Quienes programan los algoritmos de la inteligencia artificial (IA), como todo ser humano, acumulan una buena dosis de prejuicios o sesgos. Estos, de manera inevitable, son reproducidos por los procesos de aprendizaje automático. Así, si las mujeres son una minoría en la programación de la IA, esto también se refleja en la ‘mentalidad’ de los algoritmos.
No es un tema secundario, si tenemos en cuenta la alta presencia de la IA en nuestra vida diaria en las áreas más dispares. Desde la salud hasta la seguridad, la gestión financiera y el mercado laboral. Y también en los software de traducción automática, que solo hace poco han comenzado a ofrecer opciones más inclusivas, aunque no en todos los idiomas.
Que la tecnología no es neutra y que este problema también atañe a la IA es algo del que empezamos a ser conscientes. Entre los organismos que más lo enfatizan está el EIGE, el Instituto Europeo para la Igualdad de Género. En un informe publicado recientemente, ‘Artificial intelligence, platform work and gender equality‘, el instituto levanta la alarma: necesitamos más mujeres trabajando en la inteligencia artificial.
Todavía muy pocas mujeres trabajan en la IA
El informe cita una encuesta de LinkedIn de 2019 (la más reciente sobre el tema). Solo el 16 % de los empleos en IA de alta cualificación en Europa y Reino Unido están ocupados por mujeres. Los países donde la brecha es menor son Letonia y Finlandia (con un 29 % y un 26 % de mujeres, respectivamente). Mientras que los últimos son República Checa y Eslovaquia (con un 9 % y un 10 %). Esta brecha de género es aún más evidente a medida que avanza la carrera.
Si las mujeres representan el 20 % de los trabajadores con hasta dos años de experiencia, el porcentaje baja al 12 % después de diez años. Entre los investigadores más importantes en el campo del aprendizaje automático las mujeres representan el 18 %. En los países del Grupo de los veinte (G20), únicamente el 7 % de las patentes son presentadas por mujeres. Y el promedio mundial es aún más bajo: el 2 %. También existe discriminación dentro de la propia fuerza laboral femenina. De las fundadoras de empresas que se ocupan de inteligencia artificial, el 84 % son caucásicas.
Según el Foro Económico Mundial, la demanda de analistas de datos, científicos, especialistas en big data, desarrolladores y programadores y otros profesionales del sector de la IA está aumentando de manera exponencial en todo el mundo. Sin embargo, la brecha de género es evidente desde la escuela. En Europa, cuatro de cada cinco niñas nunca o casi nunca han estado involucradas en actividades de programación.
Discriminación en todos los ámbitos
Las mujeres que optan por realizar estudios y carreras en el sector se encuentran con graves obstáculos. El EIGE denuncia la dificultad para acceder a la financiación, la brecha salarial, la discriminación y el acoso sexual entre los principales factores. También les afectan la organización y la cultura del trabajo. Cada vez más se exige una gestión flexible del tiempo y actualizaciones continuas que no se adaptan a la vida familiar, cuyas tareas aún son desempeñadas de forma mayoritaria por las mujeres.
No obstante, hay un área de la IA en la que las mujeres superan a los hombres: se trata de los trabajos poco cualificados. Por ejemplo, el etiquetado de datos que permite entrenar algoritmos de aprendizaje automático. Tareas que a menudo son subcontratadas a través de plataformas como Amazon Mechanical Turk. Aquí, según los datos del EIGE, las mujeres son más de la mitad de la mano de obra. Se trata de empleos muy mal pagados.
La fase de investigación, evaluación de currículum y contratación también está experimentando una gran transformación gracias a la IA. Una tendencia que, según el Foro Económico Mundial, está destinada a aumentar en un futuro próximo. Por desgracia, los conjuntos de datos utilizados para instruir a los algoritmos están llenos de sesgos. De hecho, estos aprenden y actúan sobre la base de lo que se ha producido en el pasado, lo que amplifica la discriminación.
Hacia una mayor inclusión
Según EIGE, por ejemplo, la plataforma de recruiting de Amazon penalizaba los currículos femeninos. Esto se debía a que los evaluaba con base en datos extraídos de procesos de selección anteriores, en los que se habían contratado sobre todo a hombres. Además, un estudio citado por la misma institución ha demostrado que algunos anuncios de trabajo en el sector STEM, publicados en Facebook, Google, Twitter e Instagram, se mostraron a menos mujeres que hombres.
Incluso ir al baño con demasiada frecuencia y permanecer más tiempo del considerado ‘aceptable’ puede ser suficiente para evaluar de forma negativa un desempeño laboral. Le pasó a las mujeres que trabajan en los almacenes de Amazon, monitoreadas con un brazalete electrónico, recuerda EIGE. Los algoritmos, de hecho, se basan en conjuntos de datos relacionados con hombres blancos sanos.
El mundo del trabajo está cambiando. En realidad, ya se ha modificado de maneras de las que quizás aún no seamos conscientes del todo. EIGE concluye que no solo se deben «utilizar conjuntos de datos que sean lo más inclusivos posible», sino también «estructurar equipos de diseño y mantenimiento de la IA que reflejen la heterogeneidad de los usuarios y la sociedad». La «equidad, la no discriminación y la justicia» serán los factores clave para respaldar la inteligencia artificial del futuro. Un futuro que ya es presente.
Por Alberto Barbieri
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