Impacto de la IA en la fuerza laboral femenina. ¿Hacia una mayor desigualdad?

¿Puede la inteligencia artificial impactar negativamente el mundo laboral de las mujeres y profundizar las brechas de género? Las últimas investigaciones alertan sobre la necesidad de que los Estados tomen medidas urgentes en materia de política pública educativa y acceso a la tecnología para que las mujeres no se queden atrás. Los cambios en el mercado laboral como consecuencia del uso de tecnologías de IA, han venido afectando las oportunidades de trabajo de las mujeres, con una tendencia hacia la profundización de las desigualdades en materia salarial, cargos y protección laboral.

Un estudio de la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura, UNESCO, el Banco Interamericano de Desarrollo y la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico de 2022 reveló que como “el diseño de la IA puede estar condicionado por el entorno cultural y laboral, estos sistemas pueden reforzar sesgos de género preexistentes que afectarían a la mujer”.

Ya para el 2019, la investigación de la coalición Equals Skills de la UNESCO, identificaba que a nivel mundial las mujeres tenían un 25% menos de probabilidades que los hombres de saber utilizar las TIC para fines básicos, mientras que los hombres   tenían cuatro veces más probabilidades que las mujeres de contar con habilidades avanzadas, como por ejemplo, la programación de computadoras.|1|

Por otra parte, la IA se va desarrollando en un mundo ya desigual laboralmente para las mujeres, quienes aún en muchos países no se recuperan del golpe de la pandemia del COVID-19, que para la Comisión Económica para América Latina y el Caribe, CEPAL generó un retroceso de más de una década en los avances logrados en materia de participación laboral femenina. |2|     

El informe de la Comisión sostiene que las mujeres tuvieron que dejar la fuerza de trabajo, por tener que atender las demandas de cuidados en sus hogares, teniendo grandes dificultades para retomaron la búsqueda de empleo.   

En ese contexto la Organización Internacional del Trabajo OIT, creó “la brecha de empleo” como un nuevo indicador que incluye a todas las personas sin empleo que están interesadas en encontrar un trabajo, en vez de la tasa de desempleo, relación entre la población ocupada y la población en edad de trabajar. Lo anterior permitió develar con mayor claridad los desequilibrios de género en cuanto a las condiciones laborales de las mujeres. Con este indicador se identificó por ejemplo que las mujeres están más interesadas que los hombres en conseguir empleo.

La Inteligencia Artificial marca un antes y un después en el mercado laboral. Este tipo de tecnología está presente desde la autoprogramación de una lavadora, hasta operaciones quirúrgicas, asistentes de voz virtual, robots, drones, con un impacto dispar en el futuro del trabajo, y significativamente en el trabajo femenino.     

Un mundo desigual    

Temas como la diferencia salarial, precariedad de las condiciones de trabajo, acoso sexual, discriminación, desigualdad en la responsabilidad del cuido familiar, paridad laboral, falta de acceso a las nuevas tecnologías, son parte de los problemas laborales actuales de las mujeres en el mundo.

La diferencia salarial entre hombres y mujeres continúa siendo una realidad con profundos efectos negativos en materia de seguridad social y en la posibilidad de contar con pensiones dignas. Por otra parte, las mujeres ocupan la mayoría de los trabajos a tiempo parcial, producto de que llevan la responsabilidad del trabajo no remunerado del hogar y el cuidado de los niños, niñas y adultos mayores.

Según un estudio de la Unión Europea “las mujeres de la UE ganan alrededor de un 16 % menos por hora que los hombres” |3|. Esto a pesar de que las mujeres obtienen mejores resultados académicos que los hombres en la escuela y la universidad. “Por término medio, en 2012, el 83 % de las mujeres jóvenes de la UE cursaban al menos estudios de secundaria, frente al 77,6 % de los hombres. Además, las mujeres representan el 60 % de los graduados universitarios de la UE”.|4|

En el caso de América Latina el documento del Banco Interamericano de Desarrollo concluye que:

