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Regulaciones clave para prevenir sesgos de género en la inteligencia artificial

Zulmy Díaz

Zulmy Díaz

Directora Digital

A pesar de los riesgos potenciales asociados con la inteligencia artificial (IA), la experta Cecilia Danesi destacó que esta tecnología también ofrece numerosas ventajas. Además, señaló que, si bien la IA puede presentar sesgos, la misma tecnología puede emplearse para controlar los algoritmos y detectar prácticas indebidas. En este contexto, resaltó la importancia de las nuevas regulaciones del uso de la IA, especialmente las impulsadas por la Unión Europea, como un elemento clave para evitar que las nuevas tecnologías nazcan con sesgos de género.

Danesi, miembro del Instituto de Estudios Europeos y Derechos Humanos, enfatizó que con las regulaciones adecuadas se puede garantizar que los algoritmos utilizados en la IA sean imparciales, lo que requiere una revisión especial de las tecnologías que presentan mayores riesgos. Durante una conferencia sobre humanismo tecnológico y el papel de las mujeres en las nuevas tecnologías, organizada por Huawei en el Mobile World Congress (MWC) en Barcelona, Danesi también subrayó la importancia de la educación y la diversidad en el sector tecnológico.

La experta señaló que actualmente solo el 22% de los profesionales en empleos tecnológicos son mujeres, lo que aumenta la probabilidad de que se desarrollen sesgos de género en las nuevas tecnologías. Además, destacó que la IA puede ser tanto una herramienta valiosa como una fuente de riesgo, y enfatizó la necesidad de crear advertencias sobre su uso indebido para prevenir posibles consecuencias negativas.

Estas advertencias llegan durante el tercer día del MWC de Barcelona, el congreso de tecnología móvil más grande del mundo. En el evento, también participó Rina Bogdanovic, una estudiante de biomedicina reconocida por su contribución al liderazgo de las mujeres. Bogdanovic destacó la importancia de las mujeres en el desarrollo de tecnologías en diversos campos, incluida la atención médica, y criticó la disparidad de financiamiento que enfrentan muchas investigadoras debido a su género.

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