Para dar enfoque a la IA mujeres académicas y otras personas su merecido (y retrasado) tiempo en el centro de atención, TechCrunch está lanzando una serie de entrevistas centradas en mujeres destacadas que han contribuido a la revolución de la IA. Publicaremos varios artículos a lo largo del año a medida que continúe el auge de la IA, destacando trabajos clave que a menudo pasan desapercibidos. Lea más perfiles aquí.
Como lector, si ve un nombre que hemos pasado por alto y creemos que debería estar en la lista, envíenos un correo electrónico e intentaremos agregarlo. Aquí hay algunas personas clave 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 surgió 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 se informó, sino por lo que no mencionó: las mujeres.
La lista del Times incluía a 12 hombres, la mayoría de ellos líderes de empresas de tecnología o inteligencia artificial. Muchos no tenían formación ni educación, formal o de otro tipo, en IA.
Contrariamente a la sugerencia del Times, la moda de la IA no comenzó con Musk sentado junto a Page en una mansión en la Bahía. Comenzó mucho antes de eso, con académicos, reguladores, especialistas en ética y aficionados trabajando incansablemente en relativa oscuridad para sentar las bases de los sistemas de IA y GenAI que tenemos hoy.
Elaine Rich, una científica informática jubilada que trabajó anteriormente en la Universidad de Texas en Austin, publicó uno de los primeros libros de texto sobre IA en 1983 y luego se convirtió en directora de un laboratorio corporativo de IA en 1988. La profesora de Harvard Cynthia Dwork causó sensación durante décadas. hace en los campos de la equidad de la IA, la privacidad diferencial y la computación distribuida. Y Cynthia Breazeal, robótica y profesora del MIT y cofundadora de Jibo, la startup de robótica, trabajó para desarrollar 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 tecnología de IA, constituyen 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 el mismo año por el Foro Económico Mundial, los coautores encuentran que las mujeres solo ocupan el 26% de los puestos relacionados con 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 académicos sobre IA en coautoría de al menos una mujer no había mejorado desde la década de 1990. En 2019, solo el 13,8% de los artículos de investigación sobre IA en Arxiv.org, un repositorio de artículos científicos preimpresos, fueron escritos o coautores por mujeres, y las cifras disminuyeron constantemente durante la década anterior.
Razones de la disparidad
Las razones de la disparidad son muchas. Pero una encuesta de Deloitte sobre mujeres en la IA destaca algunas de las más prominentes (y obvias), incluido el juicio de sus pares masculinos y la discriminación como resultado de no encajar en moldes establecidos dominados por los hombres en la IA.
Comienza en la universidad: el 78% de las mujeres que respondieron a la encuesta de Deloitte dijeron que no tuvieron la oportunidad de realizar prácticas en inteligencia artificial o aprendizaje automático mientras eran estudiantes universitarias. Más de la mitad (58%) dijo que terminaron dejando al menos un empleador debido a que hombres y mujeres eran tratados de manera diferente, 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 las mujeres son más propensas que los hombres a considerar las implicaciones sociales, éticas y políticas en su trabajo en IA, lo cual no es sorprendente considerando que las mujeres viven en un mundo donde son menospreciadas por su género, productos en el El mercado se ha diseñado para hombres, y a menudo se espera que las mujeres con hijos equilibren el trabajo con su papel de cuidadoras 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 queda mucho trabajo por hacer.
Las mujeres que perfilamos comparten muchas sugerencias para aquellas que desean hacer crecer y mejorar el campo de la IA. Pero hay un hilo común en todas partes: una fuerte tutoría, compromiso y liderazgo con el ejemplo. Las organizaciones pueden incidir en el cambio promulgando políticas (contratación, educación o de otro tipo) que eleven a las mujeres que ya están en la industria de la IA o que buscan ingresar a ella. Y quienes toman decisiones en posiciones de poder pueden ejercer ese poder para impulsar lugares de trabajo más diversos y que brinden apoyo a las mujeres.
El cambio no se producirá de la noche a la mañana. Pero toda revolución comienza con un pequeño paso.