{"id":5748,"date":"2020-12-29T09:00:00","date_gmt":"2020-12-29T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/gestion-empresarial\/?p=5748"},"modified":"2020-12-21T11:57:18","modified_gmt":"2020-12-21T10:57:18","slug":"inteligencia-artificial-contra-el-machismo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/gestion-empresarial\/inteligencia-artificial-contra-el-machismo","title":{"rendered":"El futuro de la IA est\u00e1 en los algoritmos igualitarios: Inteligencia artificial contra el machismo"},"content":{"rendered":"\n<p style=\"text-align: justify;\">Para entender la base de este art\u00edculo sobre inteligencia artificial contra el machismo os voy a pedir que hag\u00e1is unas cuentas b\u00fasquedas en buscadores habituales.<\/p>\n<ol style=\"text-align: justify;\">\n<li>\u00bfQu\u00e9<strong> tipo de im\u00e1genes<\/strong> aparecen en el buscador si buscamos la palabra CEO?<\/li>\n<li>\u00bfY si buscamos <strong>CTO<\/strong>?<\/li>\n<li>\u00bfY qu\u00e9 ocurre con <strong>M\u00c9DICO<\/strong>?<\/li>\n<li>\u00bfY con <strong>BELLEZA<\/strong>?<\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"text-align: justify;\">Supongo que lleg\u00e1is a una conclusi\u00f3n m\u00e1s o menos com\u00fan que demuestra que en la actualidad, a\u00fan encontramos sesgos de g\u00e9nero en los datos que muestran los buscadores.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_72 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Table of Contents<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/gestion-empresarial\/inteligencia-artificial-contra-el-machismo\/#Pero_%C2%BFque_es_un_sesgo_algoritmico\" title=\"Pero, \u00bfqu\u00e9 es un sesgo algor\u00edtmico?\">Pero, \u00bfqu\u00e9 es un sesgo algor\u00edtmico?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/gestion-empresarial\/inteligencia-artificial-contra-el-machismo\/#Motores_de_busqueda_sistemas_de_recomendacion_redes_sociales%E2%80%A6\" title=\"Motores de b\u00fasqueda, sistemas de recomendaci\u00f3n, redes sociales\u2026\">Motores de b\u00fasqueda, sistemas de recomendaci\u00f3n, redes sociales\u2026<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/gestion-empresarial\/inteligencia-artificial-contra-el-machismo\/#En_el_diseno_de_producto_tambien_existe_la_diferencia_entre_generos\" title=\"En el dise\u00f1o de producto tambi\u00e9n existe la diferencia entre g\u00e9neros\">En el dise\u00f1o de producto tambi\u00e9n existe la diferencia entre g\u00e9neros<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/gestion-empresarial\/inteligencia-artificial-contra-el-machismo\/#%C2%BFComo_aprenden_los_algoritmos_inteligentes\" title=\"\u00bfC\u00f3mo aprenden los algoritmos inteligentes?\">\u00bfC\u00f3mo aprenden los algoritmos inteligentes?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/gestion-empresarial\/inteligencia-artificial-contra-el-machismo\/#Diferencias_entre_el_aprendizaje_humano_y_algoritmico\" title=\"Diferencias entre el aprendizaje humano y algor\u00edtmico\u00a0\">Diferencias entre el aprendizaje humano y algor\u00edtmico\u00a0<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/gestion-empresarial\/inteligencia-artificial-contra-el-machismo\/#El_futuro_de_la_IA_pasa_por_disenar_algoritmos_igualitarios\" title=\"El futuro de la IA pasa por dise\u00f1ar algoritmos igualitarios\">El futuro de la IA pasa por dise\u00f1ar algoritmos igualitarios<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/gestion-empresarial\/inteligencia-artificial-contra-el-machismo\/#Brecha_de_genero_en_STEAM\" title=\"Brecha de g\u00e9nero en STEAM\">Brecha de g\u00e9nero en STEAM<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 style=\"text-align: justify;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Pero_%C2%BFque_es_un_sesgo_algoritmico\"><\/span>Pero, \u00bfqu\u00e9 es un sesgo algor\u00edtmico?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">Un algoritmo inteligente aprende de los datos que procesa y <strong>extrae nuevo conocimiento<\/strong> encaminado a predecir patrones, identificar salidas o clases, en l\u00edneas generales.