Para darle a las mujeres académicas y otras personas enfocadas en la inteligencia artificial el reconocimiento que se merecen, TechCrunch está lanzando una serie de entrevistas centradas en mujeres destacadas que han contribuido a la revolución de la inteligencia artificial. Publicaremos varios perfiles a lo largo del año, mientras el auge de la IA continúa, destacando trabajos clave que a menudo pasan desapercibidos. Puedes leer más perfiles aquí.
Si como lector ves un nombre que hemos pasado por alto y crees que debería estar en la lista, por favor envíanos un correo electrónico y buscaremos agregarlo. Aquí te presentamos algunas personas clave que deberías conocer:
La brecha de género en la inteligencia artificial
En un artículo del New York Times a finales del año pasado, el periódico detalló cómo se gestó el actual auge en la inteligencia artificial, destacando a muchos de los sospechosos habituales como Sam Altman, Elon Musk y Larry Page. Sin embargo, la lista del Times presentaba solo 12 hombres, la mayoría líderes de empresas de IA o tecnología, muchos de los cuales no tenían formación o educación formal en IA.
Contrario a lo que sugirió el Times, la locura de la IA no comenzó con Musk sentado junto a Page en una mansión en la bahía. Comenzó mucho antes que eso, con académicas, reguladoras, éticas y aficionadas trabajando incansablemente en relativa oscuridad para construir las bases de los sistemas de IA y GenAI que tenemos hoy en día.
A pesar de las numerosas formas en que las mujeres han avanzado en la tecnología de IA, constituyen una pequeña parte de la fuerza laboral global de IA. Según un estudio de Stanford de 2021, solo el 16% de los profesores titulares dedicados a la IA son mujeres. En otro estudio publicado por el Foro Económico Mundial el mismo año, las mujeres ocupan solo el 26% de los puestos relacionados con analíticos y la IA.
Lo peor es que la brecha de género en la IA está aumentando, no disminuyendo.
Una análisis de Nesta, la agencia de innovación del Reino Unido, concluyó en 2019 que la proporción de artículos académicos sobre IA coescritos por al menos una mujer no había mejorado desde la década de 1990. En 2019, solo el 13,8% de los artículos de investigación sobre IA en Arxiv.org fueron escritos o coescritos por mujeres, con cifras que disminuyen constantemente durante la década anterior.
Razones para la disparidad
Las razones de la disparidad son muchas. Sin embargo, una encuesta de Deloitte a mujeres en la IA destaca algunas de las más prominentes (y obvias), como el juicio de colegas masculinos y la discriminación resultante de no encajar en los moldes establecidos por los hombres en la IA.
Comienza en la universidad: el 78% de las mujeres que respondieron a la encuesta de Deloitte dijeron que no tuvieron la oportunidad de hacer pasantías en IA o aprendizaje automático mientras eran estudiantes universitarias. Más de la mitad (58%) dijo que terminaron dejando al menos un empleador debido a la forma en que se trataba de manera diferente a hombres y mujeres, mientras que el 73% consideró dejar la industria tecnológica por completo debido a salarios desiguales y la imposibilidad de avanzar en sus carreras.
La falta de mujeres está perjudicando al campo de la IA.
El análisis de Nesta encontró que las mujeres son más propensas que los hombres a considerar las implicaciones sociales, éticas y políticas en su trabajo sobre IA, lo que no es sorprendente considerando que las mujeres viven en un mundo donde se menosprecia por su género, los productos en el mercado se diseñan para los hombres y a las mujeres con hijos se les suele exigir equilibrar el trabajo con su rol como cuidadoras principales.
Con suerte, la modesta contribución de TechCrunch, una serie de mujeres destacadas en la IA, ayudará a avanzar en la dirección correcta. Pero claramente hay mucho trabajo por hacer.
Las mujeres que perfilamos comparten muchas sugerencias para aquellos que desean hacer crecer y evolucionar el campo de la IA para mejor. Pero hay un hilo común que las une: mentoría sólida, compromiso y liderazgo por el ejemplo. Las organizaciones pueden influir en el cambio implementando políticas, contrataciones, educación u otros aspectos que eleven a las mujeres que ya están en la industria de la IA o que buscan entrar en ella. Y los tomadores de decisiones en puestos de poder pueden utilizar ese poder para impulsar lugares de trabajo más diversos y de apoyo para las mujeres.
El cambio no ocurrirá de la noche a la mañana. Pero toda revolución comienza con un pequeño paso.
