By La Inteligencia Artificial (IA) se está convirtiendo en una tecnología omnipresente y, en pocos años, será parte esencial del estilo de vida de la humanidad. Está en los negocios, en la salud, el arte, la ciencia, la movilidad y hasta en el teléfono móvil.
A medida que su adopción avanza a pasos kilométricos, la IA se ha vuelto prácticamente invisible porque ya se encuentra en todas partes, asegura Lan Guan, directora global de IA de Accenture.
Sus potenciales beneficios, se prevé, impulsarán el crecimiento y productividad de las economías. Por eso, al menos la mitad de las empresas en todo el mundo están buscando aplicar esta tecnología.
Pero mientras la carrera tecnológica continúa hay otros problemas que se necesitan resolver. Uno de ellos es evitar que si la IA se torna poderosamente invisible eso implique que las mujeres también queden ocultas.
La IA no sólo es, de alguna forma, invisible, sino también un espejo de las sociedades. Refleja las desigualdades estructurales ya existentes, como aquellas que se basan en el género, la clase o la etnia; las reproduce y hay riesgo de que pueda profundizarlas.
Un sesgo de género es un prejuicio, estereotipo o desviación sistemática basada en el género, que surge a raíz de los datos con los que se entrena la IA y, a su vez, con la que esta tecnología genera nueva información.
El Banco Interamericano de Desarrollo define al sesgo de esta manera y advierte que, cuando los sesgos persisten, pueden exacerbar las desigualdades, dado el enorme poder multiplicador de la IA Generativa.
¿Por dónde comenzar, entonces, para erradicar los sesgos de la IA y asegurar que esta tecnología sea una fuerza positiva para la vida de las mujeres? Lan Guan considera que el punto de partida son los datos que alimentan los sistemas de IA.
“Para mitigar el riesgo, primero que nada debes comprender de dónde proviene. Al igual que nosotros, como seres humanos, también tenemos todo tipo de riesgos para la salud; si te preocupa la presión arterial alta, debes comprender cuáles son los factores de riesgo: ¿cuáles son los hábitos o la alimentación que generan un riesgo para la salud?”.
“Creo que la misma mentalidad se aplica al sesgo de la IA Generativa y a todo tipo de riesgos. En consecuencia, podemos idear, crear soluciones tecnológicas, para abordarlos. Si piensas en el sesgo, las fuentes podrían provenir de muchos lugares diferentes. Los datos podrían darte el sesgo”.
La IA muy pronto se volverá omnipresente. Y para disminuir y evitar los sesgos de género, hay que poner énfasis en aspectos como la calidad de los datos, los algoritmos y la diversidad en los equipos de desarrollo.
Por qué importa entrenar la IA con equilibrio de género
Los sesgos, explica Guan, podrían venir de cómo se selecciona una muestra para crear modelos de cimentación, o cómo se definen los datos de origen. Así, existen sesgos de representación, de muestreo o de selección, por ejemplo.
Incluso, “es posible que ni siquiera sepas de dónde proviene esta información (…). Lo que hay que hacer es implementar un tipo de calidad de datos y estándares de datos más estrictos”, sentencia la experta, quien es científica de datos y tiene más de 20 años de experiencia en el campo de la Inteligencia Artificial.
Si un sistema de IA aplicado en el ámbito de la salud, por ejemplo, se entrena en mayor medida a partir de datos de la población masculina, no podrá abarcar ni considerar las necesidades de salud de las mujeres, como los relacionados con la menstruación o la salud sexual y reproductiva.
Cuando la visión de esta tecnología es sesgada, puede pasar por alto variables como la mayor incidencia de ciertas enfermedades o la prevalencia de más riesgos para ciertos padecimientos en la población femenina. Y, por lo tanto, una solución de IA que busque mejorar la salud no cumplirá adecuadamente con su objetivo.
Los sesgos también pueden manifestarse en los algoritmos si son creados por equipos que no son lo suficientemente diversos, o que no representan a la comunidad a la que se dirige una tecnología.
“Hay que solucionar la causa fundamental de los sesgos. Introducir una mezcla de género más equilibrada en su fuerza laboral. Contratar más mujeres STEM (en los campos de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas)”.
Por eso, “es necesario asegurarse de que en los equipos de personas encargadas del entrenamiento de IA haya equilibrio de género”, afirma Lan Guan.
En la actualidad, sólo el 4 por ciento de quienes desarrollan y programan los sistemas de IA son mujeres, de acuerdo con una encuesta de la plataforma Stack Overflow.
Y, además, un estudio de Wired y Element AI estima que apenas el 12 por ciento de los investigadores de IA a nivel mundial son mujeres. Esto quiere decir que predomina una perspectiva masculina de esta tecnología que, en pocos años, será omnipresente en la vida de todas las personas.
Por eso, toda estrategia de adopción de la Inteligencia Artificial en las organizaciones debe tomar en cuenta el diseño no sólo desde un punto de vista tecnológico sino también ético y su potencial impacto, dado que la IA ya es capaz de generar múltiples contenidos, detalla la ejecutiva de Accenture.
Lan Guan es directora de Inteligencia Artificial en una multinacional que brinda consultoría estratégica y servicios tecnológicos a grandes compañías de diferentes sectores alrededor del mundo. Entre ellas, Lenovo, Prisma y Nippon Express.
En un contexto en el que la IA probablemente marcará el futuro de los negocios, propiciando un crecimiento anual del PIB global de 1.5 por ciento en los próximos 10 años, la posición de liderazgo de Guan es clave para definir cómo las organizaciones adoptan esta tecnología disruptiva.
Guan también dirige el Centro de IA Avanzada de Accenture, desde donde la compañía busca ayudar a sus clientes, a través de datos, investigación y conocimiento, a capturar el valor de la Inteligencia Artificial.
Como experta en la ciencia de datos, la ejecutiva de Accenture ha recibido más de veinte patentes en áreas relacionadas con la IA, lo cual, por sí mismo, la cataloga como un modelo a seguir en el campo de la IA para niñas y mujeres.
“Muchas mujeres pueden hacerlo (…). Espero que mi viaje pueda ser un camino a seguir para muchas mujeres en STEM”, afirma.
Las claves de su liderazgo, comenta Guan, han sido cultivar permanentemente competencias y habilidades, mantener la confianza en sí misma y en su equipo y sentir curiosidad por lo que le rodea.
De esta manera, explica, se puede ser líder en un campo como el de la Inteligencia Artificial, que es muy dinámico y está en constante movimiento.
Lan Guan aún es la excepción y no la regla en un ecosistema tecnológico todavía predominantemente masculino, pero en el que cada vez más mujeres se abren paso. Forma parte de una empresa que también está encabezada por una mujer: Julie Sweet, la presidenta y directora ejecutiva de Accenture.
Desde su dirección de la oficina de IA de Accenture, Lan Guan es consciente de que ocupa una posición estratégica: “Cuando trabajo con mis clientes, puedo infundir gran parte de la comprensión de esta industria en las capacidades tecnológicas”.
Y eso significa ser partícipe del desarrollo de una tecnología del presente que marcará el futuro.
CON INFORMACIÓN VÍA DPL NEWS
