La irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) en el mercado laboral es y será cada vez más evidente en el 100% de los empleos de aquí a 2025. Esta tecnología está permitiendo a las mujeres desempeñar “trabajos de alta cualificación”. Pero sigue existiendo un importante abanico de desigualdades, con muchos más hombres en áreas como la programación. Ante una aproximación todavía “temerosa” de la IA, debemos contar con el talento más diverso posible para hacer frente a los desafíos éticos y técnicos que plantea. También el femenino.
Son algunas de las reflexiones de Carme Artigas durante el Women In Data Science 2019 (WiDS) celebrado este jueves en el Espacio Fundación Telefónica de Madrid. Coincidiendo con la víspera del Día Internacional de la Mujer, el acto ha ilustrado algunas de las claves y retos que plantearán las aplicaciones de la IA, y su impacto a nivel empresarial y laboral. Como, por ejemplo, el Machine Learning, para el que las máquinas necesitan “muchos datos”. Para la Embajadora WiDS Madrid, la clave para el futuro aprendizaje artificial es la “confianza” que depositemos en él a través de dichos datos; los nuestros.
Rosa Sanz, presidenta de Sedigas, asegura que estamos en los “albores” y todavía vamos con “mucho miedo” en la aproximación a la IA. El avance en aplicaciones como el reconocimiento facial o la generación de clones digitales manipulables nos asusta. Aunque no más que el miedo a que esta tecnología nos deje sin trabajo. Pero Sanz ha sido clara: “La Inteligencia Artificial es generadora de empleo”. El reto es saber qué tipo de empleos se van a generar y “cómo se transformarán” los puestos y habilidades necesarios, ha señalado. ¿El riesgo? “Las personas que se quedan obsoletas y no se pueden reubicar”.
Por ello es necesario ver “dónde aportamos valor” en un futuro laboral que tendrá infinidad de procesos automatizados. En ese sentido, Cristina Aranda ha reflexionado sobre cómo darle ese valor a la ingente cantidad de datos que irradiamos. Al mismo tiempo, la Doctora en Lingüística y experta en IA en Intelygenz ha señalado que estos datos se recopilan por algoritmos plagados de “sesgos”.
Y, por tanto, pueden afectarnos de cara a ser seleccionados para un trabajo o no, o hasta para obtener jabón de un sensor -por el color de piel-. Todo en función de cómo y quién elabore esos procesos automatizados. La IA necesita “diversidad” y “buena gente programando” para “hackear” los sesgos de dichos algoritmos, ha reclamado Aranda. Es importante que haya un “equilibrio” de género de quién va a enseñar a las máquinas, ha señalado Clarisa Martínez. En ese aspecto, es esencial que las máquinas también “estén enseñadas por mujeres”, ha defendido la analista de datos de Altran España.
Porque son la mitad de la población y deben aportar su “modelo de pensamiento distinto” a la transformación digital del negocio, según ha valorado Sanz. Más allá de las competencias que para Teresa Martín-Retortillo “consume” el mercado, es importante que haya “liderazgo femenino”. Y, como ha dicho la presidenta de IE, la “valentía” para “favorecer” esa diversidad del talento (por nacionalidad, sexo, creencia…) es igual de relevante. “Hay que valorar la diferencia y generar un entorno de trabajo inclusivo”, ha apostillado Silvia Lázaro, directora de diversidad de Ferrovial.
El nuevo talento debe “experimentar” de manera proactiva (y en el lugar de trabajo) con la Inteligencia Artificial, para acceder a conocimientos específicos y tener perfiles híbridos. Por ejemplo, estar formado en marketing pero saber de big data. Esa mezcla de ciencia y empatía social es lo que demanda el mercado. Y que hace “infinitamente” más valiosos a los trabajadores, ha valorado.
Pues los empleados ahora entienden la seguridad laboral ya no sólo como un respaldo económico, sino como la posibilidad de disfrutar de “formación continua”, ha analizado Lázaro. Son las expectativas de las personas y la visibilidad del impacto social de la IA lo que debe potenciarse para atraer y retener el talento. Especialmente el femenino, ha explicado.
