La diversidad puede “salvar” a la IA

El 1.9% de las startups de IA que han levantado capital en el 2022 son lideradas por mujeres. (Foto: Pixbay)

07/03/2023 16H00

El informe del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI), presentado hace algunas semanas, destaca nuevamente la brecha tecnológica de género existente en torno al acceso que las mujeres tienen a la tecnología, así como el uso de la misma. En el marco del día internacional de la Mujer, y en plena ebullición de la IA generativa, creo relevante analizar cómo es que dicha brecha (además de otros factores de diversidad), afectan a la adopción, la aplicabilidad y el desarrollo de las herramientas basadas en la IA.

Las mujeres, sin duda, están subrepresentadas en el sector tecnológico. En cuanto a la IA, suman menos del 15% de investigadores que trabajan en el desarrollo de productos vinculados a ella. Solo el 14% de los artículos académicos en el campo de IA son de autoras mujeres (Gender Gap in AI, 2022).

¿Por qué importan esas cifras? Porque el perfil homogéneo dominado en la industria tecnológica afecta e influencia los métodos de desarrollo, los casos de uso y la aplicabilidad de las soluciones generadas, dándole una preferencia sesgada hacia el público semejante al de los creadores, fortaleciendo la profundización de la brecha.

Si bien es un reto complejo que surge desde temas tan estructurales como una educación equitativa en STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas, por sus siglas en inglés), falta de modelos, cultura de trabajo, y otros factores, existen oportunidades para lograr que los procesos de IA se vuelvan más inclusivos. Comparto tres tips específicos:

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El primer principio es practicar la curiosidad y probar las nuevas herramientas de IA generativa. Invertir unos minutos al día para “jugar” y descubrir sus funciones, casos de uso y aplicaciones. Retar la forma cómo hacemos nuestro trabajo, y cómo la IA puede convertirse en nuestro aliado en hacer las cosas mejor, más rápido, más barato y más productivo.

Segundo, analizar cómo la IA encaja en un sistema completo de nuestro entorno. Para desarrollar de forma exitosa los proyectos de IA, no solo es necesario contar con perfiles de data, sino con los especialistas de cada rubro, que sean capaces de incorporar las prácticas de IA en los contextos específicos.

Finalmente, ser conscientes al crear equipos multidisciplinarios y diversos para los proyectos de exploración de la IA, para así asegurarse que las voces de las mujeres y los diferentes públicos sean escuchadas en los procesos de planeamiento, desarrollo, testeo y lanzamiento de herramientas de IA.

Claves

No es necesario tener preparación técnica o skills tecnológicas para participar en las iniciativas de la IA.
Esta guía puede contribuir a reducir la brecha de la participación y por ende extender los beneficios de la IA a un grupo de usuarios cada vez más amplio y diverso.