Para darles a las mujeres académicas y otros enfoques de IA el reconocimiento que se merecen y que está pendiente, TechCrunch está lanzando una serie de entrevistas centradas en mujeres notables que han contribuido a la revolución de la IA. Publicaremos varias piezas a lo largo del año a medida que continúa el auge de la IA, destacando trabajos clave que a menudo pasan desapercibidos. Puedes leer más perfiles aquí.
Como lector, si ves algún nombre que hayamos pasado por alto y consideras que debería estar en la lista, por favor envíanos un correo electrónico y buscaremos añadirlo. Aquí te presentamos a algunas personas clave que deberías conocer:
**La brecha de género en la IA**
En un artículo del New York Times a finales del año pasado, el prestigioso periódico destacó cómo se desarrolló el actual auge de la IA, resaltando a muchos de los sospechosos habituales como Sam Altman, Elon Musk y Larry Page. Sin embargo, la lista no incluía a mujeres.
El artículo del Times presentaba a 12 hombres, muchos de ellos líderes de empresas de tecnología o IA, algunos de ellos sin formación formal en AI.
Contrariamente a la sugerencia del Times, el furor por la IA no comenzó con Musk y Page en una mansión en la Bahía. Comenzó mucho antes, 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 la gran contribución de las mujeres al avance de la tecnología de IA, representan una pequeña parte de la fuerza laboral global de la IA. Según un estudio de Stanford de 2021, solo el 16% de las cátedras centradas en IA están ocupadas por mujeres. En un estudio separado realizado por el Foro Económico Mundial, se encontró que las mujeres solo ocupan el 26% de los puestos relacionados con análisis y AI.
Lamentablemente, la brecha de género en la IA se está ampliando en lugar de reducirse.
**Razones para la disparidad**
Las razones de la disparidad son numerosas. Una encuesta de Deloitte sobre mujeres en la IA destaca algunos de los motivos más prominentes, como el juicio de los compañeros masculinos y discriminación por no encajar en el molde establecido dominado por hombres en la IA.
Comienza en la universidad: el 78% de las mujeres encuestadas por Deloitte dijeron que no tuvieron la oportunidad de hacer pasantías en IA o aprendizaje automático mientras eran universitarias. Más de la mitad dijo que se marcharon al menos una vez de un empleador debido al trato diferenciado entre hombres y mujeres, mientras que el 73% consideró abandonar la industria tecnológica 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 de IA. Con suerte, la humilde contribución de TechCrunch – una serie sobre mujeres exitosas en la IA – ayudará a cambiar las cosas en la dirección correcta. Pero claramente hay mucho trabajo por hacer.
**Conclusión**
Las mujeres que perfilamos ofrecen muchas sugerencias para aquellos que desean hacer crecer y evolucionar el campo de la IA para mejor. Pero un hilo común corre a lo largo de ellas: mentoría sólida, compromiso y liderazgo a través del ejemplo. Las organizaciones pueden afectar el cambio mediante políticas que eleven a las mujeres que ya están en la industria AI o que quieren ingresar a ella. Y los tomadores de decisiones en posiciones de poder pueden usar esa influencia para impulsar lugares de trabajo más diversos y de apoyo para las mujeres.
El cambio no ocurrirá de la noche a la mañana. Pero cada revolución comienza con un pequeño paso.
