proyecciones financieras asombrosas que superan los US$ 400 billones para el mercado de IA en 2027, el riesgo de perpetuar la desigualdad de género en esta esfera no debe ser subestimado.

 La inclusión digital y la equidad se han convertido en pilares fundamentales de nuestra sociedad actual. Si bien la inclusión digital se refiere a la capacidad de diversas comunidades para acceder y utilizar tecnologías digitales, no obstante, la IA también puede exacerbar las desigualdades, lo cual representa uno de los riesgos más destacados.

Los sistemas de IA entrenados con datos sesgados tienen el potencial de perpetuar o incluso amplificar sesgos ya presentes en esos datos. Por ejemplo, el uso de información inclinada hacia una raza o género en particular podría propagar tendencias discriminatorias a través de procesos de toma de decisiones automatizados, dando lugar a prácticas discriminatorias en ámbitos como la contratación, los préstamos o el sistema de justicia penal.

 Uno de los indicadores más preocupantes es que una quinta parte de las posiciones en el campo de la IA son ocupadas por mujeres. Esta disparidad es un reflejo de problemas más profundos arraigados tanto en la sociedad como en la industria tecnológica. Esta desigualdad de género plantea desafíos significativos. En primer lugar, la diversidad de perspectivas es esencial en la creación y desarrollo de tecnologías avanzadas. Diferentes puntos de vista aportan soluciones más completas y éticas a los desafíos planteados por la IA. Sin una representación equitativa de género, existe un riesgo real de que los sistemas de IA perpetúen sesgos y mantengan discriminaciones preexistentes.

 Además, la transformación del empleo podría afectar de manera desproporcionada a las mujeres si no se aborda. Con la conversión de 400 millones de puestos laborales, existe el temor de que las mujeres enfrenten dificultades en la adquisición de habilidades necesarias para prosperar en esta nueva era tecnológica. Por lo tanto, es imperativo implementar programas de formación inclusivos que aborden esta brecha y permitan a las mujeres participar en igualdad de condiciones.

Para abordar estos desafíos, se requiere una acción coordinada en múltiples niveles. Las empresas y la industria en general deben comprometerse a eliminar los sesgos en los algoritmos y a fomentar entornos laborales inclusivos que valoren y promuevan la diversidad. Las instituciones educativas tienen la responsabilidad de inspirar a más mujeres a adentrarse en disciplinas STEM desde temprana edad y ofrecer modelos femeninos a seguir para desmitificar la noción de que la tecnología es exclusivamente masculina.

 Además, las políticas gubernamentales pueden jugar un papel trascendental al impulsar la equidad de género en la IA. La creación de incentivos para la contratación diversificada y la implementación de medidas que garanticen a las mujeres un acceso igualitario a oportunidades en el ámbito tecnológico son pasos esenciales para abordar este desafío.

En última instancia, la búsqueda de la equidad de género en la IA no es únicamente una cuestión de justicia social, sino también una estrategia inteligente para el avance tecnológico sostenible.