El desarrollo de la inteligencia artificial y la tecnología en general suele analizarse desde una perspectiva técnica. Sin embargo, detrás de los algoritmos existen decisiones humanas, datos seleccionados por equipos de trabajo y estructuras culturales que también influyen en el resultado final. La tecnología, en ese sentido, reproduce parte de las lógicas de la sociedad que la crea.
Cristina Aranda se mueve precisamente en ese cruce entre lenguaje, tecnología y comportamiento social. Doctora en Lingüística y especialista en tecnologías del lenguaje, su trayectoria combina el mundo de las humanidades con el desarrollo de soluciones basadas en procesamiento del lenguaje natural, asistentes conversacionales y sistemas de inteligencia artificial. Desde ese enfoque interdisciplinario trabaja en ámbitos como la clasificación automática de textos, la recuperación de información, la generación de lenguaje o los sistemas de diálogo.
Cofundadora de la comunidad MujeresTech y vinculada a diversos proyectos de innovación digital, Aranda impulsa iniciativas destinadas a reducir la brecha de género en el sector tecnológico y a promover equipos multidisciplinarios en el desarrollo de soluciones basadas en datos. Su mirada pone el foco en un punto que cada vez preocupa más a empresas y organismos públicos: los sesgos que pueden incorporarse a los algoritmos y su impacto en decisiones que afectan a personas.
En esta entrevista analiza cómo la inteligencia artificial está transformando el trabajo, por qué la diversidad resulta clave en los equipos tecnológicos y qué rol deberían asumir las organizaciones para evitar que la automatización reproduzca desigualdades.
−Tu formación es lingüística, pero tu trabajo está muy vinculado a la inteligencia artificial y a las tecnologías del lenguaje. ¿Cómo se produce ese cruce entre disciplinas?
−El vínculo entre lenguaje y tecnología es más natural de lo que parece. Cada vez que una persona busca información en internet utiliza palabras, construye frases y formula preguntas. Ese proceso tiene una base lingüística muy clara. A partir de ahí surgen disciplinas como el procesamiento del lenguaje natural, que permite a las máquinas analizar textos, interpretar preguntas o generar respuestas. Esa intersección entre humanidades y tecnología abre un campo enorme de desarrollo para aplicaciones empresariales, desde asistentes virtuales hasta sistemas de análisis de información.
−¿Qué tipo de aplicaciones están utilizando hoy las empresas basadas en estas tecnologías?
−Las organizaciones utilizan sistemas de procesamiento del lenguaje en múltiples procesos. Existen herramientas que clasifican automáticamente grandes volúmenes de documentos, sistemas que permiten recuperar información relevante dentro de bases de datos complejas o asistentes conversacionales que interactúan con clientes y empleados. También se aplican tecnologías de análisis de voz, generación automática de lenguaje o sistemas de respuesta inteligente. Estas soluciones permiten optimizar procesos, mejorar la atención y gestionar información a gran escala.
−El crecimiento de la automatización también ha puesto sobre la mesa el problema de los sesgos en los algoritmos. ¿Por qué ocurre?
−Los algoritmos se entrenan con datos que provienen de la realidad social. Si esos datos contienen prejuicios o desigualdades, el sistema puede reproducirlos. Además, los equipos que diseñan las tecnologías también influyen en cómo se seleccionan y se interpretan esos datos. Cuando los grupos de trabajo son poco diversos, existe menos probabilidad de detectar determinados sesgos. El resultado puede afectar a decisiones relevantes, por ejemplo en procesos de selección, concesión de créditos o acceso a determinados servicios.
−¿Qué implicancias tiene esto para las empresas y para las áreas de Recursos Humanos?
−Las organizaciones deben comprender que la tecnología no es neutral. Los sistemas automatizados pueden influir en decisiones sobre personas, por lo que resulta fundamental revisar cómo se diseñan y cómo se utilizan. Recursos Humanos tiene un papel importante en este proceso, porque muchas herramientas digitales intervienen en la selección de talento, la evaluación de perfiles o el análisis de desempeño. La supervisión humana y la diversidad en los equipos de desarrollo son claves para minimizar riesgos.
−En el sector tecnológico sigue existiendo una brecha importante de género. ¿Qué factores influyen en esa situación?
−Una parte del problema tiene que ver con los estereotipos que se transmiten desde edades muy tempranas. Muchas niñas crecen sin referentes femeninos en áreas científicas o tecnológicas, lo que condiciona sus expectativas profesionales. Cuando revisamos los contenidos educativos o los relatos culturales vemos que la presencia de mujeres en esos ámbitos es mucho menor. Esa ausencia influye en las decisiones vocacionales y termina reflejándose en el mercado laboral.
−Desde tu trabajo en MujeresTech buscás precisamente revertir esa situación. ¿Cuál es el objetivo de esta iniciativa?
−MujeresTech nació con la idea de generar comunidad, visibilizar talento femenino y promover vocaciones tecnológicas. Organizamos actividades educativas, talleres de programación y robótica, y también trabajamos en la creación de redes profesionales. El objetivo es ampliar el acceso al conocimiento tecnológico y generar más referentes para las nuevas generaciones. La diversidad en el sector digital no es solo una cuestión de equidad, también mejora la calidad de los productos y servicios que se desarrollan.
−¿Por qué la diversidad resulta tan relevante para el desarrollo tecnológico?
−Los sistemas tecnológicos afectan a millones de personas. Si quienes los diseñan comparten experiencias similares, es más difícil identificar problemas que afectan a otros grupos. Equipos formados por perfiles distintos −ingenieros, lingüistas, sociólogos, psicólogos o especialistas en humanidades− pueden analizar los datos desde perspectivas diferentes. Esa diversidad enriquece el proceso de diseño y permite crear soluciones más robustas y responsables.
−Muchas organizaciones temen que la inteligencia artificial sustituya puestos de trabajo. ¿Cómo interpretás este proceso?
−La historia demuestra que cada transformación tecnológica modifica el mercado laboral. Algunas tareas se automatizan y aparecen otras nuevas vinculadas a las tecnologías emergentes. La inteligencia artificial puede liberar a las personas de trabajos repetitivos o muy mecánicos y abrir oportunidades en áreas relacionadas con la gestión de datos, el diseño de sistemas o el análisis de información. El desafío consiste en preparar a los profesionales para adaptarse a estos cambios.
−En ese contexto, ¿qué deberían priorizar las empresas en materia de talento?
−La formación continua resulta fundamental. Las organizaciones necesitan fomentar habilidades vinculadas al pensamiento crítico, la capacidad de aprendizaje y la colaboración interdisciplinaria. El trabajo del futuro requerirá perfiles capaces de combinar conocimiento técnico con comprensión del contexto social y cultural en el que se aplican las tecnologías.
−Para quienes quieren desarrollarse profesionalmente en este campo, ¿qué recomendación considerás clave?
−La curiosidad y la apertura al aprendizaje constante. El ámbito tecnológico evoluciona con mucha rapidez, por lo que la capacidad de formarse de manera permanente resulta esencial. También es importante perder el miedo a combinar disciplinas. Muchas de las innovaciones más interesantes surgen precisamente cuando se conectan campos de conocimiento que tradicionalmente estaban separados.
