Del ‘Oye, Siri’ al ‘Oye, CEO’: mujeres que quieren liderar el desarrollo de la IA

Decimos “Oye, Siri” o “Alexa, pon música” y la respuesta llega con voz de mujer. Pero detrás de ese tono amable, quienes diseñan, financian y mandan sobre la inteligencia artificial siguen siendo, en su mayoría, hombres. ¿Qué ocurre cuando la tecnología que empieza a decidirlo casi todo se construye con solo media mirada?

Cuando decimos «Oye, Siri» o «Alexa, pon música», ¿a quién estamos llamando realmente?

Las voces que responden son femeninas, amables, solícitas. Sin embargo, los equipos que las diseñan siguen siendo, en su mayoría, masculinos. Es la paradoja perfecta de la nueva revolución tecnológica: una inteligencia artificial que suena a mujer, pero que se piensa en masculino.

No hay ninguna duda ya a estas alturas de que que la IA se ha convertido -o está en proceso de- en la nueva infraestructura de la economía. Esa brecha de género ya no es solo un problema de justicia social: es un riesgo económico, democrático y, en el fondo, de calidad del propio producto tecnológico.

La estadística que no cuadra

Los datos dicen que las mujeres han entrado de lleno en el ecosistema de la I+D española. Según el informe Mujeres e Innovación 2024 elaborado por el Observatorio de Mujeres, Ciencia e Innovación (OMCI) del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, hay más mujeres ocupadas en ciencia y tecnología que hombres. Ellas representan el 34,4% de la población ocupada total, frente al 29,2% de ellos, si miramos los grupos técnicos, científicos y profesionales de apoyo.

Pero, cuando uno se acerca a las tecnologías estratégicas y emergentes, la foto cambia. Y mucho. El 61,3% de las empresas del sector TIC en España no tiene ni una sola mujer especialista en TIC. Más de la mitad de las compañías que están construyendo la columna vertebral digital del país trabajan, de facto, sin talento femenino en sus equipos técnicos.

En el conjunto de empresas innovadoras, solo el 28,2% del personal son mujeres, una cifra que incluso ha retrocedido unas décimas respecto a 2020. El contraste es brutal: ellas están en la ciencia, pero desaparecen según nos acercamos a la zona donde se diseñan algoritmos, se toman decisiones de inversión en tecnología o se lideran proyectos punteros. Una brecha que, como recuerda el informe, sigue teniendo un carácter «estructural» en los sectores más innovadores de la economía española.

A escala global, el diagnóstico no es mejor. El informe de OBS Business School sobre La brecha de género en la era de la inteligencia artificial recuerda que el Índice Global de Brecha de Género está cerrado apenas al 68,4%. Al ritmo actual, harían falta 131 años para alcanzar la paridad plena. Y en el campo concreto de la IA, la conclusión es tajante: la presencia de mujeres es «muy baja» y los sesgos de género en los algoritmos y sistemas de IA «reflejan y perpetúan desigualdades preexistentes».

Dos pioneras frente al espejo de la IA

Para entender qué se juega España en esta conversación, hablamos con dos de las voces más autorizadas del país en inteligencia artificial y tecnología: Nuria Oliver, cofundadora y directora científica de ELLIS Alicante, y Alicia Asín, cofundadora y CEO de la empresa de IoT Libelium.

Oliver lleva décadas advirtiendo de que la IA «no es neutral» y que su trabajo solo tiene sentido si sirve para mejorar la calidad de vida de todas las personas, no solo de algunas. «Es imposible alcanzar ese objetivo sin considerar la dimensión ética en el desarrollo de la IA», subraya.

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La pregunta es inevitable: si los equipos de IA son tan masculinos, ¿por qué la tecnología nos habla (casi siempre) con voz de mujer?

«La selección de voces femeninas responde a una construcción cultural que asocia lo femenino con la amabilidad, el cuidado, el servicio y la docilidad», explica Nuria Oliver. «Esta estereotipación no solo refleja sesgos existentes en la sociedad, sino que los refuerza y amplifica dada la ubicuidad de estos asistentes personales, con cientos de millones de usuarios en todo el planeta», recalca.

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¿Convertir el sesgo en oportunidad?

Cuando la IA entra en juego, la desigualdad deja de ser una estadística para convertirse en decisiones muy concretas sobre la vida de las personas. «Las consecuencias en la sociedad son reales y existen numerosos ejemplos que así lo demuestran», advierte Nuria Oliver.

Oliver lo ejemplifica con sistemas de selección de personal que penalizan currículos de mujeres por estar entrenados con historiales de contratación sesgados; algoritmos de diagnóstico médico que funcionan peor en mujeres porque se entrenaron con datos mayoritariamente masculinos; o sistemas de evaluación de riesgos utilizados en contextos policiales que reproducen sesgos raciales y de género.

El informe de OBS lo resume de forma contundente: los sesgos de género en la IA son «un problema significativo y creciente» que afecta a empleo, publicidad, recomendaciones de productos y servicios financieros.

La tecnología no crea la desigualdad de cero, pero sí la amplifica. «Los algoritmos reflejan las estructuras sociales que los originan», insiste Oliver. De ahí la necesidad de desarrollar sistemas con garantías de no discriminación y someterlos a auditorías independientes antes de desplegarlos a gran escala.

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«La brecha empieza en edades muy tempranas, alrededor de los cinco años», responde Nuria Oliver. «Tiene que ver con los estereotipos culturales sobre quién trabaja en informática y en qué consiste ese trabajo, la falta de referentes femeninos, los sesgos que nos hacen infravalorar sistemáticamente a las mujeres y los entornos poco inclusivos a lo largo de todo el recorrido educativo y profesional», añade.

El informe Mujeres e Innovación 2024 coincide: las chicas muestran mayor interés por tener un impacto social útil, por crear, inventar e innovar, pero los estereotipos y los estímulos externos las alejan de las titulaciones STEM. En informática, el dato es demoledor: en España, el porcentaje de chicas que estudian esta carrera está por debajo del 15%, tal y como recuerda Oliver.

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Oliver lo formula en términos de excelencia: «Fomentar la diversidad no es exclusivamente una cuestión ética, sino también una cuestión de excelencia y de innovación. Sabemos que los equipos diversos son más innovadores y desarrollan mejores soluciones».

El informe de OBS coincide al señalar que las mujeres en IA aportan «perspectivas únicas» cruciales para desarrollar tecnologías equitativas y éticas. La falta de diversidad limita la capacidad de la IA para abordar problemas globales de manera inclusiva. En otras palabras: un sector de IA masculinizada no solo es menos justo, también es menos competitivo.

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Oliver, por su parte, recuerda que atraer más talento femenino a la IA es «una necesidad estratégica»: la tecnología que está modelando el futuro de nuestra sociedad no puede seguir construyéndose con una sola mitad del talento disponible.

Quizá el verdadero giro no llegue el día en que dejemos de decir «Oye, Siri», sino cuando no nos sorprenda que la persona que lidera el equipo de IA de una gran empresa, preside el comité que aprueba una línea de financiación tecnológica o firma la próxima gran patente sea, sencillamente, una mujer. Ese día, las voces femeninas de la IA dejarán de ser un guiño de marketing para convertirse -por fin- en un eco fiel de quienes están escribiendo el código del futuro.