Avui commemorem el Dia Internacional de la Dona, data declarada per l'ONU el 1975. Per què el 8 de març? Aquell dia, però el 1875, centenars de dones treballadores d'una fàbrica de tèxtil de Nova York van reclamar als carrers de la ciutat els baixos salaris que tenien en comparació amb els homes. El resultat? D'aquell mateix dia, va ser la mort de 120 dones. 150 anys més tard, milions de dones a tot el món pateixen la mateixa desigualtat salarial. Un informe publicat recentment per l'Organització Internacional del Treball (OIT) va indicar que, reduir la bretxa de gènere al sector laboral demoraria almenys dos segles en aconseguir-se.

Però la bretxa de gènere no només es fa present en l'àmbit laboral, sinó que penetra en gairebé totes les àrees i sectors de la vida de les dones: econòmica, educativa, en participació política i lideratge, en salut i benestar i en drets i seguretat, entre d'altres.

La fractura digital en la mira

Una bretxa que ens ocupa i preocupa avui dia és la "fractura digital" composta, entre altres aspectes per l'accés a dispositius i connectivitat, habilitats i alfabetització digital, participació en l'àmbit tecnològic i laboral, seguretat i privacitat en línia, ús i apropiació de les tecnologies, i més. El Gender Gap Report del World Economic Forum evidencia bretxes en matèria de tecnologia, innovació i habilitats del futur summament alarmants.

Les dones representen sola el 28,2% de la força laboral STEM en comparació amb el 47,3% als sectors no STEM. La caiguda de la presència de les dones dels llocs de nivell inicial fins als de C-suite és més pronunciada en les ocupacions STEM que en els rols no STEM.

La importància de la bretxa en intel·ligència artificial

L'informe citat mostra que si bé la proporció de dones amb coneixements d'enginyeria d'intel·ligència artificial ha augmentat en general des de 2016, el talent femení en aquest sector com a part de la força laboral general té una presència menor que el talent masculí el 2023. Aquestes diferències es fan més pronunciades en educació i tecnologia, informació i mitjans de comunicació.

En què es tradueix aquest escenari?

Les disparitats comentades els donen a les dones un desavantatge doble amb relació a les transicions tecnològiques i la força laboral, ja que continuen ocupant els treballs de menor creixement i més mal remunerats que probablement es veuran afectats negativament a curt termini.

Però això no és tot. Els algoritmes estan dia a dia replicant aquests patrons, la qual cosa condueix no només al fiançament d'aquestes bretxes, sinó també a la possibilitat que s'exacerbin i intensifiquin. Recordem alguns casos que ja comentem en aquest espai i alguns de nous. En l'àmbit laboral, el vell cas del sistema d'Amazon que puntuava els CV de les dones de manera inferior als dels homes davant iguals antecedents professionals. Anys més tard, noves investigacions van evidenciar biaixos similars en els models d'IA de codi font obert, que preferien els currículums amb noms associats a persones blanques en el 85% dels casos, mentre que els noms femenins van ser seleccionats en tot just l'11% de les vegades.

En la visibilitat d'oportunitats laborals, és a dir, la possibilitat d'accés, es va comprovar que les xarxes socials tendeixen a mostrar anuncis de treball diferenciats per gènere, produint un perjudicial reforç als estereotips de gènere entorn de quins llocs hem d'ocupar. Des d'ara mateix que això no només perjudica les dones, sinó també tots els gèneres, que no tindran les oportunitats d'accés a tots els llocs de treball basats en aquesta variable discriminatòria.

Si volem canviar radicalment d'àmbit, viatgem per un instant a l'àrea de la salut. Els algoritmes utilitzats en diagnòstics mèdics han estat històricament entrenats amb dades de pacients masculins, el que ha portat que moltes malalties siguin sobrediagnosticades en dones. Per exemple, els símptomes d'un atac cardíac en dones solen diferir dels homes, però els sistemes d'IA en hospitals han estat dissenyats amb dades centrades en pacients homes, el que retarda o impedeix diagnòstics precisos per a elles.

Un estudi del Journal of the American Medical Association (JAMA) va revelar que els algoritmes d'IA aplicats a la detecció de malalties cardiovasculars tenien una precisió significativament menor en dones que en homes, el que pot derivar en tractaments inadequats o retardats.

Com podem construir cap a una IA més equitativa?

Un dels problemes més grans rau en la falta de diversitat en la indústria tecnològica. Molt poques dones componen els espais de lideratge i desenvolupament de la tecnologia. A més, hi ha una falta de formació preocupant. La majoria de les carreres de les denominades Ciències Dures i Exactes, no inclouen continguts vinculats amb ètica, drets humans, responsabilitat social, protecció de dades, perspectiva de gènere, etc.

Si tenim en compte que els algoritmes governen els aspectes més rellevants i essencials de la nostra vida, resulta indefugible que les persones que treballen en aquest sector tinguin una formació mínima en humanitats. La governança ètica de la IA i de la tecnologia ha de ser la brúixola per al progrés tecnològic.

A més de la diversitat als equips i la formació en humanitats, necessitem: auditories algorítmiques, dades inclusives i regulació amb enfocament de gènere. Un clar exemple de motor de canvi per una IA inclusiva, és la plataforma Women for Ethical in AI de la UNESCO, liderada per Gabriela Ramos i Alessandra sala. 8 de març de 2025, res a celebrar i molt per treballar.