No hi ha dones en tecnologia, i què?

Ana Freire
Directora del Dept. d'Operacions, Tecnologia i Ciència
Experta en tecnologia i intel·ligència artificial
__

Els primers quiròfans amb espai dedicat dins dels hospitals van ser creats a finals del segle XVIII. Des dels seus inicis, la gran part dels metges eren homes. De fet, l'Institut Nacional d'Estadística no té dades de la presència de dones en medicina fins a 1954, quan enregistra a 334 dones versus 31.284 homes. Aquesta gran bretxa de gènere va trigar anys a reduir-se, essent 2017 el primer any que enregistra més metgesses que metges. I dic "metgesses" perquè, afortunadament, el Diccionari de la Llengua Catalana de l'Institut d'Estudis Catalans, estableix "metgessa" com a forma correcta d'anomenar una dona que exerceix la medicina. 

Segons un estudi de 2021, un 87,3% de cirurgianes ortopèdiques manifestava símptomes físics per l'ús de material dissenyat a partir de mesures masculines. El 63% sentia dolor i més d'un 70% fatiga

Tot i que avui dia el nombre de dones en medicina ja supera el dels homes, no és així en l'àmbit de la medicina quirúrgica, on encara hi ha un desequilibri molt acusat. El fet que fossin sempre homes els que duien a terme les intervencions va ocasionar que el material quirúrgic es dissenyés pensant en ells. Com a conseqüència, les metgesses quirúrgiques tenen més probabilitats de desenvolupar malestar o símptomes atribuïbles a una instrumentació mal adequada al seu cos.

Un estudi publicat el 2021 va concloure  que un 87,3% de les cirurgianes ortopèdiques entrevistades manifestaven símptomes físics per l'ús de material dissenyat a partir de mesures masculines. El 63% sentia dolor i més d'un 70% fatiga. A més, la freqüència d'aquestes molèsties era setmanal en la majoria dels casos i la seva durada excedia els dos anys. Les entrevistades denunciaven especialment la dificultat d'ús en gúbies i abraçadores de reducció. Si aquesta tecnologia s'hagués desplegat amb perspectiva de gènere, els percentatges anteriors s'haurien reduït considerablement.

Intel·ligència artificial amb perspectiva de gènere

Sovint, les conseqüències de la manca de perspectiva de gènere no són tan evidents. Això succeeix quan la tecnologia no és hardware, sinó software, però els efectes poden ser igualment devastadors. Parlem de la intel·ligència artificial. Una màquina és intel·ligent quan reprodueix d'alguna manera el comportament intel·ligent humà. Aquí incloem des de computadores que saben jugar als escacs fins a sistemes automatitzats que decideixen, per exemple, a quin candidat atorgar una prestació social. 

Com poden les màquines arribar a desenvolupar aquesta intel·ligència (tot i que limitada)? Una de les tècniques més emprades és l'aprenentatge automàtic (en anglès, machine learning). Consisteix a mostrar exemples a la màquina d'allò que volem que aprengui. Per exemple, si volem construir un sistema que automàticament seleccioni els cinc millors currículums d'un conjunt de 100 candidats a un lloc de feina, hem de mostrar-li a l'algoritme exemples de currículums que ha de seleccionar i exemples de currículums que ha de descartar. Un cop entrenat, el sistema pot començar a dur a terme aquesta classificació de manera automàtica. 

Amazon va crear el 2014 un algoritme per seleccionar els cinc millors currículums i accelerar el procés de selecció, però el resultat no incloïa dones. Per què? Perquè la majoria de CV rebuts històricament pertanyien a homes i l'algoritme va "aprendre" que aquesta era una de les condicions

Quelcom que pot semblar completament inofensiu pot resultar una discriminació en massa si els exemples amb què ha estat entrenat el sistema presenten alguna mena de biaix. I això va ser el que va succeir-li, per exemple, a Amazon. El 2014, l'empresa va crear un algoritme intel·ligent precisament per resoldre la tasca de selecció dels cinc millors currículums, accelerant-ne així el procés de selecció de personal. Aquest algoritme havia estat entrenat utilitzant un històric de currículums rebut durant els 10 anys anteriors. Quina va ser la sorpresa? Que l'algoritme quasi no seleccionava dones. Per què? Perquè la major part dels currículums rebuts històricament pertanyien a homes i l'algoritme va "aprendre" que aquesta era una de les condicions per a la selecció. Ningú havia programat l'algoritme perquè deixés de banda els currículums de dones, sinó que estava perpetuant un biaix de gènere existent històricament en aquell lloc de feina. 

Diversitat en els equips, factor clau

De la mateixa manera com es pot dissenyar tecnologia quirúrgica adaptada a la dona, també es poden dissenyar algoritmes d'intel·ligència artificial que mitiguen biaixos existents en les dades amb les quals se'ls entrena. Però cal veure aquesta necessitat. Per això hi ha un factor clau que és la diversitat en els equips de desenvolupament de tecnologia: si aquests equips no són diversos (no només pel que fa a gènere, sinó a ètnia, cultura, etc.) serà més difícil detectar casos de biaix perquè tots veuran que per a ells funciona. En conseqüència, quan es posi en pràctica la tecnologia resultant, no podrà ser emprada en igualtat de condicions per tots els usuaris. 

L'ús de la tecnologia és cada cop més generalitzat. Si volem que la nostra societat progressi, aquesta tecnologia no pot donar l'esquena a més del 50% de la població

Afortunadament, cada cop hi ha menys persones que es fan la pregunta que dona nom a aquest article, i més iniciatives que lluiten per incrementar la presència de la dona en el sector tecnològic. Sabem que l'ús de la tecnologia està cada cop més generalitzat i que, si volem que la nostra societat progressi, aquesta tecnologia no pot donar l'esquena a més del 50% de la població.