¿Por qué se necesitan más mujeres trabajando en IA?

Desde los diagnósticos médicos hasta la conducción autónoma, la Inteligencia Artificial está cambiando la forma en que trabajamos e interactuamos con el mundo. Sin duda, la Inteligencia Artificial se ha convertido en una de las tecnologías más prometedoras de nuestro tiempo. Sin embargo, a medida que esta avanza, se evidencia una realidad aplastante: la necesidad de más mujeres trabajando en IA y una mayor diversidad en el campo. ¿Cuál es el panorama con el que se encuentran las mujeres en el sector tech y cómo podemos luchar por un futuro más igualitario?

Solo el 22 % de quienes trabajan en Inteligencia Artificial son mujeres,

Según el informe “Mujeres en IA 2021”, de Fundación Telefónica, solo el 22 % de los profesionales en Inteligencia Artificial en España son mujeres. Es más, tal y como apuntan los estudios de la ONU, la matriculación de mujeres en ingenierías y carreras TIC supone un 28 % y 27 % del total. Es decir, al ritmo actual, la paridad de género en los empleos STEM no se conseguirá antes del año 2100.

Otros organismos y empresas, como el Foro Económico Mundial, estiman que tan solo un 12 % de los profesionales que trabajan en Inteligencia Artificial en todo el mundo son mujeres.

Aunque el futuro parece poco alentador, lo cierto es que el impacto de las mujeres trabajando en IA es mayor de lo que se puede observar a simple vista. De hecho, no son pocas las líderes que están sumando su granito de arena para reducir la brecha de género en el sector tech.

¿Cómo afecta la brecha de género en la Inteligencia Artificial?

Producir oportunidades de negocio así como automatizar y optimizar los procesos son algunos de los beneficios de la IA. Sin embargo, así como la Inteligencia Artificial presume de virtudes, también lo hace de defectos. Es más, se ha demostrado que la información empleada para el diseño de chatbots, asistentes de voz e incluso buscadores y sistemas de reconocimiento facial reproducen estereotipos de género.

Esta falta de diversidad en la IA puede suponer graves consecuencias para la sociedad. Por una parte, la ausencia de mujeres en los equipos de Inteligencia Artificial supone una falta de perspectiva en el diseño y el desarrollo de esta tecnología y, por tanto, deriva en soluciones menos efectivas para los problemas que surjan. Por otra, si la Inteligencia Artificial se emplea para tomar decisiones empresariales, esta información puede basarse en datos sesgados que perpetúan la exclusión de las mujeres y de otros grupos en la sociedad. 

Algunos de los posibles efectos de la brecha de género en la Inteligencia Artificial son:

• Sesgos y discriminación: si los datos utilizados para entrenar algoritmos de IA contienen sesgos de género, es probable que la IA también refleje estos sesgos en sus resultados. Esto puede llevar a la discriminación de género en la automatización de decisiones, como la contratación, la evaluación de desempeño o la asignación de recursos.
• Falta de representación: la falta de diversidad de género en los equipos de desarrollo de Inteligencia Artificial puede llevar a que no consideren las necesidades, experiencias y perspectivas de las mujeres y personas de género diverso. Esto puede conllevar la creación de sistemas de IA que no sean adecuados o precisos para abordar los desafíos y las realidades que enfrentan las mujeres en distintos contextos, como en la atención médica o en el lugar de trabajo.
• Barreras de acceso y oportunidades: la brecha de género en la IA también puede afectar al acceso y a las oportunidades para las mujeres en la industria de la tecnología. Las desigualdades de género en la educación, el empleo y la representación en la tecnología pueden limitar la participación de las mujeres en la creación, el desarrollo y la aplicación de sistemas de IA.
• Desigualdad económica y laboral: la IA también puede influir en la economía y el mercado laboral. Y es que si las mujeres y personas de género diverso enfrentan barreras para acceder a trabajos que implican la creación o implementación de tecnologías de Inteligencia Artificial, esto puede contribuir a la desigualdad económica y laboral de género. Además, la automatización impulsada por la IA también puede afectar a trabajos en sectores en los que las mujeres están sobrerrepresentadas, como el cuidado de la salud o el trabajo doméstico.
• Pérdida de oportunidades de innovación: la falta de diversidad en la creación y el desarrollo de IA puede suponer la pérdida de oportunidades para innovar. En cambio, la inclusión de distintas perspectivas de género en el diseño y desarrollo de sistemas de IA propone soluciones más equitativas, relevantes y efectivas.

Fomentar la inclusión de mujeres en la Inteligencia Artificial

Sin duda, fomentar el papel de las mujeres en la Inteligencia Artificial es clave para garantizar que la tecnología sea más representativa. Una forma de abordar este problema es entrenando a los algoritmos para una toma de decisiones éticas e imparciales. Pero si existe un método eficaz para lograr este cambio, este es a través de la educación y la formación. Y es que promoverla en IA desde una edad temprana sirve para alentar a las mujeres a considerar el campo como una carrera viable. 

Además, también es crucial incentivar la formación y el desarrollo profesional continuo de las mujeres que ya trabajan en IA, de forma que puedan seguir creciendo en su carrera. Es más, las empresas y organizaciones pueden participar en esta lucha social incluyendo políticas de contratación inclusivas y la promoción de la diversidad en el liderazgo de la empresa.

Está claro que la Inteligencia Artificial es una de las tecnologías más prometedoras de nuestro tiempo. Sin embargo, la presencia de más mujeres trabajando en IA es esencial para sacar todo el provecho a esta disciplina. Y es que aunque haya algunas que son líderes y que luchan por un presente y un futuro más igualitario, aún queda mucho camino por recorrer para garantizar una tecnología más justa. ¿Te sumas a la lista de mujeres trabajando en IA? Haz el bootcamp de Data Analytics de Adalab y ¡conviértete el ejemplo que querrías encontrar!