Ciencia y tecnología: brechas de género generan discriminación

Solo una de cada cinco profesionales en el campo de la inteligencia artificial es mujer, aseveró la Organización de las Naciones Unidas en febrero de 2023. En tanto, según la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (Cepal), en las llamadas carreras CTIM (de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas) la proporción de mujeres graduadas no alcanza el 40 por ciento.

Para ellas ha sido un reto enorme saltar por encima del mito de que “la ciencia es masculina”, asevera Aurora Pérez Martínez, jefa del departamento de Física Teórica del Instituto de Cibernética, Matemática y Física (Icimaf).

Si bien hoy la panorámica es algo diferente, patrones culturales muy incorporados influyen, tanto en que las mujeres no opten por carreras científicas, como en la invisibilidad de muchas de las que se dedican a estas profesiones, una situación que es estructural y resulta caldo de cultivo de muchas violencias, reflexiona la también jefa de la sección de mujeres de la Sociedad Cubana de Física.

¿Cuáles considera las brechas de género más importantes en el terreno de las ciencias y la tecnología?

Creo que hay una brecha educativa y cultural que se establece desde la infancia. Se da a partir de los juegos, por ejemplo, que es algo grave y básico. Para niños y niñas, los juguetes son algo esencial; pero cuando entras a una juguetería moderna, sigues viendo una división enorme. En la zona de “las niñas” todo son lavadoras, refrigeradorcitos, cocinitas, platicos, muñequitas. Mientras, los “juegos de varones” son todos de corte instructivo: legos, piezas para construir o para cultivar el intelecto. Eso es terrible, porque configura una división que luego se replica en muchos ámbitos de la vida.

Hay una conferencia educativa que habla sobre el tema. Es sobre una muchacha estadounidense que se hizo ingeniera. Ella, al principio, tuvo problemas en el dibujo técnico; sus compañeros se burlaban y los profesores veían mal sus dibujos. Entonces se dedicó a hacer juguetes didácticos para que las niñas crearan habilidades desde pequeñas, porque se sabe que, como promedio, en comparación con los hombres, nos hemos hecho más fuertes en habilidades lingüísticas, pero menos en las espacio temporales. Eso tiene que ver con la formación sesgada de la que hablábamos; pero, entrenando esas habilidades, por supuesto que podemos ser iguales.

¿Estas brechas esconden manifestaciones de discriminación? ¿Cómo se puede actuar para tratar de cerrarlas?

En mi experiencia, con la tecnología –al menos con las de la comunicación y las redes sociales– las mujeres que me rodean son, muchas veces, más duchas que los hombres. Es el caso de mi mamá, por ejemplo, que no es universitaria y sí es un lince con las redes, con Transfermóvil y plataformas similares.

Pero sí tengo referencias de profesores en la Facultad de Física que han dicho, explícitamente, que las mujeres somos malas programando y han establecido diferencias a partir de criterios de esa naturaleza, que reproducen estereotipos.  Igualmente, hay una segmentación respecto a los juegos electrónicos. He visto muchachas que juegan, pero muchos más hombres que lo hacen y desarrollan un montón de habilidades que ellas no tienen, porque usan ese tiempo para otras cosas, que generalmente reproducen patrones discriminatorios. 

Y sí creo que las mujeres de más edad pueden estar en desventaja a la hora de manejar un cajero o todos estos softwares de mercado en línea, pues tuvieron aún menos preparación que las actuales generaciones; habían conquistado menos espacios. Es innegable que mujeres y hombres tenemos diferencias, pero con una educación similar y con opciones para las muchachas y las niñas, creo que se puede lograr el cambio.

En el escenario de la inteligencia artificial, ¿se reproducen estas desigualdades? ¿Por qué?

La inteligencia artificial (IA) logra sus respuestas creando patrones y, de esta manera, se maximizan muchos estereotipos que ya existen ¿Por qué? Porque estas plataformas clasifican rápidamente y responden partiendo de un conjunto de información y datos que aún están muy occidentalizados y, por tanto, portan nuestros mitos y desigualdades.

El pasado febrero, para la celebración del Día Internacional de la Mujer y la Niña en la Ciencia, intentamos hacer un cartel usando IA y logramos propuestas llenas de sesgos. Probamos con “Cuba, mujer, Zaida del Río” y salían opciones muy coloridas, de mujeres con rolos; cuando poníamos mujeres científicas, eran siempre blancas, con batas y espejuelos; intentamos pedir una imagen donde hubiera más variedad de color de la piel y entonces todo el mundo era mestizo. Así terminamos con un cartel muy poco inclusivo.

Entonces, aún estamos hablando de algo que es más artificial que inteligente. Pero que ayuda para muchas cosas, como preguntar teoremas, códigos… Para eso es perfecta. Pero los propios chats de IA te dicen que tienen sesgos de género y de otra naturaleza, relacionados con la información que procesan en primer lugar. Por eso hay que tener mucho cuidado en el uso que se les da. En algunos años, cuando se vaya diversificando la información disponible, tendremos un panorama mucho mejor.

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

diecisiete − 3 =