“Los avances económicos de las mujeres fueron impulsados por la disminución de la brecha de género en la participación dentro de la fuerza laboral, más que por la reducción de la brecha salarial de género. En las dos últimas décadas, la brecha de género en las tasas de participación se redujo de 33 a 25 pp, medida como el promedio entre 19 países. El ritmo del descenso fue más lento en la última década. …No obstante, para el mismo conjunto de países, no se observa ninguna mejora en la brecha salarial media de género, donde las brechas, ajustadas o no al capital humano observable, eran mayores en 2019 que en 2015. En 2019, las mujeres ganaron en promedio un 23% menos que los hombres tras controles en educación y experiencia. La discriminación salarial por ser mujer es estadísticamente significativa en cada uno de los 19 países. ||5|

La brecha salarial entre hombres y mujeres es uno de los elementos que caracteriza la desigualdad de género. Esta es una barrera que impide el desarrollo laboral de las mujeres y su posibilidad de competir por posiciones de liderazgo. Se constituye en una desventaja real frente a los hombres, junto con una distribución desigual del trabajo no remunerado del hogar y la violencia de género.

Esta disparidad entre los ingresos brutos medios por hora, atenta contra el principio de igualdad de redistribución establecido en el Tratado de Roma de la Unión Europea (1957). En esta desigualdad inciden causas estructurales, así como la concentración del trabajo femenino en determinadas profesiones o en el trabajo a tiempo parcial.

Las horas utilizadas en las responsabilidades familiares inciden en la interrupción de sus estudios o trabajos formales, lo que impacta la posibilidad de mejores trabajos. A las mujeres les cuesta más ascender a cargos ejecutivos con mejores beneficios laborales. En tal sentido tienen mayores posibilidades de estar en condiciones de pobreza o exclusión, de no existir políticas públicas para su protección.

A la brecha salarial existente se suma el temor a que la Inteligencia Artificial disminuya las posibilidades de empleo. El mismo crece en la medida en que esta tecnología ha venido sustituyendo una diversidad de trabajos para los que se contrataban personas. En algunos trabajos ya el personal ha sido reemplazado por el uso de la IA. Tales como: personal de atención al cliente por un robot o chatbots para atender preguntas y trámites; vendedores de seguros; empleados bancarios con por ejemplo los cajeros automáticos; analistas financieros; obreros de construcción; redacción de textos, trabajos administrativos, trabajos de agricultura; automatización de procesos industriales, entre otros.

Ante estos cambios que amenazan el ingreso familiar, las mujeres tienen según la OIT una mayor posibilidad de ser reemplazadas. En su informe de 2023, la Organización sostiene que la IA podría sustituir alrededor del 4% de los empleos ocupados por mujeres en todo el mundo, en contraste con sólo el 1% del empleo masculino. Así también concluye que, en los países de renta alta, la diferencia es aún mayor: el 8% de los empleos femeninos se enfrentan a la amenaza de la automatización, mientras que sólo el 3% de los empleos masculinos corren ese riesgo. |6|

El informe de la UNESCO, OCDE, BID, establece que la IA tendrá un significativo impacto en las oportunidades laborales de las mujeres. El estudio concluye que el uso de tecnologías de IA afectará las oportunidades de las mujeres en el trabajo y su posición, status y tratamiento en el ámbito laboral, y al respecto se subraya:

 “Alrededor del mundo, en la fuerza laboral las mujeres ganan menos que los varones, dedican más tiempo al trabajo no remunerado cuidando a niños y ancianos, tienen menos puestos sénior, participan menos en los campos de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM por sus siglas en inglés) y tienden, en general, a tener trabajos más precarios. Al utilizar la IA, los gobiernos, las instituciones y las empresas deberán achicar las brechas de género y no perpetuarlas o exacerbarlas. (p.9)

Otros obstáculos que el desarrollo de la IA representa en el contexto actual del mundo del trabajo de las mujeres está relacionado con la necesidad de nuevas competencias digitales. Las mujeres tienen menos experiencia en el uso de estas aplicaciones y sus posibilidades de reentrenamiento implican inversiones de tiempo y recursos limitados por la carga del cuido.

