Aunque las empresas recurren cada vez más a la inteligencia artificial (IA) para optimizar y automatizar sus operaciones, las mujeres sólo representan aproximadamente una cuarta parte de la mano de obra mundial dedicada a la IA. Los analistas creen que las mujeres se enfrentan a obstáculos y barreras sistemáticos desde la educación temprana hasta la contratación laboral en los campos de la ciencia, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas (STEM). Las barreras van desde prejuicios sutiles en las aulas hasta herramientas y procesos de contratación defectuosos y falta de tutoría y oportunidades de mejora de las cualificaciones, y el resultado es un menor número de mujeres que cursan estudios y carreras relacionados con la IA y persisten en ellos.
¿Cuál es la brecha de género en las competencias de IA?
Jayanthy Anand, Vicepresidenta Senior Corporativa (SVP) de la empresa de TI WNS, cree que a pesar de los avances realizados hacia la paridad de género, todavía existen retos inherentes para las mujeres en la tecnología, lo que resulta en su infrarrepresentación. Y esta brecha de género también supone un obstáculo importante para la rápida aceleración de la IA.
«Perpetúa los sesgos dentro de los algoritmos, lo que lleva a resultados sesgados en dominios críticos como la contratación y las finanzas. Ahoga la innovación al excluir experiencias e ideas diversas del proceso de desarrollo, impidiendo la creación de soluciones de IA integrales y éticas. Liberar todo el potencial de la IA garantizando al mismo tiempo la justicia y la equidad para todas las partes interesadas exige un gran esfuerzo colectivo», afirmó Anand.
Cuando la mayoría de los desarrolladores de IA del mundo son hombres, se propaga fácilmente un caldo de cultivo para reforzar los prejuicios existentes. La tecnología diseñada y construida casi exclusivamente por hombres puede sesgarse para representar sus experiencias individuales.
«Con la rápida aceleración de la IA, las mujeres se enfrentan a barreras a la hora de acceder a las oportunidades de formación en IA, incluidos los estereotipos de género, la falta de modelos a seguir y los prejuicios inconscientes en los procesos educativos y de contratación», dijo Rathnaprabha Manickavachagam, Director Gerente de Innovación para India y Asia de Morgan Stanley, un banco de inversión multinacional estadounidense y empresa de servicios financieros.
La IA y la automatización también afectan de manera desproporcionada a puestos de trabajo tradicionalmente ocupados por mujeres, como las funciones administrativas y de oficina. Además, las mujeres están infrarrepresentadas en la I+D de IA, así como en los puestos de liderazgo y toma de decisiones dentro de las empresas de IA, lo que limita su influencia en el diseño de tecnologías y políticas de IA, añadió.
Manickavachagam también señaló que los sistemas de IA pueden perpetuar los prejuicios de género existentes, si no se desarrollan y prueban adecuadamente. Abordar estos retos requiere esfuerzos concertados para promover la diversidad, la equidad y la inclusión en la I+D de IA, así como el desarrollo y la aplicación de políticas para mitigar los impactos de género de la IA en la mano de obra.
Los expertos también creen que la falta de diversidad de género en la IA puede dar lugar a problemas conocidos y desconocidos. Por ejemplo, los sistemas de IA aprenden de los datos, y si esos datos están sesgados o incompletos, pueden dar lugar a resultados sesgados. Sin perspectivas diversas en el desarrollo de la IA, los algoritmos pueden amplificar los prejuicios de género existentes, dando lugar a resultados discriminatorios. Esto también puede dar lugar a sistemas que no tienen en cuenta las implicaciones éticas de sus decisiones, lo que provoca consecuencias no deseadas y daños.
Por ejemplo, hace unos años, Amazon retiró una herramienta de IA utilizada para la selección de personal después de que mostrara un fuerte sesgo hacia los candidatos masculinos. La herramienta se había entrenado a partir de una década de solicitudes predominantemente de hombres en puestos tecnológicos, lo que llevó al algoritmo a desacreditar cualquier solicitud que contuviera la palabra «mujer». Anjali Iyer, Directora de Ingeniería de la empresa de ciencia de datos Tredence, da otro ejemplo de cómo las mujeres se enfrentan a numerosos obstáculos en la IA. Por ejemplo, cuando se presentó el Apple Watch, no se tuvieron en cuenta las necesidades de las mujeres, como el seguimiento de sus ciclos menstruales. Este sesgo también se extiende a los puestos de trabajo, ya que las mujeres reciben menos oportunidades laborales y un salario más bajo. Con la rápida evolución de la tecnología, las mujeres tienen dificultades para encontrar mentores y modelos a seguir, lo que dificulta su ascenso profesional.
Neeti Mehta Shukla, cofundadora y directora de impacto social de Automation Anywhere, una empresa que desarrolla software de automatización de procesos robóticos, cree que esta brecha de género no solo limita las oportunidades de las mujeres, sino que también obstaculiza la diversidad de perspectivas crucial para la innovación en productos y servicios impulsados por la IA.
Necesidad de cualificación, tutoría y mejores modelos
El Informe sobre el Futuro del Empleo del Foro Económico Mundial indica que, para 2025, el 50% de todos los empleados necesitarán mejorar o actualizar sus conocimientos debido a la creciente adopción de la tecnología. Los expertos sugieren que las empresas no sólo ofrezcan programas de formación, sino que también se aseguren de que esta formación se traduce en un valor tangible tanto para las empresas como para las trayectorias profesionales individuales.
