La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un tema de conversación en todo el mundo, gracias a bots como ChatGPT, que sorprenden a los usuarios con su capacidad para generar textos realistas e incluso código informático. Sin embargo, ¿qué ocurre cuando la IA toma decisiones equivocadas?
El sesgo, en particular el sesgo de género en la IA, puede dar lugar a una serie de problemas, desde la discriminación y la falta de transparencia hasta cuestiones de seguridad y privacidad. Si no abordamos el problema del sesgo de la IA, corremos el riesgo de tener un futuro desequilibrado en el que la IA nunca alcance su máximo potencial como una herramienta para el bien común, según CSRwire.
Sesgo de género en la IA
Desde artículos de noticias en línea hasta libros, las investigaciones muestran que entrenar la IA con datos de Google News lleva a asociar a los hombres con roles como «capitán» y «financiero», mientras que a las mujeres se les asocia con «recepcionista» y «ama de casa».
Como resultado, muchos sistemas de IA, entrenados con datos tan sesgados y a menudo creados por equipos mayoritariamente masculinos, han tenido problemas significativos con las mujeres, desde compañías de tarjetas de crédito que parecen ofrecer créditos más generosos a los hombres, hasta herramientas de detección de enfermedades como COVID hasta enfermedad del hígado. Estas son áreas donde las decisiones equivocadas pueden dañar la salud financiera o física de las personas.
A esto se suma el hecho de que solo el 22% de los profesionales en IA y ciencia de datos son mujeres, según la investigación del Foro Económico Mundial. El género en sí también se está convirtiendo en un tema más complejo, gracias al surgimiento de las expresiones no binarias y transgénero, lo que lleva a un mayor potencial de sesgo en muchas formas diferentes.
El desafío de abordar el sesgo desde la IA
La IA es una herramienta poderosa que nos ofrece la oportunidad de resolver problemas que antes no tenían solución, desde el cáncer hasta el cambio climático, pero a menos que se aborde el problema del sesgo en la IA, corre el riesgo de no ser confiable y, en última instancia, irrelevante.
En un futuro donde las empresas confían cada vez más en la tecnología de la inteligencia artificial para convertir sus datos en valor, los líderes empresariales deben abordar los desafíos y problemas de sesgo de género en la IA.
Una de las formas de abordar el sesgo es garantizar que las organizaciones sean justas en términos de representación e inclusión de género. Esto implica revisar cómo se recopilan y utilizan los datos, ya que el sesgo puede introducirse en cualquier etapa del proceso. Por ejemplo, si hay más datos disponibles para un género en particular o si las preguntas formuladas fueron diseñadas por hombres, puede haber sesgos involucrados.
IA responsable socialmente
Las herramientas utilizadas en la actualidad ya están generando sesgos en los modelos que se aplicarán en el futuro. Aunque se pueda creer que se ha «resuelto» un problema de sesgo en el presente, es posible que en el futuro nuevas herramientas o enfoques cambien completamente nuestra percepción de ciertos aspectos.
Por ejemplo, en 100 años, los humanos podrían trabajar solo tres días a la semana. Eso significaría que los datos a partir de ahora están sesgados hacia una forma de ver las cosas de cinco días. Los científicos de datos y los líderes empresariales deben tener en cuenta el contexto. Comprender el contexto social es igualmente importante para las empresas que operan en múltiples territorios hoy en día.
Dominar tales problemas será una de las piedras angulares de la IA responsable. Para los líderes empresariales que utilizan tecnología de IA, será más importante ser conscientes de estos problemas, junto con el interés público y regulatorio. Para el próximo año, el 60% de los proveedores de IA ofrecerán un medio para lidiar con los posibles daños causados por la tecnología, junto con la propia tecnología, según Gartner.
Los líderes empresariales deben planificar minuciosamente una IA responsable y crear su propia definición de lo que esto significa para su organización, mediante la identificación de los riesgos y la evaluación de dónde pueden colarse los sesgos. Deben comprometerse con las partes interesadas para comprender los problemas potenciales y distinguir cómo avanzar con mejores prácticas.
Liderazgo responsable
El uso responsable de la IA será un largo viaje y requerirá una atención constante por parte del liderazgo. Pero las recompensas de utilizar la IA de manera responsable y erradicar el sesgo dondequiera que se presente serán considerables, permitiendo a los líderes empresariales mejorar su reputación de confianza, equidad y Responsabilidad Social Empresarial (RSE), al tiempo que brindan un valor real a su organización, a los clientes y a la sociedad en general.
Las empresas deben abordar esto a nivel de directorio para garantizar que se trate el sesgo y que la IA se utilice de manera responsable en toda la organización. Esto podría incluir el establecimiento de su propia junta de IA responsable para evaluar todas las aplicaciones de IA en busca de sesgos y otros problemas.
Comprender el problema del sesgo de género en la IA y trabajar para encontrar formas efectivas de abordarlo será de vital importancia para las organizaciones con visión de futuro que esperan utilizar la IA para desbloquear el valor de sus datos.
Reflexionar cuidadosamente sobre cómo se utiliza la IA en una organización, utilizando herramientas para detectar sesgos y garantizar la transparencia, será de ayuda. Pero los líderes empresariales también deben tener una visión más amplia de dónde provienen sus datos, cómo se utilizan y qué medidas se están tomando para evitar sesgos. Solo así se podrá crear un futuro inclusivo en el que la IA pueda trabajar a su máximo potencial.
