Noticia publicada en Cadena Ser (23/10/2024)
El miércoles 30 de octubre, Lorena Fernández, directora de Comunicación Digital en la Universidad de Deusto, ofrecerá una conferencia en la Torre Iberdrola de Bilbao sobre el impacto de los sesgos de género en los algoritmos y tecnologías de inteligencia artificial. El evento, titulado «De aquellos sesgos, estos algoritmos: ¿a quién nos dejamos fuera cuando no incorporamos la perspectiva de género?», forma parte del ciclo de conferencias Aula Abierta organizado por SER Euskadi.
Los sesgos de género en la IA: una realidad preocupante
Fernández es una reconocida experta en la intersección entre género y tecnología, y ha destacado en numerosas ocasiones que los estereotipos presentes en la sociedad se reflejan y refuerzan en las tecnologías. Como menciona en diversas charlas, los algoritmos que definen nuestras interacciones digitales y decisiones importantes, como el acceso a ofertas laborales o préstamos bancarios, están alimentados por grandes volúmenes de datos que provienen de una sociedad con prejuicios y estereotipos de género. Esto provoca que, en muchas ocasiones, las mujeres, así como otros grupos minoritarios, queden excluidos o discriminados por estas herramientas tecnológicas. Un ejemplo claro es el sesgo observado en herramientas como Google Translate, que refuerza estereotipos de género al asociar profesiones o atributos a un género específico.
En esta conferencia, Fernández abordará cómo estos sesgos no son solo un problema técnico, sino también social, y cómo es crucial que las empresas y desarrolladores incluyan equipos diversos para evitar perpetuar desigualdades. Además, aportará ejemplos concretos de cómo las mujeres se ven afectadas por estos sesgos, tanto en el ámbito laboral como en la vida cotidiana, y ofrecerá soluciones sobre cómo reducir este impacto a través de enfoques más inclusivos en la creación de tecnologías.
Una experta con amplia trayectoria en el campo de la tecnología y la igualdad
Lorena Fernández no es solo una voz autorizada en el tema de los sesgos de género en la tecnología, sino también una referente en la divulgación sobre igualdad en el ámbito STEAM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería, Artes y Matemáticas). Coautora del juego de mesa Nobel Run, diseñado para visibilizar a mujeres científicas, ha sido activa en iniciativas como Inspira STEAM, cuyo objetivo es romper con los estereotipos de género en las vocaciones tecnológicas desde edades tempranas. Fernández defiende que la falta de diversidad en el desarrollo tecnológico no solo afecta a la equidad, sino también a la calidad de los productos que usamos a diario.
Además de su faceta como divulgadora, Fernández ha participado en eventos europeos como Women in Science, donde ha alertado sobre cómo los sesgos de género no solo se reflejan en los algoritmos de inteligencia artificial, sino que también afectan a aspectos cruciales de la vida profesional de las mujeres, como las promociones laborales o el acceso a posiciones de alto nivel, con ejemplos tan impactantes como el realizado por la Universidad Carnegie Mellon, que reveló diferencias significativas en la publicidad de empleos bien remunerados entre hombres y mujeres.
Un evento para reflexionar sobre el futuro de la tecnología inclusiva
Esta conferencia es una oportunidad única para que profesionales, estudiantes y personas interesadas en el futuro de la inteligencia artificial y la igualdad de género reflexionen sobre los retos actuales y futuros. La entrada es libre, y los asistentes podrán participar en un debate abierto con la ponente, quien, sin duda, ofrecerá una perspectiva crítica y constructiva sobre cómo construir tecnologías más justas e inclusivas.
Para quienes quieran conocer más sobre los aportes de Lorena Fernández en este ámbito, pueden consultar su perfil profesional en LinkedIn, donde detalla su amplia trayectoria en comunicación digital, tecnología y su compromiso con la igualdad de género.
Detalles de la jornada:
- Fecha: 30 de octubre
- Hora: 18:00h a 19:30h
- Lugar: Torre Iberdrola, planta 29, Bilbao
- Inscripción
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