Impactos de la IA en la vida laboral de las mujeres, una conversación necesaria.
Hoy, en el día Internacional de las #NiñasEnLasTIC.
Por eso comparto un breve post, que he escrito basándome en los textos: “Dónde están las mujeres en IA” del Banco Interamericano de Desarrollo y “¿Dónde están las mujeres? mapeo de la brecha laboral de género en IA” del The Alan Turing Institute, al leerlos me surgía esta pregunta:
¿Por qué tan pocas mujeres ingresan a las profesiones de ciencia de datos e inteligencia artificial #IA?
Una breve parte de la respuesta es, porque hay una ausencia preocupante y persistente de mujeres empleadas en los campos de la inteligencia artificial (IA) y la ciencia de datos. Según el WEF 2021, las mujeres representan sólo aproximadamente el 26% de los trabajadores en funciones de datos e inteligencia artificial a nivel mundial.
También lo escribí por mi hija, mi esposa, mis colegas, profesorasy estudiantes (como yo) del programa de IA en UBA IALAB, dado que como consultor en temas de sostenibilidad, género y diversidad, considero que necesitamos más mujeres en #STEM para que nuestro planeta sea más equitativo, cada día.
Las disparidades de género son una forma persistente de desigualdad en todos los países. El progreso realizado en la eliminación de las brechas de género en lo que se refiere a la educación han contribuido a ampliar el conjunto global de talentos, en especial de mujeres.
A pesar del notable progreso en algunas áreas, ningún país del mundo, rico o pobre, ha logrado la igualdad de género. Con demasiada frecuencia, las mujeres y las niñas son discriminadas en la salud, la educación, el hogar y el mercado laboral, con repercusiones negativas para sus libertades.
El hecho de que la cuarta revolución industrial se está arraigando afectará a las mujeres y a los hombres trabajadores en distintas maneras. Sin embargo, aún existen obstáculos persistentes que obstaculizan la entrada de las mujeres a la fuerza laboral y su posterior evolución, más aún en este marco de la IV revolución industrial, y con la entrada — sin retorno — de la Inteligencia Artificial (IA), puede acentuar aún más estas brechas.
Una preparación adecuada para adaptarse a los cambios transformadores relacionados con la IA, incluye enfrentar las brechas de género en tecnología, lo que, a su vez, podría desbloquear nuevas oportunidades de crecimiento para las empresas. Por ejemplo, las labores del hogar podrían ser más automatizadas y aliviarán un poco la doble carga actual de las mujeres trabajadoras, ya que la distribución de tareas se ha visto poco o nulo cambio en el transcurso de la historia moderna.
Según el Informe Global de Brecha de Género 2021 del Foro Económico Mundial, a medida que el impacto de la pandemia de COVID-19 continúa sintiéndose, el cierre de la brecha global de género ha aumentado en una generación de 99.5 años a 135,6 años. Otra generación de mujeres tendrá que esperar a la paridad de género.
La crisis por COVID-19 ha profundizado la desigualdad de género: las mujeres enfrentan una sobrecarga de trabajo no remunerado y de cuidados, pérdida de ingresos y empleos, están sobre representadas en la pobreza.
La respuesta hacia la crisis requiere una perspectiva de género para lograr que las transformaciones hacia un desarrollo ambientalmente sostenible, que potencie la generación de empleo y la innovación tecnológica no deje atrás a las mujeres, siendo clave fomentar su inserción laboral en sectores de alta productividad y la educación en áreas STEM.
Mientras sigue madurando el uso y desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA), es momento de preguntar: ¿Cómo será el mercado laboral de mañana para las mujeres? ¿Estamos apalancando efectivamente el poder de la IA para achicar las brechas de igualdad de género o estamos dejando que esas brechas se perpetúen o, peor aún, que se ensanchen?
La inteligencia artificial (IA) es un campo de estudio que se refiere a la creación, a partir del uso de tecnologías digitales, de sistemas capaces de desarrollar tareas para las que se considera que se requiere inteligencia humana. Una definición sencilla, acuñada por la Universidad de Stanford describe la inteligencia artificial como «toda actividad dedicada a hacer las máquinas inteligentes», agregando que la inteligencia «es aquella cualidad que permite a una entidad funcionar apropiadamente y con previsión en su ambiente» (Stone., 2016).
Más allá de su definición, la IA involucra tecnologías computacionales inspiradas por la forma en que las personas y otros organismos biológicos sienten, aprenden, razonan y toman decisiones (IEEE, 2019).
