CGT-Metal Madrid

Efectos de la IA en la vida laboral de las mujeres

Posted on 2022-04-01 Updated on 2022-04-08

La introducción de la Inteligencia Artificial en el entorno laboral puede aumentar la brecha de género si no se toman las medidas adecuadas.

Estas medidas van desde la mayor participación femenina en las áreas STEM como en un diseño basado en principios para no dejar internalizados los estereotipos en los algoritmos.

En todo el mundo las mujeres obtienen menores remuneraciones, ocupan menos posiciones sénior y participan menos en los campos de ciencia, tecnología, ingeniería y  matemáticas  (STEM).  Un  informe  de  UNESCO  de  2019  mostraba  que las mujeres ocupan apenas 29% de los puestos de I+D científicos en el mundo y que ya son 25% menos propensas que los varones a utilizar la tecnología digital para usos básicos.

La inteligencia artificial (IA) es “un sistema basado en máquinas que puede, para un conjunto de objetivos fijados por humanos, hacer predicciones y recomendaciones o tomar decisiones que influyan sobre ambientes reales o virtuales. Los sistemas de IA pueden diseñarse para operar con diversos grados de autonomía” (OCDE, 2020). 

Se deben diseñar y desplegar tecnologías nuevas bajo la guía de un abordaje basado en principios y de mejores prácticas para asegurar que los estereotipos de género de hoy no queden internalizados dentro de los sistemas tecnológicos de mañana. 

También se deberían analizar los sistemas IA en distintos contextos y regiones.

Los sistemas de IA emergentes podrían presentar aún más desafíos para el trabajo de las mujeres, pero esos impactos aún son evitables. 

Un informe de la BID, OCDE y UNESCO encuentra seis hallazgos tras el análisis de cómo afecta la IA a la vida laboral de las mujeres:

1. Reskilling y upskilling de trabajadoras. Es necesario reducir la brecha en los campos de STEM/IA mediante programas que apoyen a las mujeres. 
2. Incentivar mujeres en STEM. Apoyar la educación STEM de mujeres y niñas.
3. Tener en cuenta la complejidad contextual y cultural. 
4. Apalancarse en abordajes de múltiples actores interesados. Todos los actores han de hacerse responsables por el impacto de las herramientas y los sistemas de IA.
5. Cómo se forman los estereotipos de género. Se debe evitar codificar los actuales estereotipos en los sistemas IA.

Extender la investigación aplicada. Se han identificado diferencias de oportunidades laborales de varones y de mujeres con sistemas de reclutamiento de IA.