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Andrea C\u00e9spedes<\/strong><\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=\u00bb1_3″ _builder_version=\u00bb3.29.3″ _i=\u00bb1″ _address=\u00bb5.1.1″][et_pb_image src=\u00bbhttps:\/\/conectamutual.cl\/bienestar\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/Oscar.png\u00bb align=\u00bbcenter\u00bb _builder_version=\u00bb3.29.3″ width=\u00bb52%\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb custom_margin=\u00bb||-2px|||\u00bb _i=\u00bb0″ _address=\u00bb5.1.1.0″][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=\u00bb3.29.3″ _i=\u00bb1″ _address=\u00bb5.1.1.1″]<\/p>\n Oscar Molina<\/strong><\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=\u00bb1_3″ _builder_version=\u00bb3.29.3″ _i=\u00bb2″ _address=\u00bb5.1.2″][et_pb_image src=\u00bbhttps:\/\/conectamutual.cl\/bienestar\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/Eliel.png\u00bb align=\u00bbcenter\u00bb _builder_version=\u00bb3.29.3″ width=\u00bb52%\u00bb module_alignment=\u00bbcenter\u00bb custom_margin=\u00bb||-1px|||\u00bb _i=\u00bb0″ _address=\u00bb5.1.2.0″][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=\u00bb3.29.3″ _i=\u00bb1″ _address=\u00bb5.1.2.1″]<\/p>\n Eliel Hasson<\/strong><\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=\u00bb3.29.3″ custom_padding=\u00bb9px||0px|||\u00bb _i=\u00bb0″ _address=\u00bb5.0″][et_pb_column type=\u00bb4_4″ _builder_version=\u00bb3.29.3″ custom_padding=\u00bb|110px||110px|false|false\u00bb custom_padding_phone=\u00bb|10px||10px|false|false\u00bb custom_padding_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb _i=\u00bb0″ _address=\u00bb5.0.0″][et_pb_text _builder_version=\u00bb3.29.3″ text_font_size=\u00bb17px\u00bb text_line_height=\u00bb2.1em\u00bb header_2_text_color=\u00bb#c4d600″ custom_margin_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb custom_padding=\u00bb3px|0px||0px|false|false\u00bb text_font_size_phone=\u00bb16px\u00bb text_font_size_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb text_line_height_phone=\u00bb1.9em\u00bb text_line_height_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb header_2_font_size_phone=\u00bb23px\u00bb header_2_font_size_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb _i=\u00bb0″ _address=\u00bb5.0.0.0″]<\/p>\n Durante las \u00faltimas semanas hemos sido testigos de las consecuencias que la crisis sanitaria est\u00e1 generando en nuestras formas de trabajar y de relacionarnos. Ello, porque entre otras razones, la pandemia nos ha obligado a adelantar procesos tecnol\u00f3gicos y tener importantes discusiones que cambian nuestra sociedad, desde c\u00f3mo recopilar datos frente a una epidemia sanitaria, hasta la forma de enfrentarnos a nuestras diferentes tareas cotidianas. En este contexto, la Inteligencia Artificial (o \u201cIA\u201d en adelante) es una de las tantas herramientas que desde hace a\u00f1os se encuentra en boga, pero de la que se sabe bastante poco, siendo una gran fuente de incerteza con respecto a lo que se avecina.<\/p><\/blockquote>\n La Inteligencia Artificial es una disciplina joven que re\u00fane distintas ciencias, teor\u00edas y t\u00e9cnicas (incluyendo l\u00f3gica, matem\u00e1tica, estad\u00edstica, probabilidades, neurobiolog\u00eda computacional, entre otras) y cuyo objetivo es lograr la imitaci\u00f3n de las habilidades cognitivas de un ser humano por una m\u00e1quina.<\/strong> Dicho prop\u00f3sito es amplio y muy ambicioso, y a\u00fan se encuentra en etapas que podr\u00edamos llamar d\u00e9biles, de modo que de forma m\u00e1s espec\u00edfica, muchos han optado por llamar a la etapa actual como de machine learning<\/em> o aprendizaje autom\u00e1tico.[1]<\/a><\/p>\n Es importante reconocer que este tipo de tecnolog\u00eda no trabaja desde cero, sino que supone la existencia de una fuente de datos que le permita aprender y con ello desarrollar nuevas soluciones. <\/strong>El aprendizaje autom\u00e1tico funciona aprendiendo del pasado, deduciendo patrones estad\u00edsticos y aplicando esos patrones para hacer predicciones. A medida que los algoritmos se dise\u00f1an y entrenan, absorben sesgos y suposiciones arraigadas en datos hist\u00f3ricos<\/strong>, as\u00ed como en sus dise\u00f1adores, y proyectan esos defectos en el futuro.