En el informe recientemente publicado del Informe BID, la OCDE y UNESCO, “Los efectos de la IA en la vida laboral de las mujeres” presenta seis hallazgos necesarios para ser analizados y debatidos en las organizaciones con más detención, preguntándonos cómo implementarlas.
- Reskilling y upskilling de trabajadoras.
La IA está cambiando el mercado laboral, presentando nuevas demandas de habilidades a los trabajadores del futuro. Es crucial que las mujeres no queden fuera de la mayor demanda de profesionales en los campos de STEM/IA. Los programas que apoyan el reskilling y el upskilling de mujeres las ayudarán a acceder a esos campos. Las habilidades digitales también serán importantes para que los trabajadores puedan comprender los sistemas que están siendo implementados y para que puedan expresar su preocupación cuando sea necesario.
Las brechas actuales en el acceso de las mujeres a estas habilidades y estos empleos son preocupantes, y las sociedades deberán trabajar para achicarlas y finalmente cerrarlas. Esta es una responsabilidad de los gobiernos, las ONG, la academia, los sindicatos y el sector privado.
Desafíos:
Son pocas las mujeres con empleos relacionados con la IA en el mundo. Este es un desafío para la trayectoria y el desarrollo futuros de los sistemas de IA. Si los sistemas no son desarrollados por equipos diversos, es menos probable que se encarguen de las necesidades de usuarios diversos o que se alineen con los Derechos Humanos. (Ejemplo-Juegos Online)
2. Incentivar mujeres en STEM.
Un paso adelante significativo sería tener más mujeres en la vanguardia del diseño y el desarrollo de IA. Para tener más mujeres liderando en el campo del desarrollo de la IA y de la tecnología, los gobiernos, las instituciones, las organizaciones y las empresas deberían apoyar la educación de mujeres y niñas, especialmente en campos de STEM.
Según un informe del Instituto Alan Turing del Reino Unido, “¿Dónde están las mujeres? Mapeo de la brecha de género de empleo en IA” ( Where are the women? Mapping the gender job gap in AI ), la ausencia de mujeres en ciencia de datos genera bucles de retroalimentación que causan sesgos de género en los sistemas de IA y de aprendizaje automático, una de las preguntas que guía este mapeo es:
¿Por qué tan pocas mujeres ingresan a las profesiones de ciencia de datos e inteligencia artificial?
Y una parte de la respuesta es, porque hay una ausencia preocupante y persistente de mujeres empleadas en los campos de la inteligencia artificial (IA) y la ciencia de datos. Según el Foro Económico Mundial, las mujeres representan sólo aproximadamente el 26% de los trabajadores en funciones de datos e inteligencia artificial a nivel mundial.
Este problema comienza cuando, desde una edad temprana, las niñas pueden sentirse desanimadas de seguir materias STEM. En 2012, la OCDE encuestó a estudiantes de 15 años del Reino Unido y descubrió que el 41 % de las chicas estaba de acuerdo con la afirmación “Simplemente no soy buena en matemáticas”, mientras que solo el 24 % de los hombres estaba de acuerdo.
En 2015, la OCDE encuestó nuevamente a los jóvenes de 15 años del país y encontró que el 4,6% de los niños esperaban trabajar como profesionales de las TIC a los 30 años, mientras que sólo el 0,5% de las niñas tenían las mismas expectativas para sí mismas.
La investigación basada en datos puede ayudarnos a comprender cómo los sesgos en la cobertura de los medios y las percepciones públicas y los estereotipos influyen en la falta de confianza de las niñas en sus propias habilidades, y explorar cómo los sistemas educativos y otros factores pueden disuadir a las niñas de involucrarse con las matemáticas y las ciencias. Este ‘problema de canalización’, sin embargo, es sólo una parte del problema.
3. Tener en cuenta la complejidad contextual y cultural.
Los sistemas de IA tienen diferentes impactos en diferentes contextos y países. Mercados laborales, economías, culturas y normas de género distintas moldean las maneras en las que los trabajadores experimentan los sistemas de IA; esto significa que las herramientas y tecnologías basadas en la IA impactarán la vida laboral de las mujeres en una variedad de formas. Estas complejidades contextuales y culturales deben abordarse sistemáticamente al diseñar e implementar sistemas de IA o respuestas de política y regulaciones a la IA.
Rana el Kaliouby decodifica “Girl Decoded”, sus memorias sobre la humanización de la tecnología antes de que nos deshumanice.
