Los orígenes y auge de la IA no comenzaron solamente con las innovaciones de Elon Musk o Larry Page. Todo comenzó mucho antes, con académicos, reguladores y aficionados trabajando incansablemente en relativa oscuridad para construir las bases de los sistemas de IA y GenAI que tenemos hoy.
Desde Elaine Rich, una destacada científica informática de la Universidad de Texas que publicó uno de los primeros libros sobre IA en 1983 y más tarde dirigió un laboratorio corporativo de IA en 1988, hasta Cynthia Dwork de Harvard, quien causó sensación décadas atrás en campos como la equidad en IA y la privacidad diferencial, y Cynthia Breazeal del MIT, cofundadora de Jibo, una startup de robótica pionera en el desarrollo de "robots sociales".
A pesar del avance significativo de las mujeres en la tecnología de IA, constituyen una pequeña fracción de la fuerza laboral global de IA. Según un estudio de Stanford de 2021, solo el 16% de los profesores titulares de IA son mujeres,mientras que otro estudio del Foro Económico Mundial revela que las mujeres ocupan solo el 26% de los puestos relacionados con análisis e IA.
¿Por qué se produce esta brecha?
Las razones de la disparidad son muchas. Pero una encuesta de Deloitte a mujeres en IA destaca algunas de las más prominentes como el juicio de los compañeros masculinos, y la discriminación como resultado de no encajar en los moldes masculinos dominados establecidos en IA.
El 78% de las mujeres encuestadas mencionaron que no tuvieron oportunidades de realizar pasantías en IA o aprendizaje automático durante su tiempo como estudiantes universitarias. Además, más de la mitad (58%) dejaron al menos un empleador debido al trato desigual entre hombres y mujeres, mientras que el 73% considera abandonar la industria tecnológica por salarios desiguales y la falta de oportunidades de crecimiento profesional.
Como se menciona en un análisis de Nesta, se encontró que las mujeres son más propensas que los hombres a considerar las implicaciones sociales, éticas y políticas en su trabajo sobre IA. Esto no es sorprendente, considerando que las mujeres viven en un mundo donde se las menosprecia por su género, y además se espera que las mujeres con hijos equilibren el trabajo con su papel como cuidadoras principales.
Las grandes precursoras como Dwork, Rich o Breazeal marcan el camino para aquellos que desean hacer crecer y evolucionar el campo de la IA. Pero un hilo común recorre todo: mentoría sólida, compromiso y liderazgo con el ejemplo. Las organizaciones pueden impulsar el cambio mediante políticas que promuevan la igualdad de género en la industria de la IA, ya sea a través de iniciativas de contratación inclusivas, programas educativos o medidas que apoyen el desarrollo profesional de las mujeres en este campo dinámico.
