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Ofrezca centrado en la IA Para brindarles a las mujeres académicas y a otras personas su merecido (y esperado) tiempo en el centro de atención, TechCrunch está lanzando una serie de entrevistas centradas en mujeres notables que han contribuido a la revolución de la IA. A medida que continúe el auge de la IA, publicaremos varios artículos a lo largo del año destacando trabajos importantes que a menudo pasan desapercibidos. Puedes encontrar más perfiles aquí.
Si usted, lector, ve un nombre que se nos pasó por alto y que debería estar en la lista, envíenos un correo electrónico e intentaremos agregarlo. Aquí hay algunas personas importantes que debes conocer:
La brecha de género en la IA
En un artículo del New York Times a finales del año pasado, la Dama Gris explicó cómo se produjo el actual auge de la IA, destacando a muchos de los sospechosos habituales, como Sam Altman, Elon Musk y Larry Page. El periodismo se volvió viral no por lo que informaba, sino por lo que no mencionaba: las mujeres.
La lista del Times incluía a 12 hombres, la mayoría de ellos ejecutivos de empresas de tecnología o inteligencia artificial. Muchos no tenían educación o formación formal o de otro tipo en IA.
Contrariamente a lo que afirma el Times, la locura de la IA no comenzó con Musk sentado junto a Page en una mansión junto a la bahía. Comenzó mucho antes de eso, cuando académicos, reguladores, especialistas en ética y aficionados trabajaron incansablemente y en relativa oscuridad para sentar las bases de los sistemas de IA y GenAI que tenemos hoy.
Elaine Rich, una científica informática jubilada que anteriormente trabajó en la Universidad de Texas en Austin, publicó uno de los primeros libros de texto sobre IA en 1983 y se convirtió en jefa de un laboratorio de IA propiedad de la empresa en 1988. La profesora de Harvard Cynthia Dwork causó revuelo durante décadas en las áreas de equidad de la IA, privacidad diferencial y computación distribuida. Y Cynthia Breazeal, robótica y profesora del MIT y cofundadora de la startup de robótica Jibo, trabajó en el desarrollo de uno de los primeros “robots sociales”, Kismet, a finales de los años 90 y principios de los 2000.
A pesar de las muchas formas en que las mujeres han avanzado en la tecnología de IA, representan solo una pequeña porción de la fuerza laboral mundial de IA. Según un estudio de Stanford de 2021, solo el 16% del profesorado permanente centrado en la IA son mujeres. En un estudio separado publicado por el Foro Económico Mundial el mismo año, los coautores encontraron que las mujeres ocupan solo el 26% de los puestos de análisis e inteligencia artificial.
Lo peor es que la brecha de género en la IA se está ampliando, en lugar de reducirse.
Nesta, la agencia de innovación para el bien social del Reino Unido, realizó un análisis en 2019 que concluyó que la proporción de artículos científicos sobre IA en coautoría de al menos una mujer no ha mejorado desde la década de 1990. En 2019, solo el 13,8% de los artículos de investigación sobre IA en Arxiv.org, un archivo de artículos académicos preimpresos, fueron escritos o coautores por mujeres, y el número disminuyó constantemente durante la década anterior.
Razones de la desigualdad
Las razones de la desigualdad son diversas. Pero una encuesta de Deloitte sobre mujeres en la IA destaca algunos de los aspectos más destacados (y obvios), incluido el juicio de los colegas masculinos y la discriminación basada en no encajar en los moldes establecidos de la IA dominados por los hombres.
Comienza en la universidad: el 78% de las mujeres que participaron en la encuesta de Deloitte dijeron que no tuvieron la oportunidad de realizar una pasantía en IA o aprendizaje automático mientras estaban en la universidad. Más de la mitad (58%) dijeron que habían abandonado al menos un empleador debido al trato desigual entre hombres y mujeres, mientras que el 73% consideró abandonar la industria tecnológica por completo debido a la desigualdad salarial y la incapacidad de avanzar en sus carreras.
La falta de mujeres está perjudicando el campo de la IA.
El análisis de Nesta encontró que es más probable que las mujeres consideren las implicaciones sociales, éticas y políticas en su trabajo en IA que los hombres, lo cual no es sorprendente dado que las mujeres viven en un mundo donde están divididas según su género y productos. El mercado fue diseñado para hombres y mujeres con hijos. A menudo se espera que equilibren su trabajo con su papel como cuidadores principales.
Con un poco de suerte, la humilde contribución de TechCrunch (una serie sobre mujeres exitosas en IA) ayudará a mover la aguja en la dirección correcta. Pero es evidente que aún queda mucho por hacer.
Las mujeres que perfilamos comparten muchas sugerencias para aquellas que quieren avanzar y mejorar el campo de la IA. Pero hay un hilo conductor en común: un fuerte apoyo, compromiso y función de modelo a seguir. Las organizaciones pueden generar cambios adoptando políticas (ya sea de contratación, capacitación o de otro tipo) que promuevan a las mujeres que ya están en la industria de la IA o que desean ingresar a la industria de la IA. Y quienes toman decisiones en posiciones de poder pueden utilizar ese poder para abogar por lugares de trabajo más diversos y que brinden apoyo a las mujeres.
Los cambios no ocurrirán de la noche a la mañana. Pero toda revolución comienza con un pequeño paso.
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