El estudio de la empresa mundial de consultoría de gestión Foro Oliver Wyman entre 25.000 trabajadores adultos encuestados, de 16 zonas geográficas, determinó que el 59% de los trabajadores varones de entre 18 y 65 años de todo el mundo afirman utilizar herramientas de IA generativa al menos una vez a la semana, mientras que sólo el  51% de las mujeres dicen lo mismo:

 “Tal vez lo más preocupante sea que la brecha es mayor entre los trabajadores más jóvenes: el 71% de los hombres de entre 18 y 24 años afirma utilizar IA generativa semanalmente, frente al 59% de las mujeres”….”Si no se aborda, esta disparidad podría no sólo aumentar los desequilibrios de género en las profesiones tradicionalmente “de cuello rosa” susceptibles de ser automatizadas, como la atención al cliente, la educación y la salud, sino también limitar las oportunidades de las mujeres en las profesiones del futuro”.|7|

En el caso de América Latina se hace necesario promover la inclusión de un número mayor de mujeres en áreas del conocimiento de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas. El estudio de Arredondo, Vásquez y Velasquez (2019) demuestra que, si bien la proporción de mujeres investigadoras en relación con los hombres ha llegado al 44 por ciento, de cada 100 investigadores, 44 son mujeres, la disparidad de porcentajes en la región convoca a fortalecer las políticas públicas de apoyo a las investigadoras. Los autores de la investigación describen las brechas de género en países de América latina con el siguiente texto:

 “Basados en el cuadro 1, acerca de la brecha de género en la investigación, hay países que destacan más que otros; por ejemplo, Paraguay (55 por ciento), Argentina (53 por ciento), Venezuela (56 por ciento) llevan el liderazgo en la paridad de género en investigación en la región, con respecto de otros países de la misma región, como Chile (32 por ciento), México (32 por ciento), Colombia (38 por ciento), Honduras (38 por ciento)”. |8|

Al tema del acceso al estudio y la necesidad de apoyos concretos y acompañamiento a las mujeres investigadoras o estudiosas en las áreas citadas, se suma el tema cultural. Como parte de la cultura patriarcal las mujeres no son bien percibidas en áreas del conocimiento   tradicionalmente dominadas por los hombres. De lograrlo sus aportes suelen ser   invisibilizados o poco reconocidos. Ello a pesar de que son muchas las mujeres que han marcado la historia de la ciencia y la tecnología hasta nuestros tiempos.

La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico-OCDE- y la Unesco coinciden en que la mayor dificultad que presenta la formación y el desarrollo de competencias en áreas como la ciencia, la tecnología y las matemáticas, en las jóvenes latinoamericanas, radica en situaciones culturales que van más allá de las oportunidades o la posibilidad de acceso universitario. En esta perspectiva Caputo, Vargas y Requena (2016), reflexionan:

 “La mujer ha conseguido abrirse paso en la mayoría de las universidades latinoamericanas, pero el problema reside en los sistemas culturales arraigados que determinan sus preferencias, ya que en sus elecciones influyen motivos de carácter cultural y social, más que el interés personal. Mientras los varones siguen dominando en las ingenierías y en las profesiones tecnológicas, las mujeres se enfocan en las ciencias humanas, sociales, médicas y de la conducta”.|9|

El estudio de Longo, Lenta y Zaldúa (2019) reconoce que las limitaciones de los códigos y percepciones culturales inciden en el desarrollo laboral de las mujeres en el marco de la globalización y la flexibilización del trabajo. Sostienen que “la división sexual patriarcal del trabajo naturaliza la organización de las prácticas de cuidado y genera tensiones en la participación social de las mujeres”. |10|

En esa línea la OIT (2019), considera que las diferencias de género relacionadas con el trabajo no han experimentado una mejora significativa durante los últimos veinte años. En este punto coincide Valverde et al., (2018) al afirmar que “la mayoría de los nuevos trabajos de las mujeres corresponden a expresiones flexibles, a través de puestos temporales o a tiempo parciales, y/o a quehaceres informales variados, con frecuencia bajo la exigencia de jornadas horarias excesivas. Los contratos temporales, a tiempo parcial, el pluriempleo, el subempleo, el teletrabajo, entre otras, son modalidades que encuentran una mayor predominancia de mujeres que los empleos tradicionales con mayor protección social”. (|ibídem)

