Las mujeres están extremadamente subrepresentadas en la fuerza laboral de tecnología emergente. Sin embargo, la investigación muestra que cuando las empresas tienen diversidad de género en sus equipos de liderazgo, superan a sus pares. Excluir a las mujeres de los roles que desarrollan soluciones con IA significa que los productos poderosos nunca llegarán al mercado. Según Enterpreneur, el efecto de la fuerza laboral se ve agravado por la subrepresentación de las mujeres en los conjuntos de datos en los que la IA está diseñada para trabajar
Pero las mujeres no solo faltan en la fuerza laboral de IA, también a menudo están subrepresentadas en los mismos conjuntos de datos que la tecnología de IA está diseñada para procesar. Esto es particularmente alarmante en el cuidado de la salud porque la moneda la que se juega son vidas humanas. Las implicaciones de la falta de inclusión de datos en la industria se expresan particularmente bien en un artículo reciente en HealthcareITNews: “Las herramientas de inteligencia artificial en el cuidado de la salud, como cualquier otro software, no son inmunes al sesgo, especialmente si han sido entrenados en conjuntos de datos. que no reflejan con precisión la población mundial”. El sesgo en los conjuntos de datos de entrenamiento significa que las empresas están creando productos que no cumplen su promesa. Eliminar el sesgo en los datos, además de tener un liderazgo empresarial diverso, conduce a un mejor desarrollo de productos y herramientas que logran resultados significativos.
Contratar a las mejores personas que se pueda sigue siendo el mejor consejo empresarial. Pero para hacer eso, debe asegurarse de entrevistar a todos y todas las mejores candidatas posibles para cada trabajo.
Coordinadora del Metoo University