Subgrupo: 2
- Moderadora: Victoria Pérez, Mujeres IT.
- Relatora: Agustina de Benedetto, Agesic.
- Participaron 9 (nueve) personas de 7 (siete) empresas y organizaciones de la sociedad civil.
Intercambio realizado
En esta sección se detallan los aportes de cada participante.
Todas las participantes tuvieron su espacio para compartir su visión, la cual se presenta a continuación manteniendo el orden en el que sucedieron durante la actividad.
Nerafox SA - Ivana Otero (Sector privado)
Plantea que podría utilizarse la inteligencia artificial y los datos para mejorar las tomas de decisiones en temáticas como por ejemplo la infraestructura y el transporte. Destaca que con el uso de la inteligencia artificial y los datos pueden tomarse mejores decisiones y focalizadas según las necesidades. También, puede ser de mucha utilidad para realizar análisis de prevalencia de enfermedades y aportar para la prevención de las mismas. Mencionó como ejemplo: Singapur.
These - Belén Marín Vespa (Sector privado)
Destaca que se debe trabajar en fortalecer la institucionalidad e identifica necesario establecer un organismo que brinde lineamientos en estos temas y también aporte en los casos de uso.
Indica que se podría utilizar la inteligencia artificial en el ámbito judicial con el fin de entender o comprender el proceso de toma de decisiones. Asimismo, indica que podrían incorporar ésta tecnología para trabajar las denuncias.
Respecto a los impactos que puede tener la inteligencia artificial, destaca que podrían implementarse políticas con el objetivo de mitigar los impactos negativos en el ámbito laboral y en el educativo. En este último, se deben pensar acciones alineadas a las limitaciones de la educación. Plantea la necesidad de la generación de nuevas herramientas educativas y también destaca la importancia de asegurar accesibilidad en estos temas para no generar desigualdades.
Mujeres IT - Sabrina Lanzotti (Sociedad civil)
Indica que se podría aplicar la inteligencia artificial en las políticas sociales y como una herramienta para medir impacto y análisis en cuestiones de género. Ejemplo de uso: planes sociales.
También, indica que se debe trabajar en la estandarización de los casos de uso para no replicar sesgos. El ecosistema de la inteligencia artificial debe trabajar y establecer parámetros para disminuir los riesgos.
Mujeres IT - Maitê Tiemi de Moura (Sociedad civil)
Actualmente los sistemas replican sesgos. Se debe trabajar en la transparencia de los algoritmos. Sería importante incorporar desde el diseño (framework) la perspectiva de género.
Otro aspecto para incorporar a la estrategia son las políticas de seguridad de datos en la inteligencia artificial. Se debe asegurar la protección de los mismos.
Por último, en el ámbito laboral, se debe trabajar en la reconversión o protección de los empleos que pueden verse afectados por el uso de la inteligencia artificial.
Ottera Inc -Joana Auriello (Sector privado)
Destaca que se debe trabajar en el sector público en: la calidad de los datos, incorporación de acciones para no duplicar el registro en los distintos organismos, la generación de casos de uso y normativa asociada. Estas acciones deben estar acompañadas en un proceso de centralización de datos.
Otro aspecto importante es la generación de herramientas en las instituciones públicas para estandarizar los procedimientos y los recursos. Se debe estandarizar los datos incorporando perspectiva de género para minimizar los riesgos. Además, propone incorporar a las mujeres en los ámbitos de trabajo que utilizan la inteligencia artificial.
Ejemplo de uso en el Estado: aplicar el uso en el sistema de salud (historia clínica electrónica).
Respecto del ecosistema, plantea que se podría promover la financiación (por ejemplo, a través de ANII) para trabajar estos temas y apoyar estos proyectos en los organismos. También, se debe apoyar al sector privado/empresas lideradas por mujeres y universidades.
También se debe trabajar en promover la formación de las mujeres en la temática.
Respecto de la seguridad, en los organismos se tiene que trabajar en la anonimización de datos, generación de roles de acceso y fortalecimiento de conocimiento en la temática generando capacitaciones.
Es importante el trabajo en la adopción, los casos de uso y la transparencia de la inteligencia artificial. Se debe clarificar la responsabilidad de los organismos frente a la inteligencia artificial y los datos.
Por último, destaca que se debe trabajar para integrar a todas las personas y generaciones. Trabajar con el sistema educativo y acciones de difusión en estos temas.
