Jueves 21 de Noviembre de 2024

INTERES GRAL

18 de noviembre de 2024

Más mujeres en IA

Claves para evitar los sesgos del algoritmo y su impacto en la vida cotidiana

 El avance de herramientas como la Inteligencia Artificial (IA) ha repercutido positivamente en la economía y la vida cotidiana de las personas. Uno de sus efectos es el acceso a información que permite optimizar la toma de decisiones de empresas, instituciones y gobiernos impactando así, directa o indirectamente, en las comunidades.

Existe un desequilibrio en materia de género en todos los empleos vinculados con la tecnología: la presencia de mujeres no crece a igual ritmo que la de los varones, lo cual puede generar diversas consecuencias indeseadas en la sociedad. Una de ellas es que quienes asumen la tarea de extraer inteligencia de los datos reproduzcan sesgos propios de su universo poblacional, los cuales pueden trasladarse al ámbito de las decisiones y perpetuar -incluso ampliar y amplificar- prejuicios y estereotipos sociales.

En este sentido, la Inteligencia Artificial (IA) puede amplificar estos efectos negativos si no se entrenan sus algoritmos con datos diversos y con supervisión adecuada, ya que los modelos aprenden tanto de las instrucciones humanas como de patrones preexistentes en los datos. Es crucial asegurar que este proceso de aprendizaje esté libre de prejuicios para evitar la perpetuación de estereotipos.

La IA puede ser una herramienta poderosa, pero como toda herramienta si no es usada de forma responsable e inclusiva puede incrementar las desigualdades y se hace especialmente evidente cuando vemos cómo los sesgos de género impactan en los resultados. Es muy importante formar equipos diversos y multidisciplinarios que permitan diseñar algoritmos más justos para mitigar estos sesgos. Iniciativas como programas de liderazgo y desarrollo profesional también son clave para impulsar una mayor presencia de mujeres en tecnología.

Sin dudas, promover la diversidad de género en tecnología es crucial para disminuir e incluso revertir el daño algorítmico derivado de una representación insuficiente o distorsionada de las mujeres en la producción de la IA, que influye negativamente en calificaciones crediticias bancarias, gestiones de reclutamiento laboral o políticas de salud, entre otras prácticas cotidianas. Y la inclusión de más mujeres en el ámbito tecnológico no solo es un imperativo ético, sino que justamente es una necesidad estratégica para construir una IA más justa y equitativa. Todos tenemos la responsabilidad de asegurar que las tecnologías que definan el futuro incluya a todas las voces. El sesgo en la IA es solo un reflejo del sesgo en la sociedad y cambiarlo comienza con cada uno de nosotros.

 

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