La inteligencia artificial inclusiva según la edad es importante

El edadismo es real. Es uno de esos prejuicios furtivos que hacen más daño del que nos damos cuenta, especialmente cuando se infiltran en los sistemas de inteligencia artificial que se supone que deben servirnos a todos. La forma en que diseñamos la inteligencia artificial puede desafiar los estereotipos dañinos o profundizarlos. Y, lamentablemente, el edadismo (prejuicio o discriminación basados en la edad de una persona) se está convirtiendo en un problema creciente en el mundo de la tecnología. Si no tenemos cuidado, esos mismos prejuicios se abrirán paso en los mismos sistemas de los que dependemos todos los días.

El edadismo en la IA no es solo un problema tecnológico, sino también social. Los adultos mayores constituyen un grupo demográfico cada vez mayor de la población mundial, en particular en el hemisferio norte, pero a menudo se los deja fuera de escena. Los sistemas de IA que los pasan por alto o los tergiversan pueden causar daños reales, reforzando la exclusión y la marginación cuando la inclusión debería ser el objetivo.

Pensemos en el sector tecnológico: los trabajadores mayores de 55 años representan solo el 17 % de los profesionales del sector, y eso a pesar de que casi la mitad de todos los trabajadores tecnológicos están nerviosos por perder su trabajo debido a su edad. No se trata solo de una cuestión de seguridad laboral, sino de cómo estos prejuicios erosionan la confianza y limitan las oportunidades de personas que todavía tienen mucho que ofrecer. Gran parte de esto se debe a conceptos erróneos muy trillados, como suponer que las personas mayores se resisten al cambio o tienen dificultades con la tecnología. Y cuando esa mentalidad se infiltra en el diseño de la IA, los resultados pueden ser devastadores.

Los sistemas de IA aprenden de los datos que reciben. Si esos datos están cargados de suposiciones discriminatorias por edad o no incluyen a los adultos mayores, la IA trasladará esos sesgos. Pensemos en los sistemas de reconocimiento de voz que no pueden entender las voces de personas mayores o en los algoritmos de atención médica que priorizan a los pacientes más jóvenes: estos problemas solo amplían la brecha. Esto es un fracaso tecnológico y un perjuicio para una gran parte de la población. Incluso algo tan simple como los chatbots que suponen que todos son jóvenes o las interfaces digitales que no tienen en cuenta el deterioro de la visión o las habilidades motoras son ejemplos claros de cómo el edadismo se cuela en la IA.

Los efectos son aún más profundos. Los algoritmos de contratación, por ejemplo, han filtrado a los candidatos de mayor edad, un problema que se ha puesto de manifiesto en demandas contra grandes corporaciones como IBM y HP, donde se despidió a trabajadores de mayor edad para dar paso a otros más jóvenes. Esto no sólo es poco ético, sino que también priva a estas empresas de la experiencia y el conocimiento que pueden impulsar la innovación.

Sin embargo, si lo hacemos bien, la IA puede ayudar a derribar estas barreras. Desarrollar una IA que incluya a todas las personas de todas las edades significa crear una tecnología que respete y beneficie a todos. Para ello, hay que empezar por unos cuantos pasos clave:

- Conjuntos de datos diversos: la IA debe entrenarse con datos que incluyan a personas de todas las edades y experiencias. De esta manera, garantizamos que la toma de decisiones sea justa y no favorezca a un grupo sobre otro.

- Diseño inclusivo: los adultos mayores deberían ser parte del proceso de diseño y prueba de productos de IA. Su aporte puede exponer suposiciones ocultas de discriminación por edad, como interfaces complicadas o sesgos involuntarios en el lenguaje.

- Pruebas rigurosas: es esencial probar los sistemas de IA para asegurarse de que funcionan para todos, independientemente de la edad. Esto significa ir más allá de lo básico y ver qué tan bien funcionan estos productos para usuarios mayores, para luego hacer los cambios necesarios para mejorar la accesibilidad.

-Un llamado a la acción para las empresas-

Entonces, ¿qué pueden hacer las empresas? Para empezar, necesitan repensar cómo contratan y retienen talento. Cambios simples, como evitar el lenguaje sesgado por la edad en las descripciones de trabajo (piense en "nativo digital" o "equipo joven y dinámico"), pueden marcar una gran diferencia. Las prácticas de contratación a ciegas y las oportunidades de mejora de las habilidades pueden dar a los empleados mayores las herramientas para prosperar en industrias de ritmo rápido. Las empresas también deben incluir la edad en sus estrategias de Diversidad, Equidad e Inclusión (DEI). La investigación de Boston Consulting Group muestra que los equipos diversos (de género, raza y sí, edad) generan un 19% más de ingresos impulsados por la innovación que los menos diversos. Los equipos intergeneracionales ofrecen claramente perspectivas diversas que pueden hacer que la IA sea más inclusiva y efectiva. Por lo tanto, estas no son solo iniciativas que hacen sentir bien, también son buenas para los negocios.

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El edadismo en la IA es complejo, pero no insoluble. De la misma manera que la representación es importante en los medios y la política, es crucial en el desarrollo de la IA. Las voces y experiencias de los adultos mayores deben estar presentes en cada paso, desde la lluvia de ideas hasta la implementación.