La transformación digital en sectores como la publicidad, ha acelerado la adopción de algoritmos de inteligencia artificial (IA) que han dejado en evidencia los sesgos o prejuicios de género y la falta de representación de las mujeres y niñas, especialmente en contenidos relacionados con liderazgo y carreras STEM.

En México, más del 85% de las mujeres está detrás de las decisiones de compra de casi cualquier categoría, sin embargo, las mexicanas de 25 a 54 años señalan[1] sentirse agredidas por la imagen de belleza que los medios promueven y a la cual no pueden acceder por falta de tiempo y/o dinero.

Considerando que muchas de las tareas publicitarias como la selección de mercados y mensajes guiados están siendo automatizadas, la IA podría intervenir para identificar y reducir el efecto de los prejuicios humanos, tales como el retratar la palabra “ingeniería”, “liderazgo” o “CEO” con imágenes de hombres, o la tendencia de seleccionar solo a mujeres para anuncios sobre cuidado del hogar y belleza.

Parte fundamental para lograr que la inteligencia artificial siga siendo una tecnología aliada en la búsqueda de la igualdad de género, es entender que los sistemas de IA tienen prejuicios porque son creaciones de desarrolladores humanos, de los cuales solo el 22%[2] son mujeres. Tecnologías como la IA deben promover una visión incluyente que evite la reproducción de sesgos de género, edad, raza, discapacidad o preferencia sexual desde el origen.

Frente a este escenario, AT&T México se unió al movimiento #SeeHer, que busca mejorar cómo las mujeres son representadas tanto frente como detrás de cámaras. Desde 2020, la compañía ha trabajado en construir mensajes más inclusivos en sus anuncios publicitarios utilizando la medida de equidad de género (GEM™ por sus siglas en inglés), que mide qué tanto se representa a las mujeres y niñas de una manera auténtica, respetuosa, apropiada y positiva.

La publicidad influye en la formación de los valores sociales y la IA es un agente clave para transformarlos. En los próximos años, uno de los retos más grandes será entrenar a los algoritmos desde la inclusividad, la diversidad y la representación igualitaria para disminuir la brecha digital con perspectiva de género.

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