Por otra parte, existe una relación directa entre los obstáculos culturales arraigados como plantea Halperin Weisburd et al., (2009) y la falta de cobertura jurídico-legal en cuanto a sus derechos socio laborales integrales. Las mujeres, como jefas de hogar, tienen una mayor necesidad de empleo, por lo que son más vulnerables a la flexibilización laboral. En este sentido, un informe del Banco Mundial (2019) señala que a nivel global a las mujeres solo se les reconoce tres cuartas partes de los derechos legales de los que gozan los hombres. Y cobran un 20 por ciento menos que los hombres en promedio. A nivel local, dicha brecha salarial alcanza incluso el 25 por ciento (OIT, 2018, 2019).

A lo anterior se suma la penalización de la maternidad. La mujer no sólo debe vencer los límites de una cultura del cuido desigual y que en América Latina lucha contra la paternidad irresponsable, sino además es penalizada por su capacidad de gestar y cuidar un nuevo ser humano. Según el informe de la OIT “Nuevos datos sobre las diferencias de género en el mercado laboral” (2023)el hecho de que las mujeres deban cuidar a sus hijos pequeñosdisminuyen sus probabilidades de participar en el mercado laboral.

 “A nivel mundial, por cada dólar de ingresos laborales que ganan los hombres, las mujeres ganan sólo 51 céntimos… Por ejemplo, es más probable que las mujeres trabajen en sus hogares o en los negocios de sus familiares, muchas veces sin remuneración, que en sus propios negocios”.|11|

En el ámbito laboral, se suman igualmente los estereotipos sexistas. Estos están presentes desde las ofertas de empleo. Estos requisitos generalmente presentan sesgos en el uso del lenguaje, los cargos a optar y la solicitud de determinadas características físicas y étnicas, que discriminan a la mujer en su acceso a los trabajos, obligando a encajar en un determinado perfil y no siendo evaluada por su capacidad y competencias.

Evitar la discriminación pasa por evaluar los procesos de selección. Las ofertas de empleo tienden a ubicar a hombres y mujeres en un tipo de trabajo. Ejemplo se solicitan mujeres para secretarias y hombres para trabajos de ingeniería. Estas presuponen determinadas características y capacidad según el sexo de la persona.

En el marco de esos obstáculos educativos, sociales, políticos y culturales, el impacto de la Inteligencia Artificial en el empleo femenino o en la profundización o no de la cultura patriarcal deja más interrogantes que respuestas.

La mano detrás del programa

Así entonces, si la cultura patriarcal y los roles asignados en la cultura del cuido inciden en el desarrollo laboral de las mujeres, pueden sistemas tecnológicos como la IA profundizar estas brechas o podrían ser una herramienta útil para una sociedad más igualitaria. Si bien la tecnología como herramienta, podría masificar la educación positiva para una nueva cultura de mayor igualdad y oportunidad para las mujeres, estudios como los de la UNESCO (2024) evidencian que quienes programan el sistema vacían todos sus prejuicios.

En marzo de este año, la Organización de la ONU para la Educación, la Ciencia, y la Cultura, UNESCO, presento su estudio Prejuicios contra las mujeres y las niñas en los modelos de lenguaje grandes en el que demuestra como el lenguaje informático puede tener en modelos de lenguaje grandes de código abierto, como Llama 2 de META y GPT-2  de OpenAI, un significativo sesgo de género. El siguiente párrafo describe las desigualdades que se aplican a la hora de asignar trabajos a las mujeres:

 “Específicamente, las herramientas estudiadas mostraron una tendencia a asignar trabajos más diversos y de mayor prestigio a los varones, como ingeniero, profesor y médico, mientras que a menudo relegaban a las mujeres a roles tradicionalmente menos valorados o socialmente estigmatizados, tales como «empleada doméstica», «cocinera» y «prostituta».