Los programas tradicionales de tutoría y los grupos de recursos para empleados desempeñan un papel vital en la identificación y el fomento del talento. Para crear una solución integral, las estrategias de talento deben estar impregnadas de programas intensivos de mejora y reciclaje que hagan hincapié en las experiencias del mundo real, el aprendizaje inmersivo y un enfoque práctico de «aprender haciendo». Estos programas son esenciales para preparar a los trabajadores para los cambios y las oportunidades del mañana.
Prashanti Bodugum, Vicepresidenta de US Omni Platforms Tech en Walmart Global Tech, la rama tecnológica de Walmart, observa un aumento constante del número de mujeres que siguen carreras en STEM. Subraya la importancia de ampliar las oportunidades y los recursos para ayudar a las mujeres a alcanzar su verdadero potencial, tener voz en todas las mesas y construir un lugar de trabajo en el que todas prosperen y sientan que pertenecen a él.
Según Sindhu Gangadharan, Vicepresidenta Sénior y Directora General de la empresa tecnológica SAP Labs India y Vicepresidenta de Nasscom, las empresas pueden promover la inclusión de género en la IA a través de diversas iniciativas, como la aplicación de prácticas de contratación inclusivas, la oferta de oportunidades de formación y tutoría, y el fomento de culturas de trabajo inclusivas en las que se valoren y respeten las diversas perspectivas.
Gangadharan cree que las empresas pueden promover la inclusión de género aplicando prácticas de contratación diversas, contratando y reteniendo activamente a mujeres en puestos de IA, ofreciendo programas de tutoría y apoyando la promoción profesional. «El objetivo no es sólo la igualdad de representación de género, sino reconocer que la diversidad de perspectivas es esencial para que la IA sirva eficazmente a todos los miembros de la sociedad», afirmó.
Gopali Contractor, Director del Centro de IA Avanzada – India y Centros de Tecnología Avanzada de Accenture, añadió que iniciativas como hackathons, programas de aprendizaje, tutoría y exposición a modelos femeninos son clave para despertar el interés por las carreras de STEM, datos e IA entre las mujeres jóvenes en su etapa formativa.
«A nivel organizativo, las empresas deben ser deliberadas a la hora de crear una cantera de mujeres profesionales de los datos y la IA a través de la mejora de las cualificaciones y la creación de trayectorias profesionales ambiciosas. Las mujeres deben aprovechar al máximo las oportunidades que ofrecen los datos y la IA, y unirse a las comunidades tecnológicas en el lugar de trabajo y mantener contactos regulares con otros profesionales son formas excelentes de compartir conocimientos, encontrar un mentor y aprender junto con profesionales de ideas afines», afirmó.
El sector también debe dar prioridad a las consideraciones éticas en el desarrollo de la IA, lo que incluye abordar los sesgos en los algoritmos e implicar a diversas partes interesadas en el diseño y las pruebas de los sistemas de IA. Además, las empresas pueden marcar la diferencia asociándose con empresas y nuevas empresas propiedad de mujeres y apoyándolas en el ecosistema de la IA, así como invirtiendo en ellas. Por otra parte, compartir historias de mujeres líderes de éxito y poner de relieve la contribución de las mujeres en el lugar de trabajo a través de eventos, publicaciones y campañas puede crear una mayor motivación y un entorno más inclusivo en el lugar de trabajo, dijo Iyer.
Un futuro prometedor
Más de un tercio de las empresas emplean ya la IA para mejorar sus capacidades operativas, según el Índice de Adopción Global de la IA de IBM 2023. El informe describe cómo una de cada cuatro empresas ha recurrido al aprendizaje automático para abordar una amplia gama de cuestiones, desde la escasez de empleo hasta objetivos medioambientales, sociales y relacionados con la gobernanza.
Las aplicaciones de IA están cada vez más integradas en diversos aspectos de la vida cotidiana, desde asistentes virtuales a vehículos autónomos. Si estos sistemas no se diseñan teniendo en cuenta perspectivas diversas, es posible que no satisfagan adecuadamente las necesidades de todos los usuarios.
Abordar la falta de diversidad de género en la IA requiere esfuerzos concertados en varios frentes. Como señaló Shukla, las instituciones educativas deben dar prioridad a la educación STEM para las niñas, garantizando la igualdad de acceso y apoyo. Los empleadores deben combatir los prejuicios de género en los procesos de contratación y promoción, fomentando culturas laborales inclusivas con oportunidades de tutoría y creación de redes que permitan a las mujeres prosperar. Los responsables políticos deben promulgar políticas que fomenten la diversidad de género en la tecnología y apoyar las iniciativas destinadas a cerrar la brecha de género.
Los expertos también hicieron hincapié en que las empresas deben dar prioridad a las prácticas responsables de IA, incorporando diversos conjuntos de datos y estrategias inclusivas para desarrollar productos y servicios que satisfagan las necesidades de todas las poblaciones. «Fomentar la capacitación de las mujeres para mejorar sus habilidades y participar activamente en el ecosistema de la IA es fundamental para cultivar conjuntos de datos equitativos, facilitando así la innovación equitativa», dijo Shukla, añadiendo que la responsabilidad recae en todos nosotros en el lugar de trabajo.
Fuente WEB | Editado por CambioDigital Online
