El uso de inteligencia artificial (IA) est\u00e1 transformando la manera en que las personas se relacionan y trabajan, convirti\u00e9ndose en una herramienta pr\u00e1cticamente diaria<\/b>.<\/p>\n
Su impacto en los departamentos de recursos humanos es un ejemplo claro, pero su creciente uso podr\u00eda repercutir negativamente en el crecimiento de la fuerza laboral femenina.<\/p>\n
Para seguir el ritmo de cambio tecnol\u00f3gico, los reclutadores est\u00e1n incorporando IA cada vez m\u00e1s a sus procesos.<\/p>\n
Seg\u00fan un estudio de Gartner del 2023, el 81% de los responsables de recursos humanos ya han implementado o exploran soluciones de contrataci\u00f3n con IA generativa en el trabajo.<\/p>\n
Sin embargo, existen problemas de sesgo que no son menores.<\/p>\n
Un informe del Banco Interamericano de Desarrollo (BID), la OCDE y la Unesco revel\u00f3 que esta tecnolog\u00eda puede impactar en las oportunidades laborales de las mujeres e, incluso, en un futuro donde su uso sea cotidiano u obligatorio, se estar\u00edan utilizando sistemas entrenados principalmente por hombres, ya que solo el 6% de los desarrolladores profesionales de software son mujeres.<\/p>\n
Muchos algoritmos de IA est\u00e1n entrenados con datos hist\u00f3ricos que reflejan desigualdades existentes, lo que puede dar lugar a resultados discriminatorios.<\/p>\n
Algunas barreras incluyen la exclusi\u00f3n de mujeres en ciertas oportunidades laborales o servicios automatizados, y estas tendencias se acent\u00faan en econom\u00edas menos desarrolladas.<\/p>\n
Adem\u00e1s, los sesgos en procesos de selecci\u00f3n laboral u evaluaci\u00f3n de desempe\u00f1o pueden generar barreras adicionales.<\/p>\n
Seg\u00fan Sandra Barros, directora de Accenture Chile: “Algunos algoritmos de procesamiento de lenguaje natural han demostrado asociar palabras como \u2018l\u00edder\u2019 con hombres y \u2018asistente\u2019 con mujeres, perpetuando estereotipos”.<\/p>\n
Esto se debe a la falta de diversidad en los equipos que dise\u00f1an y entrenan sistemas de IA.<\/p>\n
Solo el 20% de empleados t\u00e9cnicos en empresas de aprendizaje autom\u00e1tico y el 12% de investigadores de inteligencia artificial son mujeres, seg\u00fan datos de la Unesco.<\/p>\n
La subrepresentaci\u00f3n femenina en \u00e1reas STEM limita su influencia en el desarrollo y regulaci\u00f3n de tecnolog\u00edas emergentes, ampliando la brecha de g\u00e9nero laboral.<\/p>\n
Para avanzar hacia la equidad de g\u00e9nero, es crucial evaluar impactos de sistemas de IA, establecer medidas que incentiven estas evaluaciones y asegurar protecci\u00f3n legal a personas afectadas negativamente.<\/p>\n
Invertir en educaci\u00f3n y capacitaci\u00f3n tecnol\u00f3gica para mujeres tambi\u00e9n es fundamental.<\/p>\n
Finalmente, la presencia de mujeres en roles t\u00e9cnicos y estrat\u00e9gicos permitir\u00e1 identificar y mitigar sesgos antes de que se incorporen a los sistemas.<\/p>\n
Favorecer modelos de IA de c\u00f3digo abierto puede ayudar a la comunidad a auditar decisiones tomadas por algoritmos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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