Mujeres en el campo de la ciencia y la inteligencia artificial

En el mundo actual, cada vez se realizan más esfuerzos para visibilizar el trabajo de las mujeres en diferentes campos del conocimiento y de la vida diaria. En el área de las ciencias y de la inteligencia artificial aún existen barreras que se deben superar si se quiere lograr que las mujeres tengamos una representación equitativa frente a la transformación laboral, económica, política y social que surgirá con la cuarta revolución industrial. En este artículo se exhibe el contexto de la participación de la mujer en este contexto, así como los estereotipos y barreras que se deben solventar. Finalmente, se presentan mujeres influyentes en el campo de la inteligencia artificial con los aportes que han realizado en esta área del conocimiento. 

A partir del 2015, el 11 de febrero se constituyó como el día internacional de la niña y la mujer en la ciencia. Este día fue instaurado por la UNESCO para lograr que las mujeres tengamos una representación equitativa en el campo y garantizar y promover el acceso tanto académica como laboralmente en el ámbito científico [1]. La instauración y reconocimiento de este día toma relevancia al analizar los números de participación femenina en campos científicos. El premio nobel en ciencias ha sido entregado a 22 mujeres (Marie Curie lo ganó dos veces) entre 602 premios totales en las áreas de medicina, física y química. En 2018 la revista WIRED [2] encontró que en Google únicamente el 21% de los cargos técnicos son desempeñados por mujeres y en el caso de la inteligencia artificial solo ocupan el 10% de los cargos; Facebook presentó números similares con el 22% y el 15% respectivamente. La región latinoamericana y del Caribe muestra grandes diferencias entre los países en la participación de la mujer en programas STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas por sus siglas en inglés); Países como Honduras, México, Colombia, Ecuador y Chile rondan un porcentaje menor al 30% [3]. Particularmente, en Colombia, de acuerdo con Minciencias, solamente el 38% de los investigadores somos mujeres [4], en los programas STEM el porcentaje corresponde al 16,4% del total de graduados en el país, mientras que en el caso de los hombres corresponde al 34.5 % [5].  

Si bien es cierto que la mujer ha venido ganando un espacio importante en la participación y desempeño en las ciencias, aún falta mucho para lograr una participación igualitaria. De acuerdo con la investigación realizada por Holman, et.al. [6], si se mantiene el ritmo de crecimiento actual, tomarán más de 200 años para cerrar la brecha en las áreas de la ciencia de la computación y en física, también tomarían alrededor de 60 años en matemáticas. En el mismo sentido y con igual importancia, realizan la comparación de la participación de hombres en carreras donde las mujeres cuentan con una mayor representación, como es el caso de la enfermería donde se requieren 380 años para cerrar la brecha de género [7].  

El mundo se está enfrentando a una transformación en la forma de pensar, trabajar y vivir, impulsado en gran medida por la llamada cuarta revolución industrial. El desarrollo de la inteligencia artificial, la robótica, nanotecnología, biotecnología, genómica, entre otros campos, permiten que los sistemas económicos, de gobierno, de salud, industrias, internet, mercado laboral, entre otros, presenten cambios importantes [8]. Es imperativo que se garantice el derecho de educación equitativa para las mujeres, se eliminen estereotipos e imposiciones sociales y se construya una sociedad más justa.  

Estereotipos de género en STEM: 

De acuerdo con el reporte presentado por la UNESCO [8], un estudio realizado por PISA reveló una gran brecha diferencial en cuanto a la expectativa de carrera entre los adolescentes en 34 de los 63 países analizados, menos del 2% de las mujeres planean estudiar ingeniería o ciencias de la computación. Existen diferentes estudios que buscan explicar este comportamiento. Desde el ámbito biológico los resultados son inconclusos, y aunque se detectan diferencias en la estructura del cerebro y las hormonas, hasta el momento no se ha identificado como estas actúan sobre las fortalezas o debilidades cognitivas [9]. Por el contrario, los factores socioculturales han jugado un papel fundamental en diferentes culturas alrededor del mundo.  