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Cuando este nuevo conocimiento, estos patrones o clases, refleja en cierta forma informaci\u00f3n que se vincula a los valores o creencias de las personas que est\u00e1n detr\u00e1s del procesamiento de los datos (recogida, selecci\u00f3n, codificaci\u00f3n) con los que estos algoritmos aprenden, entonces decimos que se produce un <strong>sesgo algor\u00edtmico<\/strong>.<\/p>\n<h3 style=\"text-align: justify;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Motores_de_busqueda_sistemas_de_recomendacion_redes_sociales%E2%80%A6\"><\/span>Motores de b\u00fasqueda, sistemas de recomendaci\u00f3n, redes sociales\u2026<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p style=\"text-align: justify;\">cualquier contexto digital en el que se utilicen este tipo de algoritmos es susceptible de reproducir sesgos, y pueden tener repercusi\u00f3n en \u00e1mbitos como la privacidad; replicar o <strong>agravar sesgos sociales<\/strong>, de g\u00e9nero, sexistas, respecto a razas, pol\u00edticos, etc.; o dirigir influencias culturales, sociales, o institucionales, debido a limitaciones t\u00e9cnicas de su dise\u00f1o.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Un ejemplo estar\u00eda relacionado con la <strong>red profesional LinkedIn<\/strong> [1], que, en el a\u00f1o 2016, descubri\u00f3 un sesgo de g\u00e9nero en su motor de b\u00fasqueda. Ante la consulta de b\u00fasqueda de un nombre de mujer, \u00e9ste hac\u00eda recomendaciones de variaciones masculinas. En el caso contrario, no recomendaba variaciones femeninas en la b\u00fasqueda de nombres masculinos. As\u00ed para la b\u00fasqueda \u201cAndrea\u201d el motor preguntaba por la posibilidad de referirse a \u201cAndrew\u201d.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Otros casos que visibilizan este problema son los recogidos en el trabajo realizado por Sara Mateos Sillero y Clara G\u00f3mez Hern\u00e1ndez para <em>El libro blanco de la mujer en el \u00e1mbito tecnol\u00f3gico<\/em>. Por un lado, se hace alusi\u00f3n a estudios de la Universidad de Cambridge que revelan que una mujer tiene menos opciones de recibir ofertas de trabajo si est\u00e1n mejor remuneradas; por otro, a los algoritmos de Google, para los que se evidencia que \u00e9stos muestran empleos de <strong>mayor prestigio y salario a hombres<\/strong>, y no a mujeres; y a otro de los grandes, como es <strong>Amazon<\/strong>, que se percat\u00f3 de que sus algoritmos inteligentes para la selecci\u00f3n de curr\u00edculos ante ofertas de empleo, discriminaban a las mujeres.<\/p>\n<h3 style=\"text-align: justify;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"En_el_diseno_de_producto_tambien_existe_la_diferencia_entre_generos\"><\/span>En el dise\u00f1o de producto tambi\u00e9n existe la diferencia entre g\u00e9neros<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p style=\"text-align: justify;\">El problema de los sesgos no es exclusivo del \u00e1mbito de la inteligencia artificial. En el mundo del<strong> dise\u00f1o de productos<\/strong> ha estado y sigue estando presente. As\u00ed, encontramos numerosos ejemplos que arrastran \u201ccarencias\u201d en la conceptualizaci\u00f3n, dise\u00f1o o implementaci\u00f3n de los mismos, las cuales pueden llegar a tener repercusiones negativas para un alto porcentaje de personas usuarias finales.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Destaca el caso del <strong>dise\u00f1o de airbags<\/strong> para coches. Hasta el 2011, la ley no exig\u00eda a los fabricantes de coches utilizar <strong>maniqu\u00edes \u201cfemeninos\u201d<\/strong> en sus test de seguridad. Por lo general, las pruebas se realizaban con maniqu\u00edes con las medidas y estructuras corporales de un hombre.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Esto en cierto modo soportaba la estad\u00edstica de que las mujeres conductoras fueran un 47% m\u00e1s propensas a resultar gravemente heridas en accidentes de coche, tal y como recoge la periodista Caroline Criado P\u00e9rez en su libro <a href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/biosanitario\/inteligencia-artificial-en-medicina\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\"><em>La mujer invisible<\/em><\/a>.