<\/p>\n Por lo anterior, la intervenci\u00f3n humana sigue siendo esencial<\/strong>, ya sea para elegir los datos de aprendizaje, identificar sus posibles sesgos o, cuando sea posible, distinguir las verdaderas causas entre las conclusiones y correlaciones que la IA obtiene.<\/p>\n Si bien esta tecnolog\u00eda tiene lo que podr\u00edamos llamar \u201cinteligencia\u201d, no tiene por s\u00ed misma las caracter\u00edsticas humanas que\u00a0 permiten valorar un acto como sesgado o discriminatorio.<\/strong> En este sentido ha se\u00f1alado el profesor David Gelernter de la Universidad de Yale, Estados Unidos, que \u201cdurante los \u00faltimos 50 a\u00f1os, las ciencias exactas se han convertido en la nueva religi\u00f3n, reconociendo que, si bien la simulaci\u00f3n inform\u00e1tica de la conciencia y los sentimientos es factible, no debemos ser tan ingenuos como para confundir simulaci\u00f3n y realidad\u201d.<\/p>\n De ah\u00ed la importancia del dise\u00f1o y de la constante revisi\u00f3n. Para que la IA pueda cumplir un rol catalizador y normalizador que permita un cambio cultural sist\u00e9mico que nos conduzca a una sociedad m\u00e1s equitativa y justa es necesario que desde el dise\u00f1o se eval\u00faen dichas directrices, especialmente por aquellos grupos prioritarios.<\/p>\n Seg\u00fan un informe realizado por Accenture, la IA tiene el potencial de aumentar las tasas de crecimiento anuales en Am\u00e9rica Latina hasta un punto porcentual en 2035. Los servicios financieros, las industrias de commodities, el comercio mayorista y los servicios p\u00fablicos ser\u00edan los sectores m\u00e1s beneficiados por el desarrollo de esta tecnolog\u00eda en la regi\u00f3n. En ese contexto, varios estudios demuestran que una mayor participaci\u00f3n de las mujeres en el desarrollo de la IA impulsar\u00eda la econom\u00eda y el bienestar general<\/strong> de la sociedad en su conjunto, por lo que resulta particularmente relevante construir pol\u00edticas nacionales en la materia con enfoque de g\u00e9nero de manera coherente con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), acorde a los respectivos contextos locales.<\/p>\n Por ejemplo, dentro del\u00a0 objeto de combatir el sesgo de g\u00e9nero en el mundo de la inteligencia artificial, la UNESCO utiliza el ejemplo de los asistentes de voz digital. En efecto, no es sorprendente encontrarnos con bots femeninos realizando funciones administrativas y de secretar\u00eda y bots masculinos, en cambio, desempe\u00f1ando funciones anal\u00edticas propias del mundo financiero y legal. <\/strong>Esto puede parecer inocuo, pero asienta y acent\u00faa las inequidades en posibilidades y labores que debe asumir cada g\u00e9nero,<\/strong> lo que sabemos tiene una incidencia tremenda en las oportunidades, y en definitiva, libertades, con las que efectivamente cuentan las personas.<\/p>\n M\u00e1s grave es ver c\u00f3mo la brecha de informaci\u00f3n en relaci\u00f3n a las mujeres<\/strong> tambi\u00e9n es posible encontrarla en el \u00e1rea de la salud,<\/strong> en donde desde los ensayos cl\u00ednicos hasta en materia de diagn\u00f3stico, el est\u00e1ndar es dado por un modelo masculino.<\/strong> Lo anterior ha generado importantes riesgos a la salud de la mujer, como lo son en la falta y dificultad para el tratamiento de una enfermedad ante la falta de un modelo de diagn\u00f3stico inclusivo, como en el caso de los ataques card\u00edacos, porque no siempre las mujeres experimentan el s\u00edntoma t\u00edpico (masculino) del dolor en el pecho. [2]<\/a><\/p>\n As\u00ed, en palabras de la profesora de la Universidad de Nueva York, \u00a0Meredith Broussard: \u201cLos algoritmos reproducen las desigualdades del mundo real\u201d<\/strong>. La falta de la perspectiva de g\u00e9nero en los datos, nos muestra y demuestra una vez m\u00e1s la imperiosa necesidad de continuar sumando nuestros esfuerzos y voluntades en la consecuci\u00f3n de la equidad de g\u00e9nero en nuestra pol\u00edticas p\u00fablicas y buenas pr\u00e1cticas empresariales.