La inteligencia artificial (IA) está moldeando el futuro del trabajo, la ciencia y la vida cotidiana, transformando sectores enteros y redefiniendo la forma en que las personas interactúan con el mundo digital. Sin embargo, para Giuliana Corbo, CEO de la tecnológica uruguaya Nearsure, esta revolución tecnológica sigue un patrón preocupante: la baja representación femenina en el desarrollo de estas soluciones.
“Los sistemas de IA aprenden a partir de grandes volúmenes de datos y son programados por personas. Cuando los equipos de desarrollo carecen de la diversidad de género necesaria, existe un riesgo considerable de que los prejuicios inconscientes se reflejen en los sistemas finales”, sostuvo en diálogo con El Observador.
Esto se traduce, detalló, en procesos de selección laboral que desfavorecen a las candidatas o tecnologías con dificultades particulares en el reconocimiento de voz o en la detección facial de mujeres.
Según el informe “Los efectos de la inteligencia artificial en la vida profesional de las mujeres” de la Unesco, solo el 29% de los puestos en investigación y desarrollo en ciencias son ocupados por mujeres. Además de la baja participación laboral en el área, también hay disparidades en el uso de la tecnología. Un informe elaborado por el Foro Oliver Wyman reportó que el 59% de los trabajadores varones de entre 18 y 65 años utilizan herramientas de IA generativa al menos una vez a la semana, frente al 51% de las mujeres. Esta brecha se incrementa en los sectores más jóvenes: el 71% de los hombres de entre 18 y 24 años afirma utilizar IA generativa semanalmente, contra el 59% de las mujeres.
Algunas estrategias para potenciar la participación
La CEO de Nearsure señaló que, según una investigación realizada por Insight Avenue para Progress, un 78% de los responsables de la toma de decisiones empresariales y de TI de Latinoamérica anticipa que el sesgo de datos se intensifique a medida que se sigan incorporando herramientas de IA y modelos de aprendizaje automático.
Sin embargo, solo un 13% reportó estar abordando activamente el sesgo de datos o haber implementado un proceso de evaluación para eliminarlo.
“Adoptar estrategias que amplíen la participación femenina en el desarrollo de la IA es esencial para transformar esta realidad”, indicó.
En este sentido, para Corbo el primer paso es fomentar la educación y capacitación a través de programas que despierten el interés de niñas y mujeres en áreas tecnológicas desde una edad temprana.
También es clave implementar políticas de reclutamiento activas que busquen atraer talento femenino, crear entornos de trabajo que favorezcan su permanencia y promover su ascenso a cargos de liderazgo en el sector. Estas iniciativas contribuyen a transformar la cultura organizacional.
Además, un punto central en este cambio, mencionó, es la transparencia y auditoría de los algoritmos, mediante mecanismos que permitan identificar y corregir sesgos en los sistemas de IA, asegurando que reflejen una visión plural e inclusiva.
