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Para dar enfoque a la IA<\/span> mujeres acad\u00e9micas y otras personas su merecido (y retrasado) tiempo en el centro de atenci\u00f3n, TechCrunch est\u00e1 lanzando una serie de entrevistas centradas en mujeres destacadas que han contribuido a la revoluci\u00f3n de la IA. Publicaremos varios art\u00edculos a lo largo del a\u00f1o a medida que contin\u00fae el auge de la IA, destacando trabajos clave que a menudo pasan desapercibidos. Lea m\u00e1s perfiles aqu\u00ed.<\/p>\n Como lector, si ve un nombre que hemos pasado por alto y creemos que deber\u00eda estar en la lista, env\u00edenos un correo electr\u00f3nico e intentaremos agregarlo. Aqu\u00ed hay algunas personas clave que debes conocer:<\/p>\n En un art\u00edculo del New York Times a finales del a\u00f1o pasado, la Dama Gris explic\u00f3 c\u00f3mo surgi\u00f3 el actual auge de la IA, destacando a muchos de los sospechosos habituales, como Sam Altman, Elon Musk y Larry Page. El periodismo se volvi\u00f3 viral, no por lo que se inform\u00f3, sino por lo que no mencion\u00f3: las mujeres.<\/p>\n La lista del Times inclu\u00eda a 12 hombres, la mayor\u00eda de ellos l\u00edderes de empresas de tecnolog\u00eda o inteligencia artificial. Muchos no ten\u00edan formaci\u00f3n ni educaci\u00f3n, formal o de otro tipo, en IA.<\/p>\n Contrariamente a la sugerencia del Times, la moda de la IA no comenz\u00f3 con Musk sentado junto a Page en una mansi\u00f3n en la Bah\u00eda. Comenz\u00f3 mucho antes de eso, con acad\u00e9micos, reguladores, especialistas en \u00e9tica y aficionados trabajando incansablemente en relativa oscuridad para sentar las bases de los sistemas de IA y GenAI que tenemos hoy.<\/p>\n Elaine Rich, una cient\u00edfica inform\u00e1tica jubilada que trabaj\u00f3 anteriormente en la Universidad de Texas en Austin, public\u00f3 uno de los primeros libros de texto sobre IA en 1983 y luego se convirti\u00f3 en directora de un laboratorio corporativo de IA en 1988. La profesora de Harvard Cynthia Dwork caus\u00f3 sensaci\u00f3n durante d\u00e9cadas. hace en los campos de la equidad de la IA, la privacidad diferencial y la computaci\u00f3n distribuida. Y Cynthia Breazeal, rob\u00f3tica y profesora del MIT y cofundadora de Jibo, la startup de rob\u00f3tica, trabaj\u00f3 para desarrollar uno de los primeros \u00abrobots sociales\u00bb, Kismet, a finales de los a\u00f1os 90 y principios de los 2000.<\/p>\n A pesar de las muchas formas en que las mujeres han avanzado en tecnolog\u00eda de IA, constituyen una peque\u00f1a porci\u00f3n de la fuerza laboral mundial de IA. Seg\u00fan 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 a\u00f1o por el Foro Econ\u00f3mico Mundial, los coautores encuentran que las mujeres solo ocupan el 26% de los puestos relacionados con an\u00e1lisis e inteligencia artificial.<\/p>\n Lo peor es que la brecha de g\u00e9nero en la IA se est\u00e1 ampliando, en lugar de reducirse.<\/p>\n Nesta, la agencia de innovaci\u00f3n para el bien social del Reino Unido, realiz\u00f3 un an\u00e1lisis en 2019 que concluy\u00f3 que la proporci\u00f3n de art\u00edculos acad\u00e9micos sobre IA en coautor\u00eda de al menos una mujer no hab\u00eda mejorado desde la d\u00e9cada de 1990. En 2019, solo el 13,8% de los art\u00edculos de investigaci\u00f3n sobre IA en Arxiv.org, un repositorio de art\u00edculos cient\u00edficos preimpresos, fueron escritos o coautores por mujeres, y las cifras disminuyeron constantemente durante la d\u00e9cada anterior.<\/p>\n Las razones de la disparidad son muchas. Pero una encuesta de Deloitte sobre mujeres en la IA destaca algunas de las m\u00e1s prominentes (y obvias), incluido el juicio de sus pares masculinos y la discriminaci\u00f3n como resultado de no encajar en moldes establecidos dominados por los hombres en la IA.<\/p>\n Comienza en la universidad: el 78% de las mujeres que respondieron a la encuesta de Deloitte dijeron que no tuvieron la oportunidad de realizar pr\u00e1cticas en inteligencia artificial o aprendizaje autom\u00e1tico mientras eran estudiantes universitarias. M\u00e1s 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% consider\u00f3 abandonar la industria tecnol\u00f3gica por completo debido a la desigualdad salarial y la incapacidad de avanzar en sus carreras.<\/p>\n La falta de mujeres est\u00e1 perjudicando el campo de la IA.<\/p>\n El an\u00e1lisis de Nesta encontr\u00f3 que las mujeres son m\u00e1s propensas que los hombres a considerar las implicaciones sociales, \u00e9ticas y pol\u00edticas en su trabajo en IA, lo cual no es sorprendente considerando que las mujeres viven en un mundo donde son menospreciadas por su g\u00e9nero, productos en el El mercado se ha dise\u00f1ado para hombres, y a menudo se espera que las mujeres con hijos equilibren el trabajo con su papel de cuidadoras principales.<\/p>\n Con un poco de suerte, la humilde contribuci\u00f3n de TechCrunch, una serie sobre mujeres exitosas en IA, ayudar\u00e1 a mover la aguja en la direcci\u00f3n correcta. Pero es evidente que queda mucho trabajo por hacer.<\/p>\n Las mujeres que perfilamos comparten muchas sugerencias para aquellas que desean hacer crecer y mejorar el campo de la IA. Pero hay un hilo com\u00fan en todas partes: una fuerte tutor\u00eda, compromiso y liderazgo con el ejemplo. Las organizaciones pueden incidir en el cambio promulgando pol\u00edticas (contrataci\u00f3n, educaci\u00f3n o de otro tipo) que eleven a las mujeres que ya est\u00e1n 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 m\u00e1s diversos y que brinden apoyo a las mujeres.<\/p>\n El cambio no se producir\u00e1 de la noche a la ma\u00f1ana. Pero toda revoluci\u00f3n comienza con un peque\u00f1o paso.<\/p>\n<\/p><\/div>\nLa brecha de g\u00e9nero en la IA<\/h2>\n
Razones de la disparidad<\/h2>\n