La representación de las mujeres en el sector de la Inteligencia Artificial es una cuestión especialmente relevante por tres razones: primero, porque es un reflejo de la diversidad tecnológica; en segundo lugar, porque es un factor determinante para asegurar la igualdad de oportunidades y desarrollo profesional en la revolución digital en la que estamos inmersos; y, por último, porque las mujeres tienen que estar presentes en la construcción de las tecnologías en las que se va a apoyar el progreso de la sociedad. Pero las cifras no son buenas: según datos de la Unesco sólo el 30% de los académicos investigadores son mujeres. Este porcentaje cae hasta el 11% cuando se trata de cargos de dirección. Las cifras del Foro Económico Mundial revelan que menos del 25% de los especialistas en IA son mujeres, en computación en la nube solo el 14% y en ingeniería informática, el 20%. «El mundo de la programación es abrumadoramente masculino. Dicho de forma breve: los que programan los algoritmos y los sistemas de IA son en su gran mayoría varones –explica María Luz Rodríguez Fernández, catedrática de Derecho del Trabajo y de la Seguridad Social de la Universidad de Castilla-La Mancha–. Por ejemplo, en Estados Unidos, lugar donde se ubican las grandes plataformas tecnológicas, el AI Index Report 2023, elaborado por la Universidad de Stanford, muestra cómo la gran mayoría de los nuevos doctores en IA son varones (78,70% frente a un 21,30% son mujeres). Esta disparidad se observa igualmente en el número de personas contratadas por las universidades para impartir docencia e investigar sobre IA. En este caso, el 75,94% son varones y el 23,94% son mujeres». Algo muy semejante ocurre en la Unión Europea. El Instituto Europeo para la Igualdad de Género estima que únicamente el 16% los especialistas en IA en la UE y el Reino Unido son mujeres. «Además, se observa una tendencia al abandono por parte de las mujeres conforme va pasando el tiempo dedicadas a esta ocupación. Las mujeres con entre 0 y 2 años de experiencia representan un 20% del sector de la IA; aquellas con una experiencia de más de 10 años representan, sin embargo, el 12% del total de las y los especialistas en IA», explica Rodríguez Fernández, autora de la investigación 'Inteligencia Artificial Género y Trabajo'. España sigue esa tendencia. Según el 'Índice de la Economía y la Sociedad Digitales' (DESI) de la UE de 2022 (ahora 'Digital Decade Country Report'), el porcentaje de mujeres entre las y los especialistas en TIC era del 19% habiendo descendido al 18% en 2023. Y no parece que estos porcentajes puedan experimentar un aumento a corto plazo: las mujeres son minoría en los estudios que guardan relación con el desarrollo de la IA. De hecho, en el ámbito de los estudios relacionados con la Inteligencia Artificial, las mujeres apenas alcanzan el 25% del total en las matriculaciones 2022-2023, siendo especialmente pocas las matriculadas en informática, donde el porcentaje de mujeres apenas sobrepasa el 16%. Esta falta de representación femenina en IA puede perpetuar los patrones y estereotipos de una sociedad sesgada. «Muchos algoritmos de IA se entrenan con grandes conjuntos de datos y, si estos datos contienen prejuicios históricos o culturales, el algoritmo aprenderá y perpetuará estos sesgos –explica Marta Grañó Calvete, profesora de OBS Business School y autora del estudio 'La brecha de género en la era de la IA'–. Por ejemplo, si un conjunto de datos de contratación tiene un historial de preferencia por candidatos masculinos, el sistema de IA aprenderá a favorecer a los hombres por encima de las mujeres. Por otra parte, puede ser el diseño o desarrollo el que esté sesgado. Esto es debido a que los equipos de desarrollo suelen ser poco diversos. La falta de diversidad en los equipos de IA puede llevar a una comprensión y perspectiva limitadas sobre los problemas de género. Esto puede resultar en algoritmos que no tienen en cuenta las variadas experiencias y necesidades de diferentes géneros». También tiene impacto en la publicidad y las recomendaciones que genera la IA. Los algoritmos de recomendación y publicidad pueden mostrar preferencias de género, como sugerir trabajos, productos o servicios basados en estereotipos de género. «Es célebre el caso expuesto por Toju Duke, ex-responsable de ética en IA en Google y directora de Diverse IA, cuando le formuló la pregunta a Alexa: «Alexa, ¿dónde se juega hoy la final de la Copa del Mundo de fútbol?». El asistente de voz Alexa respondió: 'Hoy no hay partido'. Y sí que lo había, la final de fútbol femenina. Evidentemente, Alexa estaba programada para tener en cuenta sólo los partidos de fútbol masculinos», explica Rodríguez Fernández. Por otra parte, el peligro de que las oportunidades laborales de las mujeres se vean reducidas por la sustitución de nuevas tecnologías es una amenaza real, incluso cuando estas cuentan con estudios universitarios. El estudio 'IA y tecnología digital: brechas de género en la educación superior', de la Fundación de Estudios de Economía Aplicada (Fedea ), mide este riesgo con el indicador RTI (Intensidad de Tareas Rutinarias, por sus siglas en inglés). «Las titulaciones con mayor representación femenina tienen un mayor grado de rutinización y una menor complementariedad respecto a la IA. Estas diferencias dan lugar a una brecha cuando agregamos a toda la población, una brecha que es persistente en el tiempo», advierten los autores, a la vez que inciden en que «los resultados indican que el cambio tecnológico puede ampliar las actuales brechas laborales y de género». Estudios universitarios con alta presencia de mujeres, como relaciones laborales (ellas suponen el 84%, según datos del curso 2022-23), información y documentación (61%) o gestión y administración pública (55%) tienen un riesgo alto de contar con procesos de automatización. En el polo opuesto, se sitúan estudios donde ellas son minoría, como ingeniería en ciencias de la computación (12%) o desarrollo de software y aplicaciones (14%). ¿Cómo deshacer la amenaza? «Educación, educación y educación», explica la investigadora Claudia Goldin, galardonada con el Premio Nobel de Economía en 2023. Goldin, que trabaja en la compresión de las causas de la brecha de género en términos de ingresos y participación en el mercado laboral, sugiere que es crucial alentar a las niñas y jóvenes mujeres a explorar y desarrollarse en campos tradicionalmente dominados por hombres, como las ciencias, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas (STEM), para aumentar su representación en estas áreas de alta demanda y bien remuneradas. ¿Y en el ámbito empresarial? El gigante tecnológico IBM quiso preguntar a sus propios líderes corporativos repartidos por todo el mundo sobre las dificultades y posibles soluciones para mejorar la diversidad en la IA. Más de una cuarta parte (27%) cree que la educación digital inadecuada en edad escolar es el principal obstáculo, mientras que el 26% culpa a la falta de interés en la diversidad y la inclusión por parte de las propias empresas tecnológicas. Otro 20% cita la falta de representación a nivel de ejecutivos de alta dirección como la principal dificultad, mientras que el 14% cree que los problemas clave son las políticas de conciliación deficientes por parte de las empresas. Preguntados por las posibles soluciones, los encuestados españoles identificaron la mejora del acceso a los programas de formación como la solución más eficaz: un 35% cree que tendría éxito a la hora de impulsar la participación. Otras soluciones que le siguen de cerca son los programas de mentoring (33%), el aumento de la representación en los niveles ejecutivos más altos (32%) y de mandos intermedios (32%), y el apoyo a una mayor inversión en empresas de IA fundadas por mujeres (31%).
