Establecer la escena:

El estado hoy en día de las mujeres en la IA

Actualmente, las empresas de todos los sectores enfrentan una barrera común para lograr sus metas de IA: el talento. Debido a la falta de las habilidades necesarias en torno a la IA, muchas organizaciones amplían sus contrataciones de IA y buscan diversificar sus fuentes de talento. La demanda de IA parece seguir creciendo: en un informe de LinkedIn de 2020 se demostró que el principal trabajo emergente en los Estados Unidos es Especialista en inteligencia artificial. El crecimiento de las contrataciones para este trabajo aumentó un 74 por ciento por año durante los últimos cuatro años.

A pesar de la demanda emergente de IA, al menos uno de los grupos de talentos que podrían ayudar a las empresas a lograr sus ambiciones de IA ha sido ampliamente desaprovechado: las mujeres. En 2020, las mujeres representaron cerca del 47 por ciento de la fuerza laboral en los Estados Unidos. Además, en 2019, las mujeres recibieron la mayoría de los certificados de graduación, títulos en maestrías y doctorados de instituciones en los Estados Unidos.

Sin embargo, en un informe del Foro económico mundial del 2020 se informó que las mujeres ocupan solo el 26 por ciento de los puestos de trabajo en datos e IA. Además, en el Informe del índice de IA del Instituto Stanford para la IA centrada en el ser humano del 2021, se demostró que las mujeres solo componen el 16 por ciento de la permanencia en los puestos en el campo de IA a nivel mundial.

Reconocer la brecha

La diversidad de géneros en la IA ha sido persistente y estática por mucho tiempo. En 2019, las mujeres conformaban el 22 por ciento de todos los programas de licenciatura en IA y ciencias informáticas en Norteamérica, tan solo un 4 por ciento mayor en la misma categoría estadística respecto del 2010.

Entonces, ¿qué hace que se mantenga esta brecha de género en la IA y cómo podemos tratar esta problemática?

En Women in AI Deloitte entrevistó a mujeres que han logrado puestos de liderazgo en la IA dentro de sus organizaciones y encuestó a personas que trabajan en IA. En este documento técnico se presentan las raíces de la brecha de género en la IA, se brinda un posible camino para que las organizaciones puedan abordar esta problemática y se muestra de qué manera esta brecha puede perjudicar a las empresas que no la tienen en cuenta.

Porcentaje de mujeres que integra el personal en los EE. UU.

Personal total: 44 %
Personal de los EE. UU.

Personal total

Datos e IA: 22 %
Datos e IA

Datos e IA

El valor de las mujeres en IA:

Por qué la diversidad de género importa

Hoy, las pruebas refuerzan la idea de que la diversidad de género, en especial entre los puestos directivos, impulsa el aumento de la productividad, rentabilidad y el valor del mercado de las organizaciones entre los distintos sectores:

  • En una investigación de Goldman Sachs se descubrió que las empresas con foros “diversos” (Goldman no definió “diverso”, pero hizo énfasis en las mujeres) se desempeñan mejor en los mercados públicos. Las organizaciones con al menos un miembro en el foro diverso aumentaron un 44 por ciento el precio promedio de cada acción en el primer año en que se hicieron públicas, un número significativamente mayor que las empresas sin miembros diversos (13 por ciento).
  • En la investigación del Índice del liderazgo de mujeres de MSCI se demostró que, desde 2016, las empresas grandes, medianas y pequeñas que cotizan en el mercado público en Estados Unidos, Canadá y Europa y que priorizan la diversidad de género en los puestos de liderazgo ejecutivo y la junta de directores, obtienen mayores ganancias netas en sus respectivos mercados de activos que las empresas que no tienen esta diversidad.
  • En un estudio de HBR que analizaba la conexión entre la productividad y la diversidad de género se descubrió que entre las empresas de Europa occidental un aumento del 10 por ciento en la relación entre hombres y mujeres dentro del personal se relacionaba con un aumento del 7 por ciento en el valor del mercado.

El caso empresarial

Además, la encuesta de Deloitte sobre el trabajo de mujeres y hombres en el campo de IA y machine learning demostró que una mayor cantidad de mujeres en la organización solo beneficia a la empresa.

Los encuestados estuvieron completamente de acuerdo con lo siguiente:

El 71 % de las empresas que brindan ascensos y alientan a los grupos diversos dentro de la organización obtendrán un beneficio de ello.

