Un nuevo estudio publicado en Nature y difundido por la Universidad de California en Berkeley revela que los sistemas de inteligencia artificial y las plataformas en línea proyectan una imagen distorsionada de las mujeres: más jóvenes, menos experimentadas y con menor autoridad que los hombres. La conclusión es inquietante porque no habla solo de códigos y algoritmos, sino de un espejo global que multiplica los estereotipos que creíamos superados.
La distorsión digital
El trabajo, firmado por investigadores de Berkeley Haas, Stanford y Oxford, analizó 1,4 millones de imágenes y videos en línea junto a nueve grandes modelos de lenguaje entrenados con miles de millones de palabras. En los resultados, las mujeres aparecían sistemáticamente más jóvenes que los hombres en 3.495 categorías profesionales y sociales. La tendencia era especialmente marcada en los empleos de mayor estatus o remuneración. Sin embargo, los datos del censo estadounidense muestran que no hay diferencias significativas de edad entre hombres y mujeres en el mercado laboral de la última década.
Cómo los algoritmos traducen el sesgo
El estudio también puso a prueba modelos de lenguaje como ChatGPT, pidiéndoles que generaran currículos ficticios. Los resultados repitieron el patrón, los perfiles femeninos resultaron, en promedio, 1,6 años más jóvenes, con fechas de graduación más recientes y menos experiencia que los masculinos. Cuando el sistema evaluaba las candidaturas, consideraba más cualificados a los hombres mayores para los mismos puestos, incluso cuando los datos eran equivalentes.
El investigador Douglas Guilbeault, coautor del estudio, lo resumía así en declaraciones al comunicado oficial de prensa de Berkeley Haas:
“Las imágenes en línea muestran lo contrario de la realidad. Y aunque el internet esté equivocado, cuando nos dice que este ‘hecho’ es cierto y lo creemos, nos hunde más en el error”.
Lenguaje, imagen y poder
La distorsión no se limita a lo visual. El análisis de miles de millones de palabras procedentes de Reddit, Google News, Wikipedia y Twitter encontró un patrón también en las palabras. Las que iban asociadas a la juventud se vinculaban más estrechamente a las mujeres, mientras que los términos de autoridad o experiencia aparecían junto a nombres masculinos. En la representación digital, ellas rejuvenecen; ellos envejecen con prestigio.
El bucle del sesgo
El equipo comprobó además cómo esta representación altera la percepción humana. En un experimento con 500 participantes, quienes buscaron imágenes en Google de ciertas profesiones tendieron a recomendar edades más jóvenes para las mujeres al definir el perfil ideal de contratación. Los investigadores describen este fenómeno como un “bucle de retroalimentación”. Los sesgos digitales influyen en las percepciones humanas, que luego nutren los datos de entrenamiento de la IA, amplificando el error inicial.
El efecto fue más pronunciado en profesiones de prestigio como directora ejecutiva o astronauta, precisamente aquellas con mayores brechas salariales entre géneros. Danaé Mataxa, informática de la Universidad de Pensilvania, comentó en Science News que el estudio ofrece una prueba cuantitativa del edadismo laboral hacia las mujeres:
“Es dañino ver cómo la narrativa digital traza la vida profesional femenina como una curva que se desvanece tras los cuarenta”.
Entre la evidencia y la responsabilidad
El estudio llega en un momento en que las herramientas de contratación basadas en IA enfrentan una creciente presión legal, con varias demandas por discriminación de edad y género en sistemas automáticos de selección. La conclusión de los autores apunta que las tecnologías que prometían neutralidad están reproduciendo los prejuicios que decían combatir. La pregunta que queda flotando es si sabremos reprogramar el espejo antes de que su reflejo se convierta en norma.
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