No hay mujeres en tecnología, ¿y qué?

Ana Freire
Directora del Dpto. de Operaciones, Tecnología & Ciencia
Experta en Tecnología e Inteligencia Artificial
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Los primeros quirófanos con espacio dedicado dentro de los hospitales fueron creados a finales del siglo XVIII. Desde sus inicios, la mayor parte de los médicos eran hombres, de hecho, el Instituto Nacional de Estadística no tiene datos de la presencia de mujeres en medicina hasta 1954, donde registra 334 mujeres versus 31.284 hombres. Esta gran brecha de género tardó décadas en reducirse, siendo 2017 el primer año que registra más médicas que médicos. Y digo “médicas”, porque afortunadamente el Diccionario de la Lengua Española, establece “médica” como única forma correcta de nombrar a una mujer que ejerce la medicina, siendo incorrecta la forma masculina.

Según un estudio publicado en 2021, un 87,3% de cirujanas ortopédicas manifestaba síntomas físicos por el uso de material diseñado a partir de medidas masculinas. El 63% sentía dolor y más de un 70% fatiga. 

Aunque hoy en día el número de mujeres en medicina supera al de hombres, no es así en el ámbito de la medicina quirúrgica, donde existe todavía un desequilibrio muy acusado. El hecho de que fuesen siempre hombres los que realizaban las intervenciones ocasionó que el material quirúrgico se diseñase pensando en ellos. Como consecuencia, las médicas quirúrgicas tienen más probabilidades de desarrollar malestar o síntomas atribuibles a una instrumentación mal adaptada a su cuerpo.

Un estudio publicado en 2021 concluyó que un 87,3% de las cirujanas ortopédicas entrevistadas manifestaban síntomas físicos por el uso de material diseñado a partir de medidas masculinas. El 63% sentía dolor y más de un 70% fatiga. Además, la frecuencia de estas dolencias era semanal en la mayoría de los casos y su duración excedía los dos años. Las entrevistadas denunciaban especialmente la dificultad de uso en gubias y abrazaderas de reducción. Si esta tecnología se desarrollase con perspectiva de género, los porcentajes anteriores se reducirían considerablemente.

Inteligencia Artificial con perspectiva de género

En ocasiones, las consecuencias de la falta de perspectiva de género no son tan evidentes. Esto ocurre cuando la tecnología no es hardware, sino software, pero los efectos pueden ser igualmente devastadores. Hablamos de la Inteligencia Artificial. Una máquina es inteligente cuando reproduce de algún modo el comportamiento inteligente humano. Aquí incluimos desde computadoras que saben jugar al ajedrez hasta sistemas automatizados que deciden, por ejemplo, a qué candidato otorgar una prestación social.

¿Y cómo las máquinas pueden llegar a desarrollar esta inteligencia (aunque limitada)? Una de las técnicas más utilizadas es el aprendizaje automático (en inglés, machine learning). Consiste en mostrar ejemplos a la máquina de aquello que queremos que aprenda. Por ejemplo, si queremos construir un sistema que automáticamente seleccione los 5 mejores currículos de un conjunto de 100 candidatos a un puesto de trabajo, debemos mostrarle a nuestro algoritmo ejemplos de currículos que debe seleccionar y ejemplos de currículos que debe descartar. Una vez entrenado, el sistema puede empezar a realizar esta clasificación de modo automático.

Amazon creó en 2014 un algoritmo para seleccionar los 5 mejores currículos y acelerar el proceso de selección, pero no incluía a mujeres. ¿Por qué? Porque la mayor parte de CV recibidos históricamente pertenecían a hombres y el algoritmo "aprendió" que esa era la condición

Algo que parece completamente inofensivo puede resultar en una discriminación en masa si los ejemplos con los que ha sido entrenado el sistema presentan algún tipo de sesgo. Y esto fue lo que le ocurrió, por ejemplo, a Amazon. En 2014 la empresa creó un algoritmo inteligente precisamente para resolver la tarea de selección de los 5 mejores currículos y así acelerar los procesos de selección de personal. Este algoritmo había sido entrenado utilizando un histórico de currículos recibidos durante los 10 años anteriores. ¿Cuál fue la sorpresa? Que el algoritmo apenas seleccionaba mujeres. ¿Por qué motivo? Porque la mayor parte de los currículos recibidos históricamente pertenecían a hombres, y el algoritmo “aprendió” que esa era una condición para la selección. Nadie había programado el algoritmo para que dejase fuera a los currículos de mujer, sino que estaba perpetuando un sesgo de género existente históricamente en ese puesto de trabajo.

Diversidad en los equipos, factor clave

Igual que se puede diseñar tecnología quirúrgica adaptada a la mujer, también se pueden diseñar algoritmos de inteligencia artificial que mitiguen sesgos existentes en los datos con los que se entrenan.  Pero hace falta ver esa necesidad. Para ello hay un factor clave que es la diversidad en los equipos de desarrollo de tecnología: si estos equipos no son diversos (no solo en cuanto a género, sino a etnia, cultura, etc.) será más difícil detectar casos de sesgo porque todos verán que para ellos funciona. En consecuencia, cuando se ponga en práctica la tecnología resultante, no podrá ser utilizada en igualdad de condiciones por todos sus usuarios.

El uso de la tecnología es cada vez más generalizado. Si queremos que nuestra sociedad progrese, esa tecnología no puede dar la espalda a más del 50% de la población

Afortunadamente, cada vez hay menos personas que se hacen la pregunta que da título a este artículo y más iniciativas que luchan por incrementar la presencia de la mujer en el sector tecnológico. Sabemos que el uso de la tecnología es cada vez más generalizado y que, si queremos que nuestra sociedad progrese, esa tecnología no puede dar la espalda a más del 50% de la población.