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">En el caso de los algoritmos, podr\u00edamos decir que a priori son dise\u00f1ados con <strong>intenci\u00f3n objetiva y neutra<\/strong>, sin embargo, una vez que se detecta su capacidad de organizar y guiar en cierta forma las influencias sobre pol\u00edtica, las instituciones y el comportamiento en general en la sociedad, la comunidad de soci\u00f3logos\/as se ha volcado en estudiar el impacto que los resultados no previstos y la posible manipulaci\u00f3n de datos pueden originar.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: justify;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFComo_aprenden_los_algoritmos_inteligentes\"><\/span>\u00bfC\u00f3mo aprenden los algoritmos inteligentes?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">\u00bfPor qu\u00e9 que aparecen sesgos si los algoritmos se consideran neutros?<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Para entenderlo, primero debemos comprender c\u00f3mo es el proceso de aprendizaje de las personas, ya que como sabemos, el aprendizaje autom\u00e1tico trata de simular dicho proceso.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Aunque la manera en la que los humanos aprenden es compleja, el proceso de aprendizaje es muy eficaz. Durante los <strong>primeros a\u00f1os de aprendizaje<\/strong>, para reconocer un objeto e integrarlo en un determinado esquema mental y categor\u00eda, necesitamos pocos ejemplos. Adem\u00e1s, a partir de estos pocos ejemplos y con informaci\u00f3n aprendida de experiencias previas somos capaces de imaginar nuevos esquemas o conceptos.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Un ejemplo podr\u00eda ser c\u00f3mo integramos el concepto de \u201cbicicleta\u201d en nuestro aprendizaje. Un d\u00eda observamos un objeto por primera vez en el que, aun siendo nuevo para nosotros, s\u00ed identificamos sus partes: 2 ruedas, un manillar, un sill\u00edn, pedales. Posteriormente, este objeto aparece de nuevo en un cuento. Luego en una serie de dibujos donde adem\u00e1s observamos c\u00f3mo se mueve y para qu\u00e9 se utiliza. En el parque vemos una ni\u00f1a que tiene ese objeto, y reparamos en lo r\u00e1pido o lento que puede ir. Un d\u00eda nos regalan eso que ya tenemos integrado como \u201cbicicleta\u201d y a pesar de no tener pedales, deducimos que podemos dirigirla directamente con nuestros pies sobre el suelo.<\/p>\n<h3 style=\"text-align: justify;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Diferencias_entre_el_aprendizaje_humano_y_algoritmico\"><\/span>Diferencias entre el aprendizaje humano y algor\u00edtmico\u00a0<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p style=\"text-align: justify;\">Los humanos aprendemos a partir de pocos ejemplos, sin embargo, esto no es lo que sucede con el aprendizaje autom\u00e1tico. <strong>Un algoritmo requiere de muchos ejemplos,<\/strong> cientos, miles, para poder identificar, organizar o clasificar la informaci\u00f3n correctamente. La mayor\u00eda de <a href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/biosanitario\/inteligencia-artificial-en-medicina\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">algoritmos inteligentes<\/a>, est\u00e1n dise\u00f1ados para extraer lo relevante de la informaci\u00f3n, los patrones significativos. No pueden inferir, ni imaginar, ni inventar algo que previamente no han procesado.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">\u00bfQu\u00e9 aprender\u00eda entonces un algoritmo de unos datos en los que un muy alto porcentaje de las veces que procesa el objeto \u201cbicicleta rosa\u201d, \u00e9sta se asocia con \u201cni\u00f1a\u201d?<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Efectivamente, el algoritmo estar\u00eda aprendiendo y reproduciendo un sesgo de g\u00e9nero.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: justify;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"El_futuro_de_la_IA_pasa_por_disenar_algoritmos_igualitarios\"><\/span>El futuro de la IA pasa por dise\u00f1ar algoritmos igualitarios<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">Tal y como refleja el libro blanco de las mujeres en el \u00e1mbito tecnol\u00f3gico, existe un importante reto en la configuraci\u00f3n de algoritmos inteligentes para que no incorporen ni reproduzcan sesgos de g\u00e9nero, ni sesgos en general. En realidad, esto deber\u00eda llevarse a cabo en todas las acciones consideradas bajo el paraguas de la IA y no solo cuando trabaja en la <strong>inteligencia artificial contra el machismo.