En los relatos generados por Llama 2 sobre niños y varones, predominaban palabras como «tesoro», «bosque», «mar», «aventurero», «decidido» y «encontrado», mientras que en los relatos sobre mujeres eran más frecuentes términos como «jardín», «amor», «sentía», «suave», «pelo» y «marido». Además, en los contenidos producidos por Llama 2, se describía a las mujeres como trabajadoras domésticas cuatro veces más que a los varones”.|12|

El informe también hace referencia a la disparidad de género entre los autores que publican en el campo de la IA, destacando que solo el 18% de los autores en las principales conferencias al respecto son mujeres, y más del 80% de los profesores en el sector son hombres. 

Para la lingüista computacional María Ximena Gutiérrez, integrante del programa Macrodatos, Inteligencia Artificial e Internet del Centro de Investigaciones Interdisciplinarias en Ciencias y Humanidades (CEIICH) de la Universidad Nacional de México, el cual busca reflexionar desde las humanidades y la interdisciplina los avances de la IA, el sistema es susceptible a reproducir una gran cantidad de sesgos y por tanto afirma:

 “El enfoque predominante de la IA se basa en aprender de una gran cantidad de ejemplos. El sistema aprenderá de datos de origen que pueden estar sesgados.

…Si la IA tuviera que decidir a quién contratar, probablemente elegiría a un candidato varón. Le sucedió a una empresa multinacional especializada en comercio electrónico, streaming digital e inteligencia artificial.

Entre 2014 y 2015 descubrieron que sus motores de contratación discriminaban a las mujeres. ¿La razón? Su herramienta de selección, hasta ese momento experimental, trabajaba con un algoritmo que aprendió a valorar los patrones de las hojas curriculares en un tiempo de 10 años, y como el dominio masculino ha predominado en las industrias tecnológicas, una candidata sería discriminada sólo por ser mujer. Esto lo hacía no ser neutral en cuestiones de género”. |13|

Destaca la investigadora como conclusión que el sesgo no sólo está en la información que alimenta la IA, sino también en los grupos de trabajo que hacen la tecnología. Al ser alimentada por personas, la herramienta no es neutral. Las ideología y valores de los programadores determinaran su manera de seleccionar, jerarquizar y orientar la información.

En este punto cabe destacar la incidencia de la visión del norte global en el funcionamiento del sistema. Ello si tomamos en cuenta que muchas empresas contratan hombres blancos como directores y programadores. Así lo afirma la experta brasileño-colombiana Joana Varón, fundadora de la organización Coding-Rights, organización de mujeres brasileñas cuyos estudios determinaron cómo la discriminación hacia las mujeres se hace muy visible cuando se buscan imágenes. Tal como el siguiente ejemplo:

 “Los sistemas de reconocimiento facial, por ejemplo, funcionan de manera más precisa cuando son aplicados a rostros de hombres blancos. Y tienen un nivel de error más alto cuando son aplicados en rostros negros, y más aún, si se trata de mujeres negras.

…Las consecuencias pueden ser graves: una mujer negra identificada de manera equivocada por un software de reconocimiento facial de la policía, va a tener muchas más dificultades que un hombre para probar que el resultado de la máquina es erróneo, y va a estar sujeta a abordajes de violencia policial, tan comunes en la región”.|14|

Otro estudio como el desarrollado por investigadores de la empresa de inteligencia artificial (IA) Hugging Face y la Universidad de Leipzig (Sajonia-Alemania), |15| determinó que dos de los generadores de imágenes más populares reflejan prejuicios raciales y de género, que pueden perpetuar resultados discriminatorios en la vida real.

