Los sistemas avanzados de inteligencia artificial (IA) no solo reproducen los estereotipos de género ya bien identificados en el vasto ecosistema digital, sino que, según una reciente investigación de la Universidad de Stanford, los amplifican con una sofisticación casi preocupante. La conclusión es contundente: las mujeres en diversas profesiones son representadas en el ámbito digital —y, por lo tanto, por herramientas inteligentes como ChatGPT— como más jóvenes y, consecuentemente, menos experimentadas que los hombres, una tendencia que se acentúa notablemente en cargos de alto nivel o con ingresos más elevados. Parece que la IA ha decidido que la experiencia, en el caso femenino, es un dato tan irrelevante como una factura de expensas pagada a término.
Si bien investigaciones anteriores ya habían diseccionado los prejuicios de género y edad en diversas plataformas digitales y contextos específicos, el nuevo estudio de Stanford se propuso ir un paso más allá. Su objetivo era demostrar que estos sesgos, lejos de ser incidentales, trascienden sectores y configuran una tendencia generalizada que, lejos de amainar, se intensifica con el advenimiento de los sistemas avanzados de IA. Así lo explicó Douglas Guilbeault, profesor adjunto de comportamiento organizacional en la prestigiosa Escuela de Negocios de la Universidad de Stanford y principal artífice de esta reveladora investigación. La IA, en vez de ser la solución, se está revelando como el espejo implacable de nuestras peores taras.
La tecnología nunca ha sido neutral y a menudo amplifica las injusticias existentes. En su libro Tecnologia della rivoluzione, Diletta Huyskes abre una reflexión sobre las responsabilidades sociales de quienes innovan.
En la primera fase de esta minuciosa indagación, los especialistas diseccionaron cerca de 1.4 millones de imágenes y videos extraídos de cinco plataformas digitales de uso masivo: Google, Wikipedia, IMDb, Flickr y YouTube. La conclusión fue unánime y preocupante: “las mujeres son representadas sistemáticamente como más jóvenes que los hombres, sobre todo en representaciones de ocupaciones de mayor estatus y mejor remuneración”, según reza el estudio publicado en la prestigiosa revista Nature. Es decir, la IA nos presenta un mundo donde la juventud femenina es un requisito implícito para el éxito, como si las arrugas en el currículum solo fueran aceptables para los varones.
Estos hallazgos no son un mero capricho del algoritmo, sino una flagrante distorsión de la realidad. Al contrastarlos con los datos del censo de Estados Unidos, quedó en evidencia que la edad media en la vida laboral para ambos géneros es, en rigor, bastante similar en profesiones tan diversas como las médicas, educativas y administrativas. La realidad, al parecer, tiene otros datos, pero la IA prefiere su propia versión de los hechos.
Los autores del estudio desmenuzan los intrincados factores que alimentan este fenómeno. En sectores como el entretenimiento o la atención al cliente, por ejemplo, imperan normas sociales que ejercen una presión desproporcionada sobre las mujeres para mantener una apariencia juvenil, como si el calendario laboral femenino tuviera fecha de vencimiento. Los varones, mientras tanto, parecen ser inmunes a esa ‘fecha de caducidad’.
En ámbitos más ‘serios’ —léase, la investigación científica, la medicina y la docencia—, el panorama no mejora. Allí, la edad actúa como un indicativo de estatus, autoridad y poder, cualidades que, vaya sorpresa, han sido tradicionalmente asociadas a los hombres. Esta percepción, tan erróneamente aceptada como un billete de cien pesos falso, deriva en un fenómeno ampliamente denunciado por los movimientos feministas: aunque se abre la puerta a mujeres jóvenes, la ausencia de promociones al mismo ritmo que sus pares masculinos garantiza que los cargos de liderazgo, influencia y autoridad sigan siendo un coto de caza predominantemente masculino y maduro. La IA, parece, solo está siguiendo las instrucciones del viejo club de caballeros.
Mujeres minimizadas en el ámbito digital: El experimento
En una segunda fase del estudio, los autores se propusieron desentrañar cómo este sesgo visual, ya consolidado, impacta en la percepción social de las mujeres en el entorno profesional. Para lograrlo, orquestaron un experimento con 459 participantes, a quienes se les encomendó la tarea de utilizar Google Images para obtener descripciones de 22 ocupaciones seleccionadas al azar, con foco en los cruciales ámbitos de la ciencia, la tecnología y el arte. Un ejercicio para ver si el ojo humano también caía en la trampa del algoritmo.
El primer contingente, bautizado como “experimental”, fue instruido para buscar imágenes de ocupaciones específicas y compartirlas con los investigadores. La consigna era clara: identificar el género de la persona retratada, estimar su edad promedio y, lo más revelador, evaluar su disposición a contratarla. Una suerte de jurado improvisado, pero con la carga de los prejuicios digitales.
El segundo grupo, configurado como el de control, recibió idénticas instrucciones, con una salvedad fundamental: sus búsquedas se restringieron a imágenes de categorías neutras, relacionadas con objetos cotidianos (como “manzana”, “guitarra” o “pintura”), sin ningún tipo de alusión a profesiones. Una forma de medir la línea de base de la inocencia digital, antes de que el sesgo entrara en escena.
“Este diseño metodológico nos permitió evaluar las estimaciones de edad de los participantes del grupo experimental tras la exposición a una imagen de un hombre o una mujer, en contraste con las del grupo de control —libre de la influencia de ocupaciones—, así como las condicionadas por la creencia preexistente sobre el género predominantemente asociado a cada profesión”, detallaron los autores. Una maniobra que buscaba atrapar al prejuicio en su propia trampa.
Los resultados no dejaron lugar a dudas: la mera observación de fotografías reforzó la creencia de que las mujeres ‘aptas’ para estas profesiones debían ser más jóvenes. Este fenómeno no solo consolidó una percepción distorsionada, sino que también incidió directamente en las preferencias de contratación, revelando una tendencia preocupante: se consideraba más adecuados a los hombres de mayor edad —sinónimo de experiencia, claro está— y a las mujeres, invariablemente, más jóvenes. La IA, en su infinita sabiduría, parece haber clonado al seleccionador de personal más anticuado.
