Para dar a las mujeres académicas centradas en la inteligencia artificial y a otros su merecido, y tardío, momento en el centro de atención, TechCrunch está lanzando una serie de entrevistas centradas en mujeres notables que han contribuido a la revolución de la inteligencia artificial. Publicaremos varios artículos a lo largo del año a medida que el auge de la inteligencia artificial continúa, destacando trabajos clave que a menudo pasan desapercibidos. Lea más perfiles aquí.
Como lector, si ve un nombre que nos hayamos perdido y siente que debería estar en la lista, envíenos un correo electrónico y buscaremos añadirlo. Aquí hay algunas personas clave que deberías conocer:
La brecha de género en AI
En un artículo de New York Times a finales del año pasado, la Gray Lady desglosó cómo se produjo el actual auge en la inteligencia artificial, destacando muchos de los sospechosos habituales como Sam Altman, Elon Musk y Larry Page. El periodismo se volvió viral, no por lo que se informó, sino por lo que no se mencionó: las mujeres.
La lista del Times incluía a 12 hombres, la mayoría de ellos líderes de empresas de inteligencia artificial o tecnología. Muchos de ellos no tenían formación o educación, formal o no, en inteligencia artificial.
Contrario a la sugerencia del Times, la locura de la inteligencia artificial no comenzó con Musk sentado al lado de Page en una mansión en la bahía. Comenzó mucho antes que eso, con académicos, reguladores, éticos y aficionados trabajando incansablemente en relativa oscuridad para construir las bases de los sistemas de inteligencia artificial y GenAI que tenemos hoy.
Elaine Rich, una científica de la computación jubilada anteriormente en la Universidad de Texas en Austin, publicó uno de los primeros libros de texto sobre inteligencia artificial en 1983, y más tarde se convirtió en la directora de un laboratorio empresarial de inteligencia artificial en 1988. La profesora de Harvard Cynthia Dwork causó sensación hace décadas en los campos de la equidad en la inteligencia artificial, privacidad diferencial y computación distribuida. Y Cynthia Breazeal, una robotista y profesora en el MIT y cofundadora de Jibo, la startup de robótica, trabajó para desarrollar uno de los primeros «robots sociales», Kismet, a finales de los 90 y principios de los 2000.
A pesar de las muchas maneras en que las mujeres han avanzado en la tecnología de inteligencia artificial, representan una pequeña parte de la fuerza laboral global de inteligencia artificial. Según un estudio de Stanford de 2021, solo el 16% de los profesores de carrera enfocados en la inteligencia artificial son mujeres. En otro estudio realizado el mismo año por el Foro Económico Mundial, las coautoras encontraron que las mujeres solo ocupan el 26% de los puestos relacionados con analítica y inteligencia artificial.
En peores noticias, la brecha de género en la inteligencia artificial se está ampliando, no estrechándose.
Nesta, la agencia de innovación del Reino Unido para el bien social, realizó un análisis en 2019 que concluyó que la proporción de documentos académicos de inteligencia artificial coautorizados por al menos una mujer no había mejorado desde la década de 1990. En 2019, solo el 13,8% de los documentos de investigación de inteligencia artificial en Arxiv.org estaban escritos o coescritos por mujeres, y los números disminuyeron constantemente en la década anterior.
Razones de disparidad
Las razones de la disparidad son muchas. Pero una encuesta de Deloitte a mujeres en AI destaca algunas de las más prominentes (y obvias), incluyendo el juicio de sus colegas masculinos y la discriminación como resultado de no encajar en los moldes establecidos dominados por hombres en AI.
Comienza en la universidad: el 78% de las mujeres que respondieron a la encuesta de Deloitte dijeron que no tuvieron la oportunidad de hacer prácticas en inteligencia artificial o aprendizaje automático mientras eran universitarias. Más de la mitad (58%) dijeron 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% consideraba dejar la industria tecnológica en su conjunto debido a la desigualdad salarial y la incapacidad de avanzar en sus carreras.
La falta de mujeres está perjudicando el campo de la inteligencia artificial.
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 en inteligencia artificial, lo que no es sorprendente teniendo en cuenta que las mujeres viven en un mundo donde se las menosprecia por su género, los productos en el mercado han sido diseñados para hombres y se espera que las mujeres con hijos equilibren el trabajo con su papel de cuidadoras principales.
Con suerte, la humilde contribución de TechCrunch, una serie sobre mujeres destacadas en AI, ayudará a mover la aguja 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 inteligencia artificial para mejor. Pero un hilo común se extiende a lo largo: mentoría sólida, compromiso y liderazgo mediante el ejemplo. Las organizaciones pueden afectar el cambio promulgando políticas, contrataciones, educación u otras que eleven a las mujeres que ya están en la industria de la inteligencia artificial o que están tratando de ingresar en ella. Y los tomadores de decisiones en posiciones de poder pueden utilizar ese poder para presionar por 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.
