El avance de la inteligencia artificial (IA) está transformando rápidamente diversos sectores, pero también está amplificando desigualdades existentes. Un ejemplo es la presencia de sesgos, entre ellos los de género. Según un estudio del Centro Berkeley Haas para la Equidad, el Género y el Liderazgo, el 44% de los sistemas de IA analizados mostraban sesgos de género, y el 26% exhibía prejuicios tanto de género como raciales.

La infrarrepresentación de mujeres y otros grupos marginados en la industria tecnológica es una de las causas principales de este problema. Estudios como el informe «¿Dónde están las mujeres?» del Alan Turing Institute evidencian que apenas entre el 10 y el 15% de los investigadores en aprendizaje automático en empresas tecnológicas son mujeres. Este desequilibrio no solo afecta la diversidad en los equipos de desarrollo, sino también los resultados tecnológicos: sistemas que no representan ni benefician a todas las personas de manera equitativa.

La brecha de género también influye en el accionar de la IA. Los sistemas de inteligencia artificial están diseñados para tomar decisiones automatizadas en una variedad de contextos, desde contratación laboral hasta diagnósticos médicos, y estas decisiones están basadas en patrones detectados en los datos de entrenamiento. Sin embargo, si los datos contienen una representación desproporcionada o estereotipada de mujeres y minorías, los sistemas replicarán esas mismas desigualdades. Por ejemplo, sistemas de contratación que priorizan candidatos basándose en historiales laborales anteriores pueden discriminar a las mujeres si los datos muestran una baja participación femenina en ciertos sectores, perpetuando su exclusión.

Las consecuencias también son visibles en el mercado laboral. Naciones Unidas advierte que las mujeres podrían perder cinco puestos de trabajo por cada uno ganado en la transición hacia la Industria 4.0, en comparación con una pérdida de tres puestos por cada uno ganado entre los hombres. Esta disparidad subraya cómo las brechas de género en tecnología e IA afectan directamente las oportunidades económicas de las mujeres, exacerbando desigualdades en vez de reducirlas.

Resolver estos problemas requiere un enfoque integral que considere tanto la inclusión de mujeres en la industria tecnológica como la revisión crítica de los datos y algoritmos que sustentan la IA. La equidad no puede ser un agregado en el desarrollo tecnológico, sino una condición esencial para garantizar sistemas justos y representativos.

«El sesgo de sexo y género se encuentra en los datos con los que se diseña el algoritmo o con los que aprende el programa. La cuestión es cómo evitar que aparezca este sesgo y, en el caso de que haga acto de presencia, cómo eliminarlo. Las posibles soluciones se dan esencialmente desde la propia tecnología, pero más profundamente desde los cambios culturales que devienen fundamentales y que repercuten ineludiblemente en la tecnología»

Eleonora Lamm, experta en Ética e IA de Unesco

Recomendaciones para evitar los sesgos en IA

1. Diversificar los equipos de desarrollo: Fomentar la participación de mujeres y grupos subrepresentados en tecnología para integrar perspectivas diversas.
2. Auditorías regulares: Realizar evaluaciones periódicas de los algoritmos para identificar y corregir sesgos presentes.
3. Datos inclusivos: Utilizar conjuntos de datos que representen de manera equitativa a todos los grupos demográficos.
4. Capacitación en ética de IA: Formar a las/los desarrolladores y tomadores de decisiones sobre los impactos sociales de la tecnología.
5. Transparencia algorítmica: Diseñar sistemas con criterios claros y auditables para reducir posibles discriminaciones.
6. Regulaciones claras: Impulsar marcos legales que aseguren el desarrollo y uso responsable de la IA.

Cerrar las brechas de género en la IA no solo es una cuestión de justicia, sino también de eficacia. Sistemas más diversos y justos son, en última instancia, más efectivos y sostenibles para la sociedad en su conjunto.

The post ¿La Inteligencia Artificial tiene Género? appeared first on Red-Genera.

Además de ser una elección ética, el reclutamiento desde la perspectiva de la diversidad y la inclusión reporta importantes beneficios que favorecen la productividad, la creatividad, el rendimiento, como así también el compromiso y la fidelidad del personal con la tarea y la institución. 

Algunas de estas ventajas son, por ejemplo, disponer de un equipo con un repertorio más amplio de habilidades y experiencias, una mayor conciencia de la riqueza cultural, y la posibilidad de elegir entre un grupo más amplio y variado de personas con competencias y habilidades probadas. 

Los sesgos en el proceso de reclutamiento y selección son una dimensión muy importante en la gestión de recursos humanos. En algunas oportunidades, las personas encargadas del proceso pueden tener sesgos inconscientes que influyen en sus decisiones y de ese modo no valoran adecuadamente a los y las candidatas que se presentan. 

Los sesgos de la persona que entrevista puede ocasionar numerosos inconvenientes para una organización, no solo por la inversión que se realiza para garantizar un proceso exitoso, sino también porque una mala contratación puede derivar en significativas pérdidas de tiempo y dinero para la compañía.

