Diferentes estudios lo demuestran

La Organización de las Naciones Unidas para la Cultura, las Ciencias y la Educación (UNESCO) publicó en 2019 el informe “ I’d Blush if I Could: closing gender divides in digital skills through education” (Me sonrojaría si pudiera: cerrando brechas de género en la esfera digital a través de la educación).

En el mismo se demuestran que “los sesgos de género que persisten en los conjuntos de datos, algoritmos y dispositivos de capacitación de la inteligencia artificial tienen el potencial de propagar y reforzar estereotipos de género perjudiciales. Estos sesgos de género pueden estigmatizar y marginar aún más a las mujeres a escala mundial”.

Una vez más, la historia de rezago de las mujeres en todos los ámbitos de la vida económica, política y social se repite en el campo de las nuevas tecnologías, muy especialmente en el ámbito laboral debido a la automatización del empleo, por ejemplo. Ya el Fondo Monetario Internacional hace muchos años comprobó que las mujeres son más desplazadas que los hombres debido a la automatización en los procesos de reclutamiento y selección, lo cual tiene un efecto negativo en la autonomía financiera de las mujeres, dado que la mayor parte de las posiciones automatizables (administración, oficina, caja, contabilidad) son ocupadas por mujeres, en reflejo del estereotipo que supone que las mujeres son mejores para dar apoyo administrativo.

Un ejemplo de cómo estos mismos estereotipos y sesgos de género siguen presentes en las nuevas aplicaciones de la IA, son los chatbots de las webs o asistentes virtuales con nombre y voz de mujer: Alexa de Amazon, Cortana de Microsoft, Siri de Apple, Google Assistant, Eva de Vueling y muchas otras. En su creación se parte del estereotipo de que el rol de las mujeres es asistir y proveer ayudas y soluciones. Asimismo, en la creación de robots femeninas, estas usualmente son hipersexualizadas, destacando y exagerando áreas del cuerpo de las mujeres, dándole aspecto sensual; una especie de fantasía masculina sobre el ideal de ser mujer.

La evidencia es tan abrumadora que, la empresa Gartner, una de las empresas consultoras y de investigación de las tecnologías de la información más importantes a nivel mundial, predice que para 2022, el 85% de los proyectos de IA darán resultados erróneos debido a sesgos en los datos o algoritmos, o en los equipos que los gestionan.

La brecha digital de género es un indicador que mide la desigualdad existente entre mujeres y hombres en cuanto al acceso a las TIC (tecnologías de la información y la comunicación).

En la Unión Europea la brecha digital de género en actividades de programación era de 8 puntos en 2014: “las mujeres solo representan el 12% de los autores de artículos en las principales conferencias sobre machine learning y el 13,83% de los que se escriben en general sobre inteligencia artificial”. Por otro lado, un estudio realizado en 2017 demostró que “sólo el 13% de las altas posiciones ejecutivas en empresas tecnológicas dedicadas a la inteligencia artificial son ocupadas por mujeres, y, si nos centramos en el sub ámbito del lenguaje informático, el porcentaje cae hasta el 5%”.

En América Latina, de acuerdo con la organización “Crack The Code”, hay escasez de participación de mujeres en disciplinas de ciencias, tecnología, ingeniería y matemáticas, ocupando únicamente el 20% de los cargos relacionados a esta industria.

En esta misma línea, se ha encontrado que las mujeres conforman solo el 12% de los investigadores en IA y que solamente un 2% de las patentes en este sector son generadas por mujeres, según una reciente publicación de la UNESCO y la coalición EQUALS, que se dedica a promover la igualdad de género en el sector de la tecnología.

El uso de la Inteligencia Artificial puede promover la igualdad

La IA puede tener un impacto diferenciado sobre hombres y mujeres, por lo que aplicar perspectiva de género en todos los procesos involucrados en el “machine learning”, es fundamental para no reforzar inequidades y exclusiones.

Si se aplica perspectiva de género en la IA mitigando los sesgos presentes en los procesos de pensamiento envueltos en estos desarrollos, la misma tecnología puede contribuir a disminuir la desigualdad entre hombres y mujeres, al detectar e identificar las causas que la originan y proponer soluciones que eviten incurrir en decisiones sesgadas.

Para ello es importante crear equipos más diversos en el desarrollo de IA, donde las mujeres no sean una minoría. Este paso es importante si se quiere incorporar una perspectiva más amplia en el diseño, desarrollo y aplicación.

Sin duda, la presencia de las mujeres puede influir sobre la manera en que las tecnologías están creadas y el tipo de pensamiento que se usa en las aplicaciones de inteligencia artificial.

Estos equipos a su vez deben formarse en transversalización de igualdad de género para que apliquen este enfoque cuando analizan datos y sean capaces de mirar sus propios sesgos con el fin de mitigarlos. Puede ayudar contar con un líder de “gender balance” en la estructura organizacional, con la función de vigilar para que no se creen algoritmos viciados y se audite con frecuencia los procesos para evitar incurrir en estas distorsiones y sus indeseables efectos. Usar lenguaje inclusivo y no genérico masculino en los protocolos de interacción es fundamental para evitar la exclusión que se deriva de un modo de hablar que invisibiliza a las mujeres sistemáticamente.