Hoy en día, las empresas de todos los sectores se enfrentan a una barrera común para lograr sus objetivos de Inteligencia Artificial (IA): el talento. Al carecer de las habilidades de IA necesarias, muchas organizaciones aumentan su contratación de este perfil mientras buscan diversificar las fuentes de talento. El papel de la mujer en la Inteligencia Artificial.

La demanda de inteligencia artificial sólo hace que crecer. Un informe de LinkedIn de 2020 encontró que el especialista en inteligencia artificial es el trabajo emergente más importante de todo EE.UU. El crecimiento de la contratación para este puesto aumentó un 74% durante los últimos cuatro años. Además, en 2019, las mujeres recibieron la mayoría de certificados de posgrado, maestrías y doctorados de instituciones estadounidenses.

Sin embargo, un informe del Foro Económico Mundial de 2020 encontró que las mujeres representan sólo el 26% de los datos y los puestos de IA en la fuerza laboral. Otro informe, esta vez del Instituto de Standford, encontró que las mujeres representan sólo el 16% de la ocupación.

El papel de la mujer en la Inteligencia Artificial

Entendiendo la brecha

Ha habido una diversidad de sexo persistente e inmutable en la IA desde hace bastante tiempo. En 2019, las mujeres representaban el 22% de todos los programas de doctorado en IA y ciencias de la computación en América del Norte. Esto es sólo un 4% más que la misma categoría en 2010.

¿Qué es lo que está impulsando la brecha de sexo y que la sostiene en IA y cómo podemos abordarla?

Este documento técnico de Deloitte, entrevistó a mujeres que han ascendido a puestos de liderazgo en IA dentro de sus organizaciones. Además, también encuestan a trabajadores de IA y con él se revela la brecha de sexo en IA. También proporciona un camino potencial para que las organizaciones solucionen el problema. Finalmente, muestra cómo las empresas que no lo hacen, se podrían estar perjudicando a sí mismas.

Por qué es importante la diversidad de sexo

Hoy en día, la evidencia refuerza que la diversidad de sexo, particularmente entre los puestos de liderazgo, impulsa una mayor productividad, rentabilidad y valor de mercado para organizaciones de todas las industrias.

• La investigación de Goldman Sachs encontró que las empresas con directivos «diversos» se desempeñaban mejor en mercados públicos. Las organizaciones con al menos un miembro de la junta diverso (refiriéndose a mujeres, principalmente), aumentaron el precio promedio de sus acciones un 44% en su primer año después de salir a bolsa. Esto es una cifra significativamente más alta que empresas sin miembros diversos (13%).
• Otra investigación, esta vez de MSCI, muestra que, desde 2016, las empresas de gran, mediana y pequeña capitalización que cotizan en la bolsa estadounidense, canadiense y europea que priorizan la diversidad de sexo entre su liderazgo han obtenido mejores resultados. Obtienen mayores rentabilidades netas en sus respectivos mercados de valores.
• Finalmente, otro estudio de HBR que analiza la conexión entre productividad y diversidad de sexo, encontró que, entre las empresas de Europa occidental, un aumento del 10% en la proporción de mujeres en la fuerza laboral se correlacionó con un aumento del 7% en el valor de mercado.

Los datos son los datos

Los datos muestran que las empresas con culturas diversas e inclusivas están apostando por impulsar la productividad y la innovación dentro de su fuerza laboral. Esto se traduce en mejores resultados, mejores productos, una ventaja competitiva sobre sus pares y mejores ventas y ganancias.

Dentro de la IA, la importancia de la diversidad también ha sido bien documentada. Para construir un sistema de IA eficaz, incluida la definición de un problema para que la IA lo resuelva, diseñar una solución, seleccionar y preparar las entradas de datos y construir y entrenar algoritmos, un equipo de IA debe ser tan diverso como las poblaciones a las que afectará su IA.

La diversidad no se queda sólo en el sexo, también incluye la raza, los antecedentes socioeconómicos, experiencia laboral, edad, capacidad, privilegio y experiencia con la discriminación, entre otros. Tener diversidad en una serie de criterios ayuda a garantizar que se incorpore una amplia gama de perspectivas y experiencias vividas en el diseño e implementación de los modelos de IA. Debido a la necesidad de que los equipos de IA reflejen las poblaciones que pretenden abordad, y dado que la mitad de la población mundial, más o menos, es femenina, más diversidad de sexo dentro de la IA es una cuestión de «sentido común». Esto lo dijo Allie Miller, directora global de desarrollo empresarial de aprendizaje automático, startups y capital de riesgo de AWS.