These - Georgina Chiappa (Sector privado)
Indica que se debe trabajar en la seguridad de la inteligencia artificial. Tener en cuenta los roles de acceso y el análisis de la información. Se podrían incorporar esquemas de chequeos o control de cómo toma las decisiones la inteligencia artificial.
Respecto a los recursos humanos, se deben pensar políticas o acciones (capacitaciones) para incorporar a los trabajadores y mitigar los riesgos asociados a la pérdida de empleo. Por otro lado, se debe trabajar en los nuevos empleos o tareas que puedan surgir producto de esta tecnología.
Generar políticas de incentivos para empresas ya que las empresas cada vez van a necesitar menos empleados porque la inteligencia artificial reemplaza a las personas.
QA tester - Agustina Olivera (Sector privado)
Señala que la estrategia de inteligencia artificial debe incluir soluciones para personas con discapacidad. Trabajar con personas con discapacidad en estas discusiones para incorporar esta perspectiva.
TMG - Alejandra García (Sector privado)
El Estado debe brindar herramientas a las personas sobre la inteligencia artificial. Se podrían incorporar capacitaciones y campañas informativas intergeneracionales. En los espacios de participación ciudadana afirma que se deben incluir a las mujeres y a las personas diversas.
Respecto de la formación, se tienen que garantizar cupos y trabajar en el ámbito educativo para que las mujeres tengas más acceso a la tecnología. Incluir la tecnología desde los primeros años de la educación. También, destaca que se debe trabajar para saldar las desigualdades entre la educación pública y privada.
Ejemplo: Brasil creó un Ministerio de Ciencia, Innovación y Tecnología para fortalecer la institucionalidad en estos temas.
TCS - Tatiana Fernández (Sector privado)
La inteligencia artificial puede aportar de forma positiva en el ámbito educativo, salud, etc. Indica que también genera miedo. Señala que la automatización genera rechazo. Para poder superar esto, se debe incorporar la dimensión de responsabilidad y conciencia.
También, destaca que existe una brecha entre el sector público y el privado. Hay disparidad en el uso de la inteligencia artificial, no todos los sectores la incorporan. Para mitigar esto se podría pensar en capacitaciones.
La estrategia debe incluir al sector laboral y al educativo para que puedan incorporar la utilización de la inteligencia artificial en sus sectores. Se debe trabajar en estrategias para incluir a los que quedan excluidos o más relegados en el uso
Por último, indica que la estrategia tiene que tener una línea de base o diseño con perspectiva de género.
Síntesis del intercambio
Generar un framework con perspectiva de género, centrado en las personas, incorporando ética y mitigando los sesgos. Esto se debería aplicar tanto para la estrategia de datos como para la estrategia de inteligencia artificial.
Se debe incorporar al ecosistema para trabajar de manera intersectorial: público, privado, sociedad civil, cooperación internacional.
Es un proceso que debe tener adaptabilidad e incorporar aspectos de accesibilidad.
Líneas de acción identificadas
A continuación, se detallan las principales líneas de acción identificadas agrupadas por ejes temáticos:
- Regulación/ Institucionalidad/gobernanza
- Establecer un organismo que brinde lineamientos en estos temas y que incorpore la perspectiva de género como base.
- Generar normativa para brindar lineamientos en estos temas y con perspectiva de género.
- Clarificar las responsabilidades y/o identificar los responsables en el uso de la inteligencia artificial y de los datos.
- Transparentar el proceso de toma de decisiones de la inteligencia artificial.
- Elaborar leyes laborales específicas para a reconversión o protección de los empleos.
- Formación e inclusión:
- Generar reformas educativas con herramientas concretas que sirvan para el futuro. Se debe poner foco en la formación de mujeres.
- Realizar capacitaciones tanto para las personas en general como para el sector laboral.
- Generar políticas específicas para mitigar los riesgos en el mercado laboral.
- Generar acciones de concientización en la temática. Pensar en todos los sectores, incluyendo diversidad, discapacidad y personas mayores.
- Conformar equipos diversos de desarrollo (incorporación de mujeres en estos equipos)
- Apoyo económico a emprendedoras o proyectos que utilicen esta tecnología.
- Seguridad
- Realización de auditorías sobre los modelos de la inteligencia artificial, transparencia y trazabilidad.
- Brindar mayor transparencia. Entender cómo se toman las decisiones cuándo se aplica la inteligencia artificial.
- Definir casos de uso de la inteligencia artificial.
- Protección y cuidado de datos personales. Establecer tratamiento por roles, que se anonimicen o lineamientos generales para tratar roles.