Durante los últimos años, la igualdad de género ha sido un tema recurrente en muchas áreas. Muchas empresas están presionando para obtener una fuerza laboral más diversa y tratando de integrar a las mujeres en áreas que, tradicionalmente, están pobladas de manera abrumadora por hombres. Sin embargo, en el sector tecnológico todavía queda mucho trabajo por hacer, especialmente en tecnología de última generación, como la IA.

La tecnología ya no sólo está en el sector tecnológico...

La Inteligencia Artificial es uno de los sectores de moda en estos momentos. Todo el mundo ha oído hablar de ella y, de hecho, estamos usando IA en nuestra vida diaria, cuando le preguntamos a Alexa por el tiempo en Londres o le pedimos a Siri que programe una cita para el próximo lunes. El mercado de IA está valorado en más de 94 mil millones de dólares actualmente y se espera que crezca más del 38% hasta 2030, según las estimaciones de Gartner. Los impulsores de este crecimiento son los nuevos usos de las IA generativas como ChatGTP o Google Bard, los avances en robótica, los asistentes digitales que muchos de nosotros usamos, los automóviles sin conductor y todos los dispositivos de Smart Home que nos gusta usar.

Hoy en día, cada sector se está convirtiendo en un sector tecnológico a su manera. Las tecnologías digitales son completamente omnipresentes en casi todas las áreas del ámbito laboral o nuestra vida personal. Sin embargo, a pesar de ello, estudios de la UNESCO muestran que “…mujeres y niñas tienen un 25% menos de probabilidades que los hombres de saber cómo aprovechar la tecnología digital para fines básicos, 4 veces menos probabilidades de saber cómo programar ordenadores y 13 veces menos posibilidades de saber cómo solicitar una patente de tecnología…”. Lo cual es triste, si recordamos que estamos en 2023.

Desde el comienzo de la Revolución Industrial, el papel de la mujer en la tecnología o las ciencias ha sido muy reducido, aunque con notables excepciones como, por ejemplo, Ada Lovelace. Aunque las barreras de entrada y el sesgo en contra del “sexo más débil” que se vivía en esos tiempos han desaparecido en gran medida, solo alrededor del 20% de los empleados en puestos técnicos en las principales empresas de aprendizaje automático son mujeres. Y los números empeoran si miramos el porcentaje de mujeres investigadoras de IA: solo el 12% son mujeres. Y esta cifra vuelve a reducirse a la mitad cuando hablamos de desarrolladores profesionales: solo un 6% son mujeres. Teniendo en cuenta que las mujeres constituyen el 49,6% de la población del planeta, las cifras resultantes son realmente bajas.

Las razones son, en parte, barreras sistémicas que impiden que las mujeres sigan carreras en ciencia y tecnología. Uno de ellos es la brecha salarial de género. En la UE, en 2021 las mujeres ganaron una media del 13 % menos que sus homólogos masculinos. En EE. UU. esta cifra es aún mayor: en 2022, las mujeres tenían un ingreso promedio un 18% más bajo en comparación con los hombres en el mismo puesto.

¿Porqué no hay más mujeres en la IA?

Source: LinkedIn

Hay unas cuantas razones por las que las mujeres no eligen una carrera técnica, especialmente una orientada a la inteligencia artificial o el Machine Learning. Éstas son algunas de ellas:

  • Falta de modelos a seguir. Las niñas o adolescentes tienen muy pocas mujeres en el campo a las que admirar, por lo que es más difícil que se despierte el interés por una carrera en tecnología.

 

  • Falta de motivación. Otro factor es que generalmente no se alienta a las niñas a seguir un camino en la tecnología y se las dirige sutilmente a campos más estereotipados. A veces, cualquier carrera en STEM en realidad no se presenta como una opción viable. El resultado es menos mujeres en carreras universitarias que conducen a IA o ML.

 

  • Falta de retención. Algunos estudios muestran que las mujeres que entran en el sector de la IA tienden a irse antes que sus homólogos masculinos equivalentes. Las razones no están claras, pero un campo dominado abrumadoramente por hombres, las brechas salariales de género y un techo de cristal para llegar a puestos de alto nivel, sin duda contribuyen. Si le falta una trayectoria profesional clara a alguien, es más probable que considere otros campos en los que es posible avanzar.

 

  • Falta de conciliación laboral/familiar. Podría decirse que la industria de la tecnología se encuentra entre los sectores más exigentes, además de estar en constante cambio. Esto puede resultar un escenario poco atractivo para algunas mujeres ya que, en la mayoría de los casos, están más a cargo de los hijos que sus parejas. Afortunadamente, esto está cambiando, pero aún queda. Equilibrar un trabajo exigente con la vida familiar no es fácil para nadie, por lo que muchas mujeres terminarán eligiendo la familia en lugar del trabajo. Al menos la pandemia nos ha dado una cosa positiva: trabajar de forma remota ahora se ve como algo normal.

Si suma todo esto, puede verse que el escenario resultante es menos que ideal para promover la igualdad de oportunidades para las mujeres en el campo de la alta tecnología. En 1984, el 37,1% de los títulos en Ciencias de la Computación en los EE. UU. se otorgaron a mujeres. Solo 14 años después, esto se había reducido en casi un 10%.

Mujeres destacadas en IA

A pesar de que la IA es un campo actualmente dominado por hombres, las mujeres han hecho contribuciones significativas al desarrollo y la aplicación de tecnologías de inteligencia artificial durante las últimas 4 décadas.

Elaine Rich jugó un papel decisivo en el desarrollo del procesamiento del lenguaje natural (NLP) y los sistemas expertos. El trabajo de Rich ayudó a establecer los cimientos de la investigación de la IA y allanó el camino para futuros desarrollos en el campo.

Cynthia Solomon fue pionera en el uso de ordenadores en la educación y desarrolló Logo, un lenguaje de programación diseñado específicamente para niños, que ayudó a promover el uso de computadoras en la educación e hizo que la programación fuera accesible para un público más amplio.

Barbara Grosz fue fundamental en el desarrollo del procesamiento del lenguaje natural y los sistemas multiagente. El trabajo de Grosz ayudó a establecer las bases de la investigación de IA en estas áreas y sentó una base importante.

Fei-Fei Li es una investigadora líder en visión artificial, creadora de ImageNet y ha ayudado a ser pionera en el uso del Deep Learning en el reconocimiento y análisis de imágenes.

Anca Dragan es una investigadora líder en interacción humano-robot y ha realizado contribuciones significativas al desarrollo de sistemas de IA que pueden interactuar con humanos de formas más naturales e intuitivas.

En general, las mujeres han desempeñado un papel importante en el desarrollo y la aplicación de tecnologías de IA durante los últimos 50 años. A pesar de enfrentarse a barreras y sesgos sistémicos, han hecho contribuciones significativas al campo y han ayudado a establecer las bases de la investigación en IA en una amplia gama de áreas. A medida que el campo de la IA continúa evolucionando y creciendo, es importante que sigamos apoyando y fomentando la participación de mujeres y otros grupos subrepresentados en el campo. Al hacerlo, podemos garantizar que las tecnologías de IA se desarrollen de manera ética, responsable e inclusiva.