4. Apalancarse en abordajes de múltiples actores interesados.
Los gobiernos, las empresas del sector privado, las comunidades técnicas y la academia necesitan abordar estos temas y hacerse responsables por el impacto de las herramientas y los sistemas de IA. Los gobiernos deberían crear y promover políticas que tengan en cuenta el impacto potencial de los sistemas de IA sobre los grupos vulnerables. Las organizaciones y las instituciones tienen un papel que desempeñar para apoyar ambientes de trabajo que permitan a las mujeres avanzar hacia la igualdad de habilidades.
5. Estereotipos de género, ¿se programan o ya están programados?
Este informe muestra que hay una conexión poderosa entre los estereotipos alrededor del trabajo pago y no remunerado de las mujeres y cómo estos pueden a la vez estar siendo formados por y codificados en sistemas de IA. Por ejemplo, los asistentes personales virtuales pueden promover ciertos estereotipos de género, especialmente alrededor del cuidado y de la asistencia.
El papel de las mujeres en el trabajo y sus responsabilidades domésticas y de cuidado, a menudo no remuneradas y desigualmente distribuidas, deben ser considerados más en profundidad al buscar crear ambientes de trabajo equitativos para las mujeres, así como también en el diseño, las políticas y la implementación relacionados con tecnologías de IA.
Los efectos de la IA en la vida laboral un ejemplo muy interesante es el de: BIA contra el acoso Bradesco es uno de los mayores bancos de Brasil.
Desde 2018, Bradesco usa un chatbot motorizado por IA para comunicarse con clientes: BIA (Brasdesco Inteligencia Artificial), interactúa con clientes a través del Asistente de Google, WhatsApp, la aplicación de Bradesco, la página móvil de Bradesco, Alexa e iMessage.
Como ocurrió con chatbots anteriores personificados como mujeres, BIA fue objeto de acoso. En 2020, Bradesco registró 95.000 mensajes moral o sexualmente ofensivos a BIA, incluyendo mensajes con lenguaje explícito sobre violencia contra las mujeres.
Bradesco decidió actuar contra esta cultura de acoso de género. Brasil tiene niveles extremadamente altos de violencia de género, agresiones sexuales, violaciones y feminicidios.
Bradesco cambió las respuestas de BIA para que reaccionara con firmeza frente al acoso. Ahora, BIA podría responder así a un mensaje ofensivo o sexualizado:
Estas palabras son inapropiadas y no deberían usarse ni conmigo ni con nadie más. Por favor, cambia tu forma de hablar.
O:
Lo que para ti puede haber sido solo un chiste o un comentario fue, para mí, violento. Yo soy una inteligencia artificial, pero esas palabras son irrespetuosas e invasivas para las mujeres reales. No hables más de esa manera, ni a mí ni a nadie más.
6. Extender la investigación aplicada.
Hace falta más investigación aplicada sobre cómo impactan los sistemas de IA sobre el trabajo en general y sobre la vida laboral de las mujeres en particular, y para comprender los impactos sociales potenciales de un uso extendido de sistemas de IA específicos.
La mayoría de la investigación sobre la IA se enfoca en economías avanzadas, generalmente, — tal como indica — los efectos de la IA en la vida laboral de las mujeres en el Norte Global.
Como los contextos sociales y económicos varían de país en país, esta falta de representación regional puede exacerbar desigualdades en el diseño y el despliegue ético de la IA.
Como muestran los casos de este informe, hay lecciones sobre los beneficios y los daños de la IA en un abanico de contextos globales. Los avances tecnológicos producen aumentos de productividad, pero para que estos aumentos se realicen en su plenitud deberán desarrollarse todos los talentos de las personas. El diseño de tecnologías, las brechas de género en los datos y la velocidad, ámbito y escala que permite la IA pueden empeorar la situación de las trabajadoras si no se presta atención activa a esta cuestión.
Estar preparados para el futuro significa que los gobiernos, las organizaciones y todos los empleados –y no solo las mujeres– deben comprender los desafíos y las oportunidades que presentan los nuevos tipos de tecnologías de IA y cómo pueden conducir a un trabajo justo y equitativo.
Finalmente, el desarrollo y el uso de la (IA) siguen expandiendo las oportunidades para lograr los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de las Naciones Unidas, principalmente la igualdad de género, el cierre de brechas de la desigualdad y generar nuevas oportunidades en el marco de la Diversidad, Equidad e Inclusión, sin olvidar y no dejando a nadie atrás.