Los estereotipos negativos y sin fundamento sobre niñas y mujeres en sus habilidades en matemáticas y ciencia persisten en la época actual. En el pensamiento colectivo aún persiste que las mujeres no son tan buenas cómo los hombres en matemáticas y que el trabajo científico es más adecuado para los hombres [9]. Algunos estudios determinaron que las niñas y mujeres jóvenes son conscientes de estos estereotipos desde edades tempranas y que este conocimiento hace que pierdan interés en este campo, por miedo a ser juzgadas bajo esos preceptos [9]. Estos estereotipos se perpetúan al no conocer modelos a seguir que inspiren futuras generaciones. En este sentido, históricamente muchas científicas no han tenido el reconocimiento adecuado por sus descubrimientos, es el caso de Rosalind Franklin, su investigación permitió demostrar por primera vez la estructura de doble hélice del ADN, esa información fue tomada y utilizada sin su consentimiento por sus colegas hombres, Watson y Crick, quienes obtuvieron el premio nobel en 1962 y lo no hubiesen conseguido sin el trabajo de Franklin, cuatro años después de su muerte. Tristemente, es ejemplo de los enfrentamientos a estos estereotipos sexistas. Comentarios públicos revelados precisamente por Watson lo demuestran, al escribir refiriéndose a Franklin que “su humor beligerante interfería con la capacidad de su colega Wilkins para mantener una posición dominante que le permitiera pensar sin obstáculos sobre el ADN” y por esa razón “se tenía que ir o ser puesta en su lugar” [10].  

Hill, et.al [9] presentan algunas recomendaciones para evitar que estos estereotipos sigan influyendo en la decisión de niñas y mujeres jóvenes que quieran seguir carreras en STEM: 

• Promover en las y los estudiantes una mentalidad flexible y de crecimiento acerca del concepto de inteligencia, es decir, apoyar la idea que la inteligencia no es fija y que es posible aprender nuevas cosas. 
• Exponer a las niñas a modelos a seguir de mujeres influyentes en el campo de las matemáticas y las ciencias. 

• Dar a conocer y luchar en contra de los estereotipos de género y los efectos negativos que generan en las mentes jóvenes, tanto de mujeres como de hombres.  

Participación femenina en la cuarta revolución industrial: 

Construir una sociedad equitativa, sin discriminación de ningún tipo, es una razón suficiente para buscar soluciones frente al déficit y lento crecimiento de la representación de mujeres en el ámbito científico. Adicionalmente, la historia ha demostrado que, al no existir diversificación de pensamiento en la investigación, los estudios se han orientado hacia el entendimiento de las características del género masculino, causando atrasos significativos. Por ejemplo, en medicina, estudios recientes sugieren que las mujeres tienden a sufrir mayor cantidad de efectos adversos que los hombres con el uso de medicamentos, debido a que las dosis se basan en ensayos clínicos dirigidos y probados por hombres [11]; asimismo, se ha demostrado que las mujeres corremos un 50% más de riesgo de ser diagnosticadas erróneamente cuándo se sufre de un ataque cardiaco, dado que algunos síntomas pueden ser diferentes a los identificados en hombres [12]. En ingeniería, los primeros diseños de airbags para la protección en accidentes automovilísticos fueron probados con muñecos hechos a la medida y peso estándar de los hombres, ocasionando muertes a mujeres y niños [13]; en el mismo campo se encuentra el caso exhibido en un artículo previo del blog titulado ¿Cómo enfrentar el sesgo demográfico en las tecnologías de reconocimiento facial?, donde se evidencian las falencias que pueden tener los sistemas si no se tienen en cuenta aspectos en la diversidad demográfica. 

Conocer y aprender de la historia nos permite entender el presente y estar preparados para el futuro. Actualmente, nos enfrentamos a una revolución tecnológica y digital que influenciará grandes aspectos de nuestra cotidianidad, denominada cuarta revolución industrial (industria 4.0). Esta transformación se relaciona a la creación e incorporación de tecnologías para crear la llamada industria inteligente, por medio de la conectividad que brinda el internet de las cosas, el análisis de grandes cantidades de información y la inteligencia artificial. Según la UNESCO [8], continuamente, se incrementa la automatización de trabajos que requieren habilidades básicas, lo que demandará un mayor nivel de educación para acceder al mercado laboral. En el mismo reporte anticipan que más del 60% de los niños y niñas que en el momento se encuentran cursando básica primaria, trabajarán en empleos que aún no existen. En ese sentido manifiestan que, el 70% de empleos con un alto riesgo para ser automatizados son desempeñados en su mayoría por mujeres, además, predicen que perderán 5 trabajos por cada trabajo ganado en la industria 4.0, comparado contra una relación 3:1 para los hombres. Por lo tanto, cerrar la brecha de genero en la educación STEM representaría un impacto altamente favorable en la economía creciente y en el aumento de la calidad de vida de millones de mujeres.    

