Abordar la brecha de habilidades de género en IA no solo aborda el imperativo moral de la inclusión, sino que garantiza que los estereotipos y el pensamiento obsoleto se eliminen en su origen, dice Petra Jenner de Splunk
El último informe “Estado de la Década Digital” de la Comisión Europea reveló que la mayoría de los estados miembros están muy lejos de alcanzar sus objetivos de transformación digital para 2030.
El programa de la Década Digital del bloque establece objetivos clave en áreas como habilidades digitales, infraestructura y adopción de IA para impulsar la competitividad global de la región. Sin embargo, dado que solo el 55,6% de la población de la UE posee habilidades digitales básicas y una tasa de adopción de IA por parte de las empresas proyectada del 17% para 2030, muy por debajo de su objetivo del 75%, Europa corre el riesgo de quedarse corta. Para lograr sus ambiciones de prosperidad y crecimiento, la UE necesita una transformación audaz e inclusiva.
A medida que aumenta lo que está en juego, la IA generativa (Gen AI) y las aplicaciones más “tradicionales” de la tecnología de aprendizaje automático (ML) ofrecen un enorme potencial para impulsar la productividad. La investigación de McKinsey sugiere que, a medida que crezca el uso de Gen AI en el lugar de trabajo, podría desbloquear hasta 4 billones de euros para la economía global cada año. El éxito de Europa a la hora de capturar su parte dependerá de su capacidad para desarrollar una IA responsable que mejore el potencial humano y refleje las necesidades de la sociedad.
Construyendo una base inclusiva
Colocar a las personas en el centro de la transformación digital de las sociedades es el pensamiento central detrás del programa de políticas de la Década Digital. Esto significa garantizar que una tecnología fundamental como la IA represente a todos.
Sin embargo, la insuficiente representación de las mujeres en el desarrollo de sistemas de IA es un problema evidente. Dado que las mujeres representan solo el 22% de los profesionales de la IA a nivel mundial, según informó el Foro Económico Mundial (FEM), existe un riesgo real de que el desarrollo de la IA perpetúe los sesgos existentes, creando sistemas poco confiables que no sirven a la sociedad de manera equitativa.
Para abordar esto, es crucial centrarse en permitir que las mujeres utilicen mejor la IA en el lugar de trabajo. A pesar del potencial de la IA para ayudar a cerrar la brecha de género en la tecnología y más allá, muchas mujeres no reciben la capacitación o el apoyo necesarios para aprovechar al máximo estas herramientas. Esta brecha es especialmente preocupante dado que las mujeres están sobrerrepresentadas en los roles que más probablemente se verán afectados por la automatización, y el 80% de esos empleos están en riesgo, según datos estadounidenses del Instituto Kenan.
Al brindar capacitación y recursos específicos, podemos garantizar que las mujeres no se queden atrás en esta transformación digital, sino que, en cambio, estén empoderadas para prosperar en un futuro impulsado por la IA.
Convertir la palabrería en acción
La primera capa crítica de sesgo comienza con las personas que se sientan a la mesa cuando se desarrollan los sistemas de IA. Si los equipos detrás de estas tecnologías no son diversos, los sistemas de inteligencia artificial que construyan probablemente reflejarán las perspectivas sesgadas de sus creadores.
Como industria, debemos dejar de hablar de boquilla sobre la igualdad de género y, en cambio, repensar fundamentalmente cómo fomentar una mayor participación. Fundamentalmente, este esfuerzo debería comenzar antes de que las personas ingresen al mundo laboral, con un alcance escolar significativo para alentar a más niñas y mujeres jóvenes a optar por carreras STEM.
Mientras tanto, en el lugar de trabajo en general, debemos garantizar que las oportunidades y los avances laborales sean accesibles para todos. Hay una tubería con fugas cuando se trata de trabajar en tecnología. Según Accenture, mientras que más de la mitad de los hombres graduados en informática permanecen en su campo, sólo el 38% de las mujeres lo hacen. Y la mitad de todas las mujeres en puestos tecnológicos se van antes de los 35 años.
Los anuncios de empleo, por ejemplo, deberían redactarse y promocionarse centrándose en la inclusión y en las habilidades más amplias necesarias para impulsar la adopción exitosa de la IA. Tener modelos femeninos visibles también será fundamental para que más mujeres jóvenes vean la IA (y otras rutas tecnológicas) como una carrera profesional viable.
