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Brecha de género: ¿Cómo ayuda la Inteligencia Artificial a las mujeres?

Dejar a un lado los prejuicios sobre la mujer, y que hacen que la brecha de género continúe, es uno de los objetivos de los softwares de selección de personas que usan inteligencia artificial (IA).


“Se necesita mayordomo con experiencia en edificios. Debe conocer la operación básica de equipos electromecánicos”.


“Se requiere recepcionista. Debe atender de manera cálida y respetuosa, entregando una atención de excelencia”.


Ambas son ofertas de trabajo reales. ¿Qué candidato consideras más adecuado para cada puesto?


Tómate unos segundos para pensar y responder…


¿Hombre para la primera oferta y mujer para la segunda?


Si pensaste así, déjanos contarte que eso es producto de un sesgo inconsciente. Una idea preconcebida sobre una persona o una situación, que proviene de los estereotipos aprendidos.


Esos prejuicios inconscientes caben en el mismo saco que aquellos que hacen creer al 40% de la población mundial que los hombres son mejores ejecutivos empresariales que las mujeres, según un estudio 2020 del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD).


Ya sean económicas, políticas o empresariales, las brechas son un problema latente pese a los progresos para lograr la igualdad de género.


Y en pleno siglo XXI con el avance de la tecnología y la Cuarta Revolución Industrial, ¿la inteligencia artificial podría ayudar a reducir estas brechas?


¡Por supuesto!



Antes de seguir avanzando, tenemos que contextualizar. La discriminación hacia la mujer en el mercado laboral está ampliamente documentada en todo el mundo. Partiendo por la diferencia salarial con los hombres —que en Chile llega al 27%—, y siguiendo, entre otros, con las barreras que representan para el empleo la maternidad (o estar en edad fértil) y su participación activa en la educación de los hijos.


Las audiciones, en Estados Unidos, para seleccionar músicos para orquestas sinfónicas es un caso. Las mujeres, generalmente, tenían menos posibilidades de ser elegidas excepto si la identidad se omitía en el proceso de selección.

Un famoso estudio recopiló antecedentes de ocho orquestas que comenzaron a adoptar las audiciones a ciegas.


La investigación arrojó como resultado que las audiencias a ciegas —aquellas en las que no se podía ver al aspirante— explicaron el alza de entre 30% y 55% de mujeres en las orquestas. Y de paso, dejó al descubierto el evidente sesgo de género que existía previo a la implementación de este sistema y la imparcialidad que ofrece a la selección de personas.

La IA avanza y la discriminación laboral hacia la mujer se perpetúa. Pero con la inteligencia artificial, tenemos la posibilidad de hacer las cosas diferentes.


La IA posibilita que las máquinas aprendan de la experiencia. Eso significa que están en constante aprendizaje (machine learning), y, por tanto, pueden ser útiles —incluso— para rehacer los anuncios del inicio de este artículo con la finalidad de evitar los sesgos “humanos” que puedan existir en ellos.


En el caso de un software de contratación de personas con inteligencia artificial, este puede favorecer la igualdad de acceso.


Esta tecnología en vez de permitir que las conexiones o las emociones influyan a la hora de decidir si contratar o no, lo que hace es identificar y evaluar las habilidades para un trabajo y analizar si los candidatos calificados coinciden con el puesto ofrecido.


Por lo tanto, el género o la procedencia de los aspirantes no son importantes.

En el uso de la IA es vital educar a los algoritmos de manera correcta, integrando la diversidad —es decir, sin datos discriminatorios— para el éxito de todo proceso de contratación y para fomentar la inclusión laboral de las mujeres.


Sí. Hoy en día se dice que la IA eliminará y creará decenas de millones de puestos de trabajo y que nos afectará a todos de muchas maneras. Sin embargo, uno de los grandes desafíos que tenemos por delante es garantizar que, en medio de esta avalancha de transformaciones, la inteligencia artificial NO deje atrás a las mujeres y que los procesos de contratación sean evaluaciones libres de todo sesgo de género.


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