Porque precisamos de resolver a questão do preconceito de género antes que a IA a piore

Sem dúvida, a ascensão da IA irá melhorar as nossas vidas em muitos aspetos, mas também apresenta sérios riscos. A IA baseia-se em algoritmos que aprendem com dados do mundo real para que, inadvertidamente, reforce os preconceitos sociais existentes. O Gartner prevê que, até 2022, 85% dos projetos de IA irão fornecer resultados errados devido à predisposição dos dados, algoritmos ou às equipas responsáveis pela sua gestão.

A questão não é IA, mas a forma como as pessoas a constroem. Existe um risco muito grande de que, em vez de resolver o problema de preconceito de género, a IA exacerba-o ainda mais. Hoje vemos anúncios segmentados em que algoritmos estão a perpetuar uma diferença salarial, segmentando anúncios de empregos com salários mais altos para homens. Enquanto isto, os assistentes virtuais – subalternos e não remunerados – tendem a ser retratados por mulheres e muitas mais mulheres que homens perdem empregos para a automação.

Três formas de impedir que a IA agrave a diferença entre géneros

A AI é suscetível de aumentar, em vez de diminuir, a diferença entre géneros no futuro se não forem tomadas medidas agora. É necessário uma abordagem tripla que englobe a consciencialização, a educação e a inclusão de mulheres em setores específicos.

1. Criar consciencialização e confiança na IA

É necessário aumentar o conhecimento geral e uma compreensão da IA para facilitar uma maior confiança e taxas de adoção mais altas. Ter perspetivas mais amplas sobre os diversos requisitos dos utilizadores e definir os desafios para enfrentar o uso da IA irá ajudar a mudar a perceção que temos da IA. É necessário transferir todas as perspetivas e disciplinas para o design e desenvolvimento da IA. Incluindo aqueles fora das funções científicas e tecnológicas específicas, como filosofia, resolução de problemas, ética, educação e direito.

2. Educar e aprimorar habilidades

As lacunas de género das habilidades de IA podem exacerbar as lacunas de género na participação económica e nas oportunidades no futuro, uma vez que a IA abrange um conjunto de habilidades cada vez mais procuradas. De acordo com uma pesquisa EY recente sobre o futuro do talento na Europa, 41% dos entrevistados destacaram que a promoção da participação das mulheres nos graus de ciência, tecnologia, engenharia e matemática (STEM) é uma das principais iniciativas políticas que provavelmente terão maior impacto no mercado de trabalho. Isto pode ser alcançado não apenas devido a iniciativas atuais para atrair mulheres para os campos de tecnologia e STEM, mas também capacitando-as em empregos existentes a trabalharem com ferramentas e tecnologia de aumento de IA.

3. Representar as mulheres de maneira justa em diferentes setores

É ainda preciso ter cuidado para que a crescente representação das mulheres no mercado de trabalho não se limite apenas a alguns setores tradicionalmente femininos, como organizações sem fins lucrativos, saúde e educação – é necessário definir novos padrões noutros setores. A inclusão de mulheres deve ser garantida em novos campos, incluindo software, engenharia e serviços de TI, além de áreas tradicionalmente dominadas por homens, como finanças e manufatura. As mulheres precisam também de estar equipadas para desempenharem papéis de responsabilidade nos setores públicos. Para garantir que a IA é desenvolvida de forma mais inclusiva possível e que os benefícios são compartilhados de forma igual, independentemente do género, raça, etnia, etc., abordagens top-down, como o estabelecimento de padrões globais, terão que ser trabalhadas com esforços bottom-up.

Corrigir o preconceito de género

Acredito que uma abordagem à inovação que responda às questões de género ajudará a retificar o preconceito embutido atualmente no sistema, enquanto acelera a inclusão das mulheres no mundo do trabalho. No entanto, é preciso pensar em como podemos alavancar melhor a IA, melhorar a posição das mulheres nos campos STEM e assim ter uma representação justa das mesmas em todos os setores.

As mulheres precisam de ser arquitetas e utilizadores finais dos produtos e serviços habilitados para a IA do futuro. Ao mudar a perceção e o papel das mulheres dentro da sociedade, podemos corrigir os bugs digitais que perpetuam o preconceito existente e tornar o ciclo de vida da IA mais confiável. A tecnologia pode fazer muitas coisas fantásticas, mas não pode resolver todos os nossos problemas por nós. Se não tivermos cuidado, esta pode acabar por piorar os nossos problemas – institucionalizando o preconceito e exacerbando a desigualdade. Para evitar que tal aconteça, as organizações precisam de estar cientes do preconceito de género ao desenvolverem e implementarem a IA. 

Os líderes precisam de perguntar a si próprios o seguinte:

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