¿A qué nos referimos con sesgos de la persona que entrevista?

Son aquellos sesgos que intervienen en la entrevista e impiden valorar adecuadamente a una persona por sus habilidades y destrezas. Son impresiones personales o prejuicios  que obstaculizan la objetividad del proceso. Estos sesgos, que pueden ser positivos o negativos, se convierten en limitantes importantes en cualquier etapa del ciclo laboral de una persona, es decir el cualquier momento de su desarrollo profesional.

¿Cuáles son los sesgos más frecuentes en estas situaciones?

Los sesgos son el resultado de una operación cognitiva que tiene como función la simplificación en el procesamiento de la cuantiosa información que nuestro cerebro procesa. Nos ayudan a organizar y elaborar la información de manera rápida e influyen definitivamente en nuestro modo de ver el mundo. 

A continuación citaremos algunos de los sesgos más frecuentes en situación de entrevista: el sesgo de confirmación, mediante el cual tendemos a buscar información que apoye nuestras creencias preexistentes. Por su parte el sesgo intergrupal,  indica que tendemos a favorecer a aquellas personas que tienen características similares a las nuestras y excluir a quienes consideramos muy diferentes. Del mismo modo, a través del sesgo de correspondencia, juzgamos a los demás por sus acciones y a nosotros por nuestra intención. Los estereotipos de género, etnia, raza, religión, clase social, son factores importantes en la construcción de nuestros sesgos cognitivos.

“Hay personas diversas muy calificadas que cumplen los requisitos para cualquier puesto, para encontrarlas es necesario revisar nuestra manera de reclutar, entrevistar, contratar y hacer seguimiento de su carrera profesional” 

Cinco recomendaciones para combatir los sesgos en el proceso de selección.

1. Desarrollo del pensamiento crítico: capacitación y formación contínua. 
2. Establecer criterios claros, precisos y objetivos
3. Constituir equipos de selección diversos 
4. Adoptar técnicas de evaluación estructuradas 
5. Monitoreo y análisis de datos.

The post Sesgos en el proceso de reclutamiento, selección y contratación de personal  appeared first on Red-Genera.

Muchos de quienes estudian la sociedad contemporánea están centrados en entender como en estos tiempos emociones tales como: el miedo, el odio, el resentimiento, se constituyen en elementos constructores de identidad y amenazan la convivencia social, la vida democrática y el ambiente laboral.  Una nueva ecología de los medios de comunicación que se refleja en la concentración mediática y el surgimiento de las redes sociales como formas de expresión que multiplican opiniones sin filtro, ni jerarquía, así como el desmoronamiento de las tradicionales formas de representación política, posibilitan la manipulación de las emociones y su instrumentalización en la vida social.

¿Cuál es el lugar que le damos a la política de las emociones en la gestión de las organizaciones? ¿Cuáles son las herramientas más eficaces para estimular la conversación, el respeto por la diferencia y la diversidad? ¿Cómo trabajamos sobre la solidaridad entre pares y la sororidad/fraternidad que nos obliga a reconocernos iguales en la condición humana, más allá de toda diferencia?

¿De qué manera la gestión de las organizaciones asume su responsabilidad para posibilitar la conversación, el dialogo y la construcción de equipos de trabajo que, sin asfixiar la diferencia, puedan potenciarse en la diversidad?

Las emociones, su comprensión y gestión, son elementos claves en el programa de cuidado y autocuidado necesario para que todo ambiente de trabajo sea un espacio saludable, satisfactorio y productivo.

¿Te gustaría conversar sobre estas dimensiones? Crees que este debate puede sumar al análisis y gestión de las organizaciones. Comunicación, liderazgo, trabajo en equipo, fidelización son todos temas que debe ser repensados a la luz de las nuevas dinámicas sociales.

Marìa E. Isoardi

The post Es tiempo de escuchar las emociones appeared first on Red-Genera.

El panel fue moderado por la secretaria de Investigación y Extensión del ISSA, Mariana Gutiérrez, y contó con la participación de destacadas especialistas, quienes disertaron sobre la perspectiva de género en las fuerzas policiales y de seguridad. Entre el público presente estuvo el coordinador del CIG, Hernán Legnani, el director de Extensión de la EPyG-UNSAM, docentes, investigadores y estudiantes de diversas instituciones universitarias y miembros de las fuerzas federales policiales y de seguridad (FFPyS). Sabrina Calandrón (IDIHCS-UNLP/CONICET) expuso las etapas en los procesos de integración de mujeres en las policías argentinas contemporáneas. Andrea Daverio (UNLA) examinó las experiencias profesionales de las jefas de las Comisarías de la Mujer y la Familia de la Policía de la Provincia de Buenos Aires. María Esther Isoardi (Red-Genera/UB/UCES) explicó los logros y los desafíos de los Centros Integrales de Género en las FFPyS.

The post Políticas Públicas: Género y Seguridad appeared first on Red-Genera.