En última instancia, la representación diversa no es sólo una cuestión de garantizar la equidad en el lugar de trabajo (aunque eso, por supuesto, también es fundamental). También se trata de garantizar la calidad y confiabilidad de la IA, una de nuestras herramientas más críticas en la actualidad. De lo contrario, la IA corre el riesgo de reforzar los estereotipos y las desigualdades existentes, socavando su potencial para beneficiar a la sociedad.
Abordar proactivamente los prejuicios
Después de todo, los sistemas de IA no crean información, sino que reflejan pensamientos y datos humanos y los sesgos de Internet. A medida que la adopción de la IA se expande a sectores como la banca, los seguros, la atención sanitaria y los recursos humanos, estos sesgos podrían amenazar las finanzas, los empleos y los estilos de vida de las personas, afianzando la discriminación y erosionando la confianza.
Para evitar perpetuar ideas obsoletas, es necesaria una acción decisiva. Un estudio reciente realizado por el Centro Berkeley Haas para la Equidad, el Género y el Liderazgo encontró que casi la mitad (44%) de los sistemas de IA que investigaron mostraban sesgos de género. Otro estudio de la UNESCO destacó cómo los modelos de lenguaje grande (LLM) tienden a reproducir prejuicios de género a través del lenguaje extraído de Internet, asociando a menudo a las mujeres en roles domésticos con palabras como “hogar”, “familia” e “niños”, mientras que vinculan a los hombres con términos como “ negocio”, “ejecutivo”, “salario” y “carrera”.
Eliminar estos sesgos no es una tarea fácil, pero a medida que la UE toma la iniciativa en la regulación de la IA con la ambiciosa Ley de IA de la UE, es vital que lo hagamos bien. Sí, según lo dispuesto por la Ley de IA (artículo 10 sobre gobernanza de datos), debemos garantizar que los conjuntos de datos de entrenamiento de IA sean diversos y representativos. Y sí, los sistemas y algoritmos deben auditarse periódicamente para abordar los resultados discriminatorios. Sin embargo, también debemos pensar en grande. Se necesitan con urgencia iniciativas específicas, especialmente entre las empresas que desarrollan LLM. Necesitamos comités centrados en identificar y combatir los prejuicios de género, potencialmente incluso utilizando IA para ayudar en la detección. Un índice de sesgo de género podría ayudar a las empresas a elegir conjuntos de herramientas de inteligencia artificial de mayor rendimiento, mientras que analistas independientes podrían proporcionar clasificaciones de género para los LLM.
Cerrando la brecha de habilidades
Mientras trabajamos para eliminar los sesgos en la IA, también debemos abordar el desafío más amplio de equipar a la fuerza laboral para el futuro impulsado por la IA.
Los estudios muestran que las colegas mujeres tienen más probabilidades de sentirse insuficientemente equipadas para prosperar en la era de la IA. El informe ‘State of AI + Women’ de Female Quotient publicado en Davos 2024, por ejemplo, muestra que las mujeres tienen un 20% más de probabilidades que los hombres de sentirse detrás de la curva.
Más allá de ser lo correcto, desarrollar las habilidades de inteligencia artificial de las empleadas tiene un claro sentido comercial. Una fuerza laboral diversa y bien capacitada aporta diferentes perspectivas, lo que mejora la creatividad, la resolución de problemas y la capacidad de identificar y mitigar riesgos, lo que lleva a organizaciones más sólidas, competitivas y resilientes.
Confía en el futuro
El futuro de la IA es increíblemente brillante, pero su potencial podría verse socavado si no logramos generar confianza en sus resultados. Por eso debemos asegurarnos de que la IA refleje todos los aspectos de la experiencia humana. Quienes están a la vanguardia de la revolución de la IA tienen una responsabilidad importante: crear un panorama tecnológico en el que todos puedan contribuir a dar forma al futuro. La inclusión no es sólo un imperativo moral: es esencial para calmar los temores de la IA y garantizar que la tecnología complemente, en lugar de reemplazar, la toma de decisiones humana.
En última instancia, incorporar empleados de un espectro más amplio y representativo garantizará que los sistemas de IA se desarrollen e impulsen de manera que beneficien a las organizaciones, a su gente y a la sociedad en su conjunto, en Europa y más allá.
Sobre el autor
Petra Jenner es vicepresidenta sénior y directora general de EMEA en Splunk.