<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">As\u00ed, para <strong>dise\u00f1ar algoritmos sin sesgos<\/strong>, por un lado, deber\u00edan revisarse los procesos de su configuraci\u00f3n, causantes de las limitaciones t\u00e9cnicas de su dise\u00f1o, en los que intervienen las personas, tales como selecci\u00f3n, procesado y filtrado de los datos, ajustes en los modelos predictivos, etc.\u00a0 Por otro lado, se torna necesario <strong>introducir mecanismos de control<\/strong> que corrijan sesgos aprendidos, procedentes de contextos no esperados, en un principio, en los que estos algoritmos son utilizados, o de usuarios que no se hab\u00edan considerado en su dise\u00f1o inicial.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">En este sentido, la IEEE, organizaci\u00f3n t\u00e9cnica profesional dedicada al avance de la tecnolog\u00eda para la humanidad, anunci\u00f3 en 2017 la aprobaci\u00f3n de un est\u00e1ndar (<strong>IEEE P7003- Algorithmic Bias Considerations<\/strong>) cuyo objetivo es proporcionar a individuos y empresas las \u201cmetodolog\u00edas certificadas que articulen claramente y en base a la rendici\u00f3n de cuentas c\u00f3mo los algoritmos delimitan, eval\u00faan e influencian categor\u00edas de personas usuarias de los sistemas de Inteligencia Artificial\u201d, tal y como se recoge en <em>El libro blanco de las mujeres en el \u00e1mbito tecnol\u00f3gico<\/em>. En concreto en Espa\u00f1a, ya existen herramientas orientadas al \u00e1mbito empresarial que detectan y evitan sesgos en los sistemas de Inteligencia Artificial.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Queda demostrada la importancia de <strong>pulir la calidad del dato<\/strong> para conseguir unos algoritmos m\u00e1s justos e igualitarios. Sin embargo, esta no es la \u00fanica v\u00eda posible para conseguirlo. Apostar por la diversidad de los equipos de trabajo, es una alternativa que va cobrando cada vez m\u00e1s fuerza.<\/p>\n<h3 style=\"text-align: justify;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Brecha_de_genero_en_STEAM\"><\/span>Brecha de g\u00e9nero en STEAM<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p style=\"text-align: justify;\">Numerosos estudios confirman que existe una importante brecha de g\u00e9nero en profesiones del \u00e1mbito STEAM. En concreto, estudios en los que se explora la relaci\u00f3n entre la calidad de una empresa y la participaci\u00f3n de mujeres en sus equipos ejecutivos, concluyen que las empresas con mujeres en altos puestos de direcci\u00f3n tienen un mayor rendimiento econ\u00f3mico, especialmente en \u00e1mbitos como la innovaci\u00f3n, la tecnolog\u00eda y en particular, la Inteligencia Artificial.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Tal y como hemos comentado anteriormente, los equipos diversos son la llave para la innovaci\u00f3n. Equipos diversos para aportar soluciones a una sociedad con problemas diversos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los algoritmos ya se est\u00e1n dise\u00f1ando para que ayuden a fomentar la igualdad en entornos digitales. Descubre c\u00f3mo funciona la inteligencia artificial contra el machismo.<\/p>\n","protected":false},"author":91773,"featured_media":5749,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":true,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[111],"class_list":["post-5748","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-management"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v23.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Inteligencia artificial contra el machismo en buscadores<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"El m\u00e9todo de los buscadores para mostrar resultados avanza hacia la igualdad de g\u00e9nero. \u00bfC\u00f3mo funciona la Inteligencia artificial contra el machismo?\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" 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