Mujeres influyentes en el campo de la inteligencia artificial: 

Cuando se habla de personas inspiradoras en investigación y ciencia es fácil encontrar referentes hombres como Einstein, Newton, Pitágoras, Hawking, Turing, entre muchos otros, que han generado grandes aportes para la humanidad. El caso de las mujeres ha sido menos reportado, resaltado y en algunos casos omitido, aun así, se destacan, Marie Curie, Hedy Lamarr y Rosalind Franklin, entre otras, quienes lograron grandes desarrollos. En el campo de la inteligencia artificial (IA) únicamente el 12 % de las investigadoras en el mundo somos mujeres [14]. Con el ánimo de resaltar a las mujeres más influyentes en el campo, a continuación, realizo un recuento de su trabajo más relevante, adicionalmente, comparto un video de cada una para los lectores que quieran profundizar más sobre ellas: 

• Fei-Fei Li: Profesora en ciencias de la computación en la Universidad de Standford y promotora de la creación de la base de datos ImageNet. Esta base de datos fue un elemento primordial en el desarrollo de las arquitecturas de aprendizaje profundo y con las cuales es posible realizar una gran cantidad de tareas. Actualmente, es la Chief Scientist of AI/ML en Google Cloud, directora del departamento de IA de Standford, cofundadora de la organización sin ánimo de lucro AI4ALL (IA para todos, en inglés) y lanzó el instituto de IA centrado en comportamiento humano [14]. 

• Daniela Rus: Directora del laboratorio de ciencias de la computación y la inteligencia artificial en el MIT. Es una de las investigadoras líderes en el campo de la robótica y su tema de investigación en la cooperación y comunicación ente robots, en los robots que se auto configuran y en los robots de cuerpo no rígido han permitido avanzar en gran medida en estas áreas del conocimiento [14]. 

• Daphne Koller: Profesora de la Universidad de Standford desde 1995, enfocada en el área del aprendizaje de máquina y Co-fundadora de Coursera, una de las más grandes plataformas de educacción online en el mundo. Actualmente, es la fundadora y CEO de insitro, una startup para aplicar el aprendizaje de máquina en la tranformación del descubrimiento y desarrollo en la industria farmacéutica [14]. 

Conclusiones 

La cuarta revolución industrial impulsará una transformación liderada por tecnologías como el internet de las cosas, la inteligencia artificial, la robótica, la genómica, entre otras, lo que influenciará e impactará altamente en la vida de las personas. Romper las brechas de género se convierte en una necesidad fundamental para que las mujeres estemos preparadas y podamos acceder al campo laboral que dicha transformación supone. Para esto es necesario desmitificar estereotipos y visibilizar el trabajo de muchas mujeres que pueden servir como inspiración a futuras generaciones. 

Maria Ximena Bastidas R. 

Bibliografía 

[1]        UNESCO, «International Day of Women and Girls in Science,» p. https://en.unesco.org/commemorations/womenandgirlinscienceday, 2020.

[2]       T. Simonite, «AI Is the Future—But Where Are the Women?,» WIRED, pp. https://www.wired.com/story/artificial-intelligence-researchers-gender-imbalance/, 17 08 2018.

[3]       F. J. García-Peñalvo, «Women and STEM disciplines in Latin America: The W-STEM European Project,» Journal of Information Technology Research, 2019.

[4]       Minciencias, «“En Colombia solo el 38% de los investigadores, son mujeres”: Minciencias,» pp. https://minciencias.gov.co/sala_de_prensa/en-colombia-solo-el-38-los-investigadores-son-mujeres-minciencias, 20 agosto 2020.

[5]       L. K. Patiño Cardenas, Una maratón en tacones: la brecha de género en ciencia y tecnología en la educacción superior Colombiana, Univerisdad Internacional de la Rioja, 2020.

[6]       D. S.-F. C. E. H. Luke Holman, «The gender gap in science: How long until women are equally represented?,» Plos Biology, 2018.

[7]       H. Briggs, «Closing gender gap in physics ‘will take generations’,» BBC, 20 abril 2018.

[8]       A. Bello, T. Blowers, S. Schneegans y T. Straza, To be smart, the digital revolution will need to be inclusive, Paris: UNESCO Publishing, 2021.

[9]       C. Hill, C. Corbett y A. S. Rose, Why So Few? Women in Science, Technology, Engineering, and Mathematics, AAUW, 2010.

[10]     B. L. Benderly, «Rosalind Franklin and the damage of gender harassment,» Sciencemag,org, pp. https://www.sciencemag.org/careers/2018/08/rosalind-franklin-and-damage-gender-harassment, 1 agosto 2018.

[11]     Y. Anwar, «Lack of females in drug dose trials leads to overmedicated women,» University of California – Berkeley, 12 agosto 2020.

[12]     Heart matters, «Misdiagnosis of heart attacks in women».Heart matters magazine.

[13]     C. Criado-Perez, «The deadly truth about a world built for men – from stab vests to car crashes,» the guardian, 23 febrero 2019.

[14]     R. Toews, «8 Leading Women In The Field Of AI,» Forbes, pp. https://www.forbes.com/sites/robtoews/2020/12/13/8-leading-women-in-the-field-of-ai/?sh=784c1c0c5c97, 13 Diciembre 2020.