Mucho se ha dicho sobre el posible impacto de la IA en las futuras pérdidas de empleos y, aunque las estimaciones varían ampliamente, una de las preocupaciones más claras ha sido el impacto desigual que puede tener en la vida laboral y privada de las mujeres. Y, por lo que hemos podido observar, la evidencia se alínea con todas estas preocupaciones. A continuación presentamos algunas de las más importantes.
Un efecto desigual en un mundo desigual
Un informe reciente de Goldman Sachs mostró que el equivalente a 300 millones de empleos a tiempo completo en los EE. UU. y Europa corren el riesgo de ser automatizados debido a esta tecnología.
Sin embargo, el impacto en los empleos puede no ser del todo equitativo. Como algunos empleos se automatizan más fácilmente que otros, y teniendo en cuenta la distribución de género en el mercado laboral, las mujeres pueden sufrir las mayores pérdidas debido a la IA generativa, según una nueva investigación.
Los temores económicos han sido durante mucho tiempo parte de la brecha de género. Es bien sabido que las mujeres, en promedio, ganan menos que los hombres, sufren un mayor desempleo y se preocupan más por su seguridad económica. Por lo tanto, es de esperarse que estas preocupaciones generales surjan con respecto a la IA y otras tecnologías emergentes, especialmente dadas las posibles pérdidas de empleos y/o transformaciones laborales que surjan como consecuencia de estas transformaciones. En general, las mujeres son cautelosas ante las ramificaciones económicas de la IA y temen que su situación actual se vuelva aún más difícil de lo que ya es.
A pesar de que los hombres superan en número a las mujeres en la fuerza laboral, la investigación muestra que se espera que la IA generativa ponga a más mujeres en riesgo
de perder sus empleos que los hombres. Esto se debe a que el 79% de las mujeres trabajadoras están empleadas en ocupaciones susceptibles a la disrupción y automatización de la IA.
La amenaza de los deepfakes
Las mujeres también se preocupan por el impacto de la IA y las tecnologías emergentes en la seguridad personal. Ya han surgido problemas de deepfakes y revenge porn, los cuales están dirigidos primordialmente hacia las mujeres. Ha habido casos en los que a mujeres prominentes, como la diputada norteamericana Alexandria Ocasio-Cortez, se les ha colocado una foto de su rostro sobre un cuerpo desnudo para avergonzarlas. Incluso Taylor Swift ha sido víctima de los deepfakes, que a su vez se hicieron virales en el mismo día que se publicaron al mismo tiempo de que cientos de personas los compartieron.
Y no son solo las mujeres en puestos de liderazgo las que han sido víctimas de comportamientos como éste. Varias escuelas han informado de casos de adolescentes sometidas al mismo trato, lo que es profundamente ofensivo para cualquier mujer, pero especialmente para las jóvenes en una etapa crucial de su desarrollo personal.
A medida que las tecnologías se utilizan más ampliamente, diferentes tipos de delitos se han trasladado al ámbito digital y las autoridades han informado de aumentos sustanciales del fraude financiero en línea, el robo de identidad y el acoso.
Los temores a largo plazo de las mujeres sobre el delito ahora tienen un componente digital debido a que suelen ser el blanco de los delincuentes y algunas de las peores infracciones suelen estar vinculadas directamente al género. A medida que los delincuentes continúen utilizando la IA para crear contenido fraudulento, seleccionar víctimas específicas y atacar explícitamente a las mujeres, ellas se preocuparán por su seguridad en línea y el mundo en el que habitarán sus hijos.
¿Quién entrena a la IA?
La IA plantea un crecimiento inimaginable, por lo que es obligatorio que las mujeres participen. La falta de representación y participación de las mujeres en el desarrollo de estas tecnologías es una de las razones por las que pueden existir sesgos hacia ellas, pero también pueden provenir de los datos que se utilizan para entrenar a las IA.
Para evitar reproducir o generar nuevos sesgos hacia las mujeres y otros grupos subrepresentados en la IA, existen diferentes medidas que se pueden tomar.
La primera de ellas es mirar con atención los datos y el modelo, incorporando perspectivas y muestras representativas. Para lograrlo, es fundamental contar con un equipo diverso y multidisciplinario involucrado en todos los pasos de la creación del algoritmo o sistema.
Este sesgo también afecta a las personas racializadas, ya que los sistemas de IA también suelen tradicionalmente ser entrenados por personas blancas. Esto deriva en que una enorme porción de la población quede fuera del conocimiento de la IA.
Todas estas son señales importantes que indican el terreno extremadamente desigual sobre el que se está construyendo la base de conocimientos para entrenar a la IA, además de la manera en la que no se están contemplando los posibles daños disruptivos a la vida y empleos de las personas.
La IA, a pesar de ser única en la historia de la humanidad, se introduce como una nueva tecnología más, como muchas otras que le precedieron. Y al ser una herramienta, su propósito debería de ser hacer la vida de las personas más fácil, segura y productiva. La IA no debe ser una amenaza ni un riesgo, y si se está perfilando de esta manera es porque estamos cometiendo errores al programarla, producirla y, principalmente, al no regularla de la manera correcta para evitar que pueda suponer estos riesgos.
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