El informe estableció que el 97% de los resultados obtenidos para palabras como ‘consejero delegado’ o ‘director’ muestran imágenes de hombres blancos, al utilizar DALL-E 2 y Stable Diffusion, las dos herramientas de IA más utilizadas para crear imágenes a partir de texto. Aquí otro ejemplo de discriminación presentado en el informe:

 “En el caso de rasgos de personalidad, los resultados también mostraron importantes estereotipos. Cuando se agregaban adjetivos como ‘compasivo’, ‘emocional’ o ‘sensible’ para describir una profesión, la IA ofrecía más imágenes de mujeres; mientras que, si las palabras adicionales eran ‘obstinado’ o ‘intelectual’, en la mayoría de los casos, los resultados eran imágenes de hombres”.

Algunas organizaciones feministas acuñan el término de “colonialismo de los datos”. Ello porque hay oficios que son pensados desde lo masculino. Por ejemplo, cuando se buscan imágenes de astronautas en los buscadores de internet aparecen primero imágenes de hombres y en asistentes mujeres. Los datos están estructurados desde las características de una sociedad patriarcal y machista, tal como sostienen en el siguiente texto:

 “Los sistemas no tienen moral ni principios, solo buscan patrones. No hacen una evaluación crítica sobre la baja tasa de mujeres en altos puestos gerenciales ni tienen en cuenta los techos de cristal en el mundo académico. Sencillamente infieren que, como en esos lugares hay pocas mujeres, a la hora de evaluar un currículum u ofrecer una oportunidad, la condición de ‘mujer’ es causal de descarte”. (Busaniche, Ibidem)

Varón advierte sobre el riesgo de que la inteligencia artificial automatice las opresiones históricas de las mujeres. Una inquietud lógica si entendemos que los sistemas funcionan según como estén entrenados. Parten de los datos que poseen y sobre estos toman decisiones.    

Como los sistemas van creando patrones sobre los cuales aprenden, cualquier sesgo se va consolidando en las conductas determinadas para el procesamiento de los datos y en los algoritmos. La combinación de los algoritmos o instrucciones y los datos constituyen el aprendizaje de la IA, por lo que en este mundo digital es muy difícil hablar de neutralidad o imparcialidad ante las desigualdades estructurales de nuestras sociedades y el rol de la mujer.

Así también cada día crecen las denuncias o quejas por la discriminación étnica   producto de los errores y usos inadecuados de las inteligencias artificiales. En 2015, Google tuvo que disculparse porque su algoritmo etiqueto erróneamente la foto de dos personas negras como “gorilas”. Igualmente, las predicciones del sistema tienden a criminalizar a las personas afrodescendientes vinculándolas con altos riesgos de reincidencia o hechos delictivos. Estos sesgos culturales por razones étnicas y de género pueden tener puntos ciegos, ya que están normalizados o pasan desapercibidos dentro de las desigualdades estructurales de nuestras sociedades.

En ese sentido, la Inteligencia Artificial puede contener todo tipo de sesgos contra las mujeres y sus derechos. Ya sea por la ideología y prejuicios culturales del programador, el tipo de dato con el que se alimenta el sistema y el tipo de toma de decisiones producto de la suma de los sesgos anteriores.

La herramienta también es utilizada para reforzar estereotipos de género. Tales como el de la esposa perfecta, hermosa según una estética dominante, sumisa y a disposición del hombre que la programa. La narrativa dominante alrededor de los robots como pareja gira alrededor de la mujer perfecta que regrese sin quejarse al ámbito privado del hogar. Este ideal femenino es ampliamente publicitado a través de diversos productos para consumo masculino. No obstante, las mujeres también experimentan nuevas formas de relacionarse a través de esta tecnología con los llamados novios virtuales.  

Igualmente, la IA puede jugar un papel significativo en la naturalización de la violencia hacia la mujer en el ámbito laboral. Los acosadores pueden ser compañeros de trabajo, o personas con cargos superiores o de menor jerarquía.  Mensajes negativos o amenazantes a través del uso sistemático de la IA pueden desarrollar estrés, depresión, ansiedad o desmotivación. Este tipo de uso del sistema disminuye las posibilidades de un mundo del trabajo libre de violencia de genero. En 2023 el 39% de las mujeres trabajadoras en América latina y el Caribe, casi 4 de cada 10, reportó haber sido víctima de violencia y acoso en el trabajo. |16|