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Plaza Pública 8-M

Mujeres, finanzas y algoritmos

Manifestación del 8M.

Patricia Suárez Ramírez

Cada vez que escribo sobre la mujer y la necesidad de impulsar su papel en la sociedad, las redes sociales me inundan con comentarios sumamente agresivos. No deja de sorprenderme, sobre todo porque en mis más de 10 años de activismo por un cambio de cultura bancaria, me he encontrado con discrepancias, pero no con la violencia verbal que caracteriza a los negacionistas de género.

Es por ello que un día como hoy, 8 de marzo, es más necesario que nunca volver a insistir en la necesidad de reivindicar el papel de la mujer en la sociedad. Si las mujeres que llenaron las calles de Nueva York a mediados del siglo XIX protestaron por sus míseras condiciones laborales, yo vengo hoy aquí a manifestarme contra la discriminación de las mujeres en las finanzas. Como presidenta de ASUFIN, asociación de usuarios financieros, he vivido innumerables ejemplos de cómo las finanzas personales y familiares condicionan el bienestar de las personas. Es por ello que es el momento de poner el foco precisamente en las condiciones económicas que garantizan a la mujer el acceso a su independencia y bienestar. Y no solo en la brecha salarial, ampliamente reconocida por los académicos y acreditada por los datos, sino también por la brecha de género en el acceso a productos y servicios financieros multiplicada por la digitalización de la economía, el creciente uso de la inteligencia artificial, la big data y los algoritmos.

¿Cómo es posible que en un ámbito aparentemente objetivo, basado en números, cálculos y fría toma de decisiones, nos encontremos con discriminaciones y sesgos de todo tipo? En lo que se conoce como “aprendizaje automático” o machine learning, los procesos de toma de decisiones mejoran a medida que se incorporan miles de evidencias al algoritmo, la conocida como big data. El sistema desarrolla una cierta capacidad para pensar por sí mismo, pero no podemos olvidar que sigue instrucciones y que replica la información que recoge de nuestra realidad: si la sociedad es racista, el algoritmo lo será; si la sociedad es machista, también. Esta situación empeora si tenemos en cuenta que, a pesar de que las pioneras en programación fueron mujeres –la primera persona que programó un algoritmo fue la matemática británica Ada Lovelace (1815-1852)– actualmente el mundo de la programación se compone mayoritariamente por hombres.

Para muestra, tres de ejemplos de las grandes tecnológicas. En primer lugar, Amazon y su proyecto estrella para la selección de personal: un robot diseñado para reclutar a los mejores trabajadores que, según destapó Reuters, desarrollaba patrones misóginos. Amazon tuvo que paralizar el proyecto que se basaba en los datos de la propia empresa de los últimos 10 años y que penalizaba las candidaturas que incluían palabras relativas al género femenino. Algo parecido sucedió con Facebook, que publicó anuncios de trabajo con sueldos más altos a hombres blancos, mientras que mostró anuncios de trabajos peor pagados a mujeres y personas de color. Finalmente, el conocido caso del algoritmo de la Applecard que ofreció a un exejecutivo de la compañía un límite de crédito veinte veces superior al de su mujer, y ello a pesar de tener peor historial crediticio que ella. El caso se viralizó, destapó sucesos similares y llevó a que el departamento de Servicios Financieros de Nueva York iniciara una investigación sobre la posible mala praxis de Goldman Sachs en la gestión de las tarjetas de crédito que comercializaba junto a Apple.

Décadas de conquistas y batallas para cambiar las mentalidades en la sociedad parecen destinadas a encallar en algo absolutamente impredecible: que la máquina perpetúe esquemas heredados. El desafío es gigante porque entronca con uno de los fenómenos más disruptivos en el mundo de las finanzas: la economía digital.

El sesgo en los algoritmos preocupa, y mucho, por eso la nueva estrategia digital europea ya está trabajando en la ética de la inteligencia artificial de manera que aprovechemos todo su potencial para corregir décadas de discriminación. Es un trabajo que nos llevará años, los expertos calculan que más de 10, pero no podemos arriesgarnos a que esta vez sea el algoritmo el que deje a las mujeres atrás.

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Patricia Suárez Ramírez es presidenta de ASUFIN.Patricia Suárez Ramírez

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