TechCrunch destaca a mujeres destacadas en IA
Como lector, si encuentra un nombre que omitimos y cree que debería estar en la lista, envíenos un correo electrónico e intentaremos agregarlo. Aquí hay algunas personas importantes que debes conocer:
La brecha de género en la IA
En un New York Times pedazo A finales del año pasado, la Dama Gris detalló cómo se produjo el actual auge de la IA, destacando a muchos de los sospechosos habituales, como Sam Altman, Elon Musk y Larry Page. El periodismo se volvió viral, no por lo que se informó, sino por lo que no mencionó: las mujeres.
La lista del Times incluía a 12 hombres, la mayoría de ellos líderes de empresas de tecnología o inteligencia artificial. Muchos no tenían formación ni educación, formal o de otro tipo, en IA.
Contrariamente a la sugerencia del Times, la moda de la IA no comenzó con Musk sentado junto a Page en una mansión en la bahía. Todo comenzó mucho antes de eso, con académicos, reguladores, especialistas en ética y aficionados trabajando incansablemente en relativa oscuridad para construir las bases de los sistemas de IA y GenAI que tenemos hoy.
Elaine Rich, una científica informática jubilada que trabajó anteriormente en la Universidad de Texas en Austin, publicó uno de los primeros libros sobre IA en 1983 y luego se convirtió en directora de un laboratorio corporativo de IA en 1988. La profesora de Harvard Cynthia Dwork, causó sensación durante décadas. . atrás en las áreas de equidad en IA, privacidad diferencial y computación distribuida. Y Cynthia Breazeal, robótica, profesora del MIT y cofundadora de Jibo, la startup de robótica, trabajó para desarrollar uno de los primeros “robots sociales”, Kismet, a finales de los años 1990 y principios de los 2000.
A pesar de las muchas formas en que las mujeres han avanzado en la tecnología de IA, constituyen una pequeña porción de la fuerza laboral mundial de IA. Según un estudio de Stanford de 2021 para estudiar Solo el 16% del profesorado titular centrado en la IA son mujeres. En un estudio separado Publicado el mismo año por el Foro Económico Mundial, los coautores concluyen que las mujeres ocupan solo el 26% de los puestos relacionados con la analítica y la IA.
Peor aún, la brecha de género en la IA se está ampliando, en lugar de reducirse.
En esto, la agencia de innovación para el bien social del Reino Unido, lideró un análisis de 2019 que concluyó que la proporción de artículos académicos sobre IA en coautoría de al menos una mujer no ha mejorado desde la década de 1990. En 2019, solo el 13,8% de los artículos de investigación sobre IA en Arxiv.org, un repositorio de artículos científicos preexistentes, se imprimieron. fueron escritos o coautores por mujeres, y las cifras disminuyeron constantemente durante la década anterior.
Razones de la disparidad
Las razones de la disparidad son muchas. Pero una encuesta de Deloitte sobre mujeres en IA destaca algunos de los más destacados (y obvios), incluido el juicio de los pares masculinos y la discriminación como resultado de no encajar en moldes establecidos dominados por los hombres en la IA.
Todo comienza en la universidad: el 78% de las mujeres que respondieron a la encuesta de Deloitte dijeron que no tuvieron la oportunidad de realizar prácticas en inteligencia artificial o aprendizaje automático mientras eran estudiantes universitarias. Más de la mitad (58%) dijeron que terminaron dejando al menos un empleador debido a la forma en que hombres y mujeres eran tratados de manera diferente, mientras que el 73% consideró abandonar la industria tecnológica por completo debido a la desigualdad salarial y la incapacidad de progresar en sus carreras.
La falta de mujeres está perjudicando el campo de la IA.
El análisis de Nesta encontró que las mujeres son más propensas que los hombres a considerar las implicaciones sociales, éticas y políticas de su trabajo con IA, lo que no sorprende considerando que las mujeres viven en un mundo donde son menospreciadas por su género y los productos en el mercado están diseñados. para hombres y mujeres con hijos de quienes a menudo se espera que equilibren el trabajo con su papel como cuidadores principales.
Con un poco de suerte, la humilde contribución de TechCrunch (una serie sobre mujeres talentosas en IA) ayudará a mover la aguja en la dirección correcta. Pero es evidente que queda mucho trabajo por hacer.
Las mujeres que perfilamos comparten muchas sugerencias para aquellas que quieren crecer y evolucionar mejor en el campo de la IA. Pero hay un hilo conductor: orientación firme, compromiso y liderazgo con el ejemplo. Las organizaciones pueden influir en el cambio promulgando políticas (contratación, educación o de otro tipo) que eleven a las mujeres que ya están o buscan ingresar a la industria de la IA. Y quienes toman decisiones en posiciones de poder pueden ejercer ese poder para promover lugares de trabajo más diversos y solidarios para las mujeres.
El cambio no se producirá de la noche a la mañana. Pero toda revolución comienza con un pequeño paso.
