La temporada navideña para Rosa, migrante y artesana venezolana, era la época perfecta para vender las bolsas artesanales que hacía en su emprendimiento. Pero venía acompañada de una paradoja: para poder producir lo suficiente para cumplir la demanda, necesitaba capital de trabajo para comprar materiales y, al mismo tiempo, necesitaba vender para obtener el dinero para comprar los insumos.
Sin historial crediticio, Rosa solo podía acceder a capital a través de prestamistas informales y potencialmente violentos. Pero cuando se acercó a Quipu Bank, todo cambió. Utilizando algoritmos de inteligencia artificial, Quipu Bank evaluó datos no tradicionales como transacciones en billeteras digitales y videos de su stock, determinando que Rosa tenía una alta probabilidad de pago. Hoy, Rosa ha incrementado su capacidad de préstamo de 100 a 1000 dólares.
Así como a Rosa, Quipu Bank ha otorgado 10.000 préstamos a pequeñas y pequeños emprendedores, dando ejemplo del potencial de la IA para cerrar brechas y fomentar la inclusión económica.
La anécdota fue compartida por Federico Moreno, líder en Inteligencia Artificial de dicho banco, en la reciente charla “Inteligencia Artificial: elementos para una innovación incluyente” desarrollada en el marco del Foro GLI 2024, en la que participaron también Ledenika Méndez, Directora Ejecutiva de Inclusión Digital del Gobierno Federal México; Paula Cardenau, Co-fundadora de Arbusta; María Eugenia Mereles, senior Account Executive de Microsoft y Lance Pierce, CEO de NetHope; y en la que se reflexionó una pregunta central: ¿Podría la inteligencia artificial ayudarnos a abordar las disparidades de género, impulsar un panorama de igualdad y promover la inclusión en Latinoamérica?
La IA ofrece enormes oportunidades para el sector social. Organizaciones de impacto ya están utilizando estas tecnologías para mejorar sus servicios y alcanzar a más personas. Un caso notable es el de los Servicios de Alivio Católicos, asociados a NetHope -empresa que trabaja con organizaciones sin ánimo de lucro para tejer redes que les permitan potenciar su uso de las tecnologías-, que emplean IA para optimizar su cadena de suministro y garantizar que los alimentos lleguen a quienes más los necesitan durante crisis alimentarias. De manera similar, el Consejo de Refugiados Danés, parte de la misma red, utiliza IA para gestionar mejor las poblaciones de refugiados, ayudándoles a encontrar nuevas oportunidades y estabilizar sus vidas en movimiento.
“Estas tecnologías a veces pueden ser cambios de juego para personas que no tienen entrenamiento de habilidades tradicionales pero a veces pueden dejarlos atrás”, Lance Pierce, CEO de NetHope.
Otro ejemplo mencionado durante la charla es Arbusta, una empresa que utiliza IA para capacitar a jóvenes sin formación técnica específica. “Vemos un enorme potencial para que muchas personas que hoy no acceden a la universidad tecnológica, muchos jóvenes y sobre todo mujeres en América Latina, puedan iniciar sus carreras a partir de la cercanía con la Inteligencia Artificial”, explicó Paula, su co fundadora, razón por la cual han integrado herramientas como Mid-Journey para entrenar a jóvenes en habilidades técnicas rápidamente, lo que demuestra cómo la IA puede acelerar los procesos de aprendizaje y ofrecer nuevas oportunidades de desarrollo profesional.
Y para María Eugenia, de Microsoft, esto es precisamente lo que viene hacer esta nueva tecnología: “Nos acelera, nos potencia, nos da la información más rápida, pero eso implica que nosotros tenemos que observar para poder tomar la decisión adecuada y aplicarla cuando creamos conveniente”.
Porque, indudablemente, el uso de esta herramienta también presenta desafíos significativos, especialmente en cuanto a los sesgos de género. Según cifras del Foro Económico Mundial, el 71% de los hombres jóvenes utilizan IA, frente al 59% de las mujeres. Esta brecha evidencia la necesidad de capacitar a más mujeres en IA, no sólo como usuarias, sino como creadoras.
Los Sesgos de Género en la IA
Uno de los mayores retos en el uso de la IA es la eliminación de sesgos, particularmente los de género, que surgen de datos no representativos o de algoritmos entrenados con información parcial. Un ejemplo, ampliamente conocido pero igual de impactante, es la dificultad de los modelos de IA para reconocer expresiones faciales de personas negras o de piel más oscura. O, por otro lado, las imágenes asociadas a términos como “doctor” y “enfermera” suelen estar sesgadas hacia hombres y mujeres, respectivamente.
Este tipo de sesgo perpetúa estereotipos y limita las oportunidades para las mujeres en campos dominados por hombres. “Si nosotros le damos esa información con sesgos, va a dar respuestas con sesgos. Entonces creo que es una responsabilidad nuestra comenzar a nutrir y elaborar procesos para operacionalizar todo lo que esté relacionado con la Inteligencia Artificial de la forma adecuada para justamente disminuir o eliminar esos sesgos que podamos tener”, expresó María Eugenia, senior Account Executive de Microsoft.
Logro que solo puede ser alcanzado si, tanto el sector público como el privado y la academia, se comprometen con la recolección de datos. “Asegurarnos de tener un dataset lo suficientemente grande, diverso, es clave para la representatividad estadística. Y hay muchas paradojas a veces que se esconden en los datasets”, expresó Federico Moreno, Líder en Inteligencia Artificial de Quipu Bank.
Entonces, ¿Cómo lograr que la IA sea verdaderamente inclusiva? Es fundamental que las mujeres sean también generadoras de estas tecnologías. Las mujeres latinoamericanas, en particular, tienen un papel crucial que desempeñar, pues su participación activa en la creación de aplicaciones de IA puede aportar perspectivas únicas y datos más diversos, ayudando a evitar sesgos y diseñar soluciones que reflejen mejor las necesidades de toda la población.
Es fundamental acercar a más mujeres a disciplinas STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas) y fomentar su involucramiento en el desarrollo de IA. Como mencionó Ledenika Méndez, directora ejecutiva de Inclusión Digital del Gobierno Federal México, “la inteligencia artificial debe ser diseñada por mujeres para mujeres, porque justamente, ¿quién nos conoce mejor que nosotras mismas?”. Esta perspectiva es esencial para desarrollar aplicaciones de IA que sean significativas y relevantes para las mujeres latinoamericanas, quienes enfrentan desafíos únicos y distintos a los de mujeres en otras regiones del mundo.