Las empresas que brindan ascensos y alientan a los grupos diversos dentro de la organización obtendrán un beneficio de ello.

El 66 % informó que tener más mujeres en los puestos de administración, liderazgo y representación beneficia directamente a los empleados de la organización.

Tener más mujeres en los puestos de administración, liderazgo y representación beneficia directamente a los empleados de la organización.

Los datos muestran que las empresas con culturas diversas e inclusivas aumentan la productividad y la innovación entre el personal, lo que se traduce en mejores productos, una ventaja competitiva entre pares y mejores ventas y ganancias. Dentro de la IA, la importancia de la diversidad también ha sido bien registrada: para poder crear un sistema de IA eficaz (incluida la definición de un problema para resolver mediante IA, el diseño de una solución, la selección y la preparación de entrada de datos y la creación y el entrenamiento de algoritmos), un equipo de IA debe ser tan diverso como la población sobre la que laIA tendrá un impacto.

Algunos factores de diversidad incluyen género, raza, situación socioeconómica, experiencia laboral, edad, habilidad, privilegio y sucesos de discriminación, entre otros. Tener diversidad entre varios criterios ayuda a garantizar una amplia variedad de perspectivas y se incorporan experiencias vividas al diseño y la implementación de un sistema de IA. Dada la necesidad de que los equipos de IA reflejen a las poblaciones a las que intentan dirigirse y, si se considera que la mitad de la población mundial son mujeres, en las palabras de Allie Miller de AWS (directora global de desarrollo empresarial de machine learning, empresas emergentes y capital de riesgo), tener más diversidad de género dentro de la IA es una cuestión de “sentido común”.

Tener diversidad entre varios criterios ayuda a garantizar una amplia variedad de perspectivas y se incorporan experiencias vividas al diseño y la implementación de un sistema de IA.

El caso de IA

La encuesta de Deloitte sobre el trabajo de mujeres y hombres en el campo de IA y machine learning reforzó la idea de que la presencia de más mujeres en este ámbito mejora el diseño y la funcionalidad de los sistemas de IA.

Los encuestados estuvieron completamente de acuerdo con lo siguiente:

El 71 % de los encuestados estuvieron completamente de acuerdo con que sumar mujeres al campo de IA y machine learning aportará perspectivas únicas a la alta tecnología que son necesarias para la industria.

Sumar mujeres al campo de IA y machine learning aportará perspectivas únicas a la alta tecnología que son necesarias para la industria.

El 66 % de los encuestados estuvieron completamente de acuerdo con que las soluciones de IA y machine learning se beneficiarían de tener mayor diversidad de empleados en los puestos de diseño y desarrollo.

Las soluciones de IA y machine learning se beneficiarían de tener mayor diversidad de empleados en los puestos de diseño y desarrollo.

El 63 % de los encuestados estuvieron completamente de acuerdo con que los modelos de IA y machine learning seguirán produciendo resultados sesgados si el campo de la IA continúa estando bajo el dominio masculino.

Los modelos de IA y machine learning seguirán produciendo resultados sesgados si el campo de la IA continúa bajo el dominio masculino.

La importancia de la diversidad en los equipos de IA está conectada con uno de los más grandes desafíos que enfrenta la IA hoy en día: los sesgos dentro de los sistemas de IA. Aunque la mayor parte de los sesgos en el campo de la IA no son intencionales y pasan desapercibidos, si los sistemas de IA prolongan las formas existentes de los sesgos de género, no podrán alcanzar toda su capacidad y podrían perjudicar el avance de las organizaciones en torno a la implementación eficaz de la IA. En el mejor de los casos, los algoritmos deberían sufrir ajustes después de ser evaluados. En el peor de los casos, las organizaciones podrían enfrentar riesgos normativos y de reputación.

Un personal más diverso está mejor equipado para identificar y eliminar los sesgos en la IA al interpretar datos, probar soluciones y tomar decisiones. En cuanto al género específicamente, las mujeres suelen notar cosas que los hombres suelen pasar por alto (y viceversa). Respecto a esto, la diversidad de género puede beneficiar el desarrollo de la IA.

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Un personal más diverso está mejor equipado para identificar y eliminar los sesgos en la IA al interpretar datos, probar soluciones y tomar decisiones.

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