<\/p>\n Como todas las tecnolog\u00edas, la IA refleja los valores de sus creadores. En efecto, como bien lo sabemos, la IA usa los datos que el creador le asigna, expresando sus propios prejuicios. Y nuestro mundo est\u00e1 hecho de prejuicios y sesgos, incluyendo uno de los m\u00e1s acentuados: el de g\u00e9nero. Por ello, como bien lo advierte Elena Alfaro, responsable de Data y Open Innovation<\/em> de Client Solutions<\/em> en BBVA, \u201ccuando estamos haciendo sistemas de inteligencia artificial que toman decisiones sobre la vida de las personas, no podemos dejar fuera la perspectiva de la mitad de la poblaci\u00f3n\u201d.<\/p>\n Debido a que las personas esencialmente aprenden a trav\u00e9s del modelamiento y la representaci\u00f3n conductual, hoy tenemos una oportunidad real de afectar a la sociedad a trav\u00e9s de la interrupci\u00f3n o el refuerzo de los estereotipos de g\u00e9nero, por la forma en que las diversas aplicaciones de IA est\u00e1n dise\u00f1adas y las ideolog\u00edas que inevitablemente representan.<\/strong> Depender\u00e1 entonces de nosotros asumir este desaf\u00edo frontalmente o permitir que la \u00abcomunidad de bots\u00bb sea un reflejo directo de los defectos sexistas de nuestra sociedad, perpetuando el statu quo<\/em>.<\/p>\n Sin embargo, el desaf\u00edo no es menor.\u00a0 En un reciente informe de la UNESCO[3]<\/sup><\/a>\u00a0 se identifica un hallazgo nuevo y parad\u00f3jico: los pa\u00edses que obtienen puntajes m\u00e1s altos en los \u00edndices de igualdad de g\u00e9nero tienen la menor cantidad de mujeres que persiguen las habilidades avanzadas necesarias para incursionar en carreras tecnol\u00f3gicas. Por el contrario, los pa\u00edses con niveles m\u00e1s bajos de igualdad de g\u00e9nero tienen el mayor porcentaje de mujeres que postulan a dichas carreras. A modo de ejemplo, en B\u00e9lgica solo el 6% de los graduados en TIC son mujeres, mientras que en los Emiratos \u00c1rabes Unidos esta cifra asciende al 58%.\u00a0 Actualmente, las mujeres representan solo el 12% de los investigadores de IA y el 6% de los desarrolladores de software, por una parte, y por otra, son 13% menos propensas a presentar una patente de TIC que los hombres.<\/strong> Por ello, abordar las desigualdades de g\u00e9nero en la IA debe comenzar con m\u00e1s educaci\u00f3n y capacitaci\u00f3n en habilidades digitales con perspectiva de g\u00e9nero.<\/p>\n La IA bien manejada y con una mirada cr\u00edtica en su uso podr\u00eda ayudar a abordar las disparidades existentes, ya que cuenta con la capacidad de manejar grandes conjuntos de datos y absorber los r\u00e1pidos cambios de los nuevos conocimientos que son generados. En efecto, si existe una constante revisi\u00f3n del dise\u00f1o de estos modelos de predicci\u00f3n, a la luz del respeto a los derechos humanos, la IA puede ser una herramienta de avanzada para modificar y resguardar los mismos.<\/p>\n En ese contexto, resulta de vital importancia que en la implementaci\u00f3n de IA exista un dise\u00f1o previo que precava circunstancias que pueden implicar violaciones los derechos humanos, y exista una especie de modelo de cumplimiento para procurar que dichas herramientas tecnol\u00f3gicas no se conviertan en tiranos cuya base es data que trae consigo importantes sesgos. Asimismo, las pol\u00edticas nacionales de IA adopten la diversidad y la equidad de g\u00e9nero como un valor consustancial y transversal<\/strong> \u2013 y no como una simple prioridad temporal – que permita representar una sociedad multicultural, inclusiva y justa<\/strong>. Como bien lo se\u00f1ala Moojan Asghari, Cofundadora de @Women in AI<\/em> \u201c(\u2026) no solo necesitamos m\u00e1s mujeres en IA, sino m\u00e1s diversidad en general; y ello puede extenderse al color de la piel, la religi\u00f3n, la educaci\u00f3n, el pa\u00eds, la familia, la edad\u201d.<\/p>\n Referencias:<\/strong><\/p>\n [1]<\/a> https:\/\/www.coe.int\/en\/web\/artificial-intelligence\/what-is-ai<\/a><\/p>\n [2]<\/a> https:\/\/www.womenatthetable.net\/blog\/deadly-data-gap-gender-data<\/a><\/p>\n \u00a0 \u00a0 \u00a0https:\/\/www.brinknews.com\/how-will-ai-affect-gender-gaps-in-health-care\/<\/a><\/p>\n [3]<\/a> https:\/\/en.unesco.org\/EQUALS\/ICT-GE-paradox<\/a> Tu Asesor Legal Contenido de expertos en colaboraci\u00f3n con Espacio Mutuo Art\u00edculo escrito por los siguientes abogados: Andrea C\u00e9spedesOscar MolinaEliel HassonDurante las \u00faltimas semanas hemos sido testigos de las consecuencias que la crisis sanitaria est\u00e1 generando en nuestras formas de trabajar y de relacionarnos. 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