El género de una IA sí influye cuando llega el momento de pagar por su trabajo
Durante años, los asistentes virtuales han hablado con voz de mujer. Siri, Alexa, los navegadores GPS y numerosas herramientas de atención automática han convertido la voz femenina en la opción predeterminada para interactuar con la tecnología.
La elección no parece casual. Diversos estudios sobre comportamiento humano relacionan las voces femeninas con la amabilidad, la empatía y las tareas de asistencia. Las voces masculinas, en cambio, suelen percibirse como más firmes, autoritarias o competentes en determinados contextos.
Un experimento realizado por investigadores de varias universidades europeas demuestra que estos prejuicios también pueden afectar a la forma en que valoramos el trabajo de una inteligencia artificial. Incluso cuando las personas aseguran que el género de una máquina les resulta indiferente.
La apariencia humana aumenta la confianza
El estudio reunió a 189 participantes, que utilizaron gafas de realidad virtual para interactuar con distintos asistentes digitales. El objetivo era comprobar cómo influyen el género y el aspecto de estos sistemas en la confianza que generan y en la recompensa económica que reciben.
Los voluntarios probaron tres tipos de agentes: un chatbot de texto, un robot de sobremesa y uno de dos avatares con apariencia humana llamados Johan y Johanna. Cada participante interactuó con el chatbot, el robot y uno de los dos personajes virtuales.
Todos los asistentes funcionaban con la misma tecnología: GPT-4, el modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI. Un modelo de lenguaje es un sistema de inteligencia artificial entrenado con grandes cantidades de texto para comprender instrucciones y generar respuestas coherentes.
Al utilizar el mismo modelo en los cuatro casos, los investigadores podían observar mejor el efecto del diseño y la presentación del agente. La capacidad técnica era esencialmente la misma; lo que cambiaba era la forma en que la IA se mostraba ante los participantes.
La recompensa económica no fue neutral
Tras completar las tareas, los participantes tuvieron que valorar la contribución de cada asistente y asignarle una cantidad de dinero. Podían entregarle hasta cuatro francos suizos y conservar el resto.
Los resultados mostraron que los agentes con aspecto humano generaban más confianza y recibían mayores recompensas que el robot de sobremesa. La diferencia resulta especialmente significativa porque muchos participantes habían afirmado previamente que preferían una IA sin apariencia humana o que el género del asistente no les importaba.
El comportamiento real, sin embargo, contó una historia distinta. Las decisiones económicas reflejaron que la imagen del asistente sí condicionaba la percepción de su trabajo. Johan y Johanna realizaban las mismas tareas y utilizaban la misma tecnología, pero no fueron tratados exactamente igual.
El estudio no permite atribuir toda la diferencia exclusivamente al género. La apariencia, el nombre, la expresividad o la sensación de cercanía también pudieron influir. Aun así, los resultados muestran que el diseño de una IA puede activar prejuicios similares a los que aplicamos a otras personas.
Por qué las voces femeninas se convirtieron en la norma
La industria tecnológica ha dado prioridad durante décadas a las voces femeninas en los sistemas de asistencia. Esta decisión se apoya en asociaciones sociales muy arraigadas: una voz de mujer se considera, de media, más cercana, paciente y tranquilizadora.
Esas características pueden favorecer la interacción con un dispositivo que debe responder preguntas, organizar citas, ofrecer indicaciones o resolver incidencias. El problema es que la supuesta neutralidad de estas elecciones oculta estereotipos de género.
La voz masculina tampoco está libre de sesgos. En determinados entornos puede percibirse como más competente o autoritaria, especialmente cuando la IA ofrece recomendaciones, dirige una tarea o adopta decisiones. Así, el género asignado a un agente puede modificar la confianza que inspira antes incluso de que el usuario evalúe la calidad de sus respuestas.
Los sistemas de IA también reproducen estereotipos
Estos sesgos no solo aparecen en la interfaz. También pueden incorporarse durante el entrenamiento de los modelos de inteligencia artificial. Los sistemas generativos aprenden patrones a partir de grandes colecciones de textos, imágenes y otros datos creados por personas.
Si esos datos contienen una representación desigual de hombres y mujeres, el modelo puede reproducirla. Por ejemplo, puede asociar determinadas profesiones con un género concreto, describir a hombres y mujeres de forma diferente o generar imágenes que refuercen roles tradicionales.
La falta de diversidad en el sector tecnológico agrava el problema. Las mujeres ocupan alrededor del 20 % de los puestos técnicos y representan aproximadamente el 12 % de las personas dedicadas a la investigación en inteligencia artificial, según datos de la UNESCO.
Una tecnología aparentemente neutral
El experimento deja una conclusión incómoda: cuanto más humana parece una IA, más fácil resulta confiar en ella, pero también más probable es que le atribuyamos prejuicios humanos. La apariencia puede convertir una herramienta digital en un agente al que juzgamos por su voz, su nombre o su género.
Para evitarlo, los diseñadores tendrán que evaluar no solo la precisión de los modelos, sino también la forma en que se presentan. Ofrecer voces y apariencias diversas, explicar cómo se toman las decisiones y medir las diferencias de trato puede ayudar a crear asistentes más justos.
La cuestión no consiste únicamente en decidir si una IA debe tener género. También hay que preguntarse qué expectativas activa esa elección y cómo puede influir en la confianza, la autoridad y el valor que las personas conceden a su trabajo.
