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Doxa 1187

Comprender a los consumidores jóvenes de China

Las personas menores de 40 años representan el 79% del gasto en bienes y servicios de lujo en China.

Por Zak Dychtwald 
Demografía
Harvard Business Review

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Resumen. Todo el mundo habla en estos días del poder económico de las generaciones más jóvenes en China, y por una buena razón. La población china menor de 40 años es una fuerza a tener en cuenta. Pero, ¿cómo se comparan las generaciones más jóvenes de China con las generaciones más jóvenes de otros países? No es tan fácil hacer comparaciones, pero en este artículo, Zak Dychtwald ofrece un marco útil para hacer precisamente eso.
"¿Los Millennials en China también aman las tostadas de aguacate?"

Un ejecutivo global me preguntó esto, en serio, hace un mes.

Recibo preguntas como esta porque soy el fundador de una empresa de conocimiento del mercado llamada Young China Group. Siempre que doy charlas, ya sea en Londres, El Cairo o Río, la gente siempre hace la misma pregunta: "¿Cómo se comparan las generaciones más jóvenes en China con las nuestras?"

La pregunta surge con tanta frecuencia que he desarrollado un marco abierto para responderla, uno que puede ayudar a dar sentido a las placas tectónicas que cambian rápidamente del consumo global. Ha sido útil en particular para nosotros en Young China Group, ya que ayudamos a las marcas globales y a los inversores a comprender a los consumidores jóvenes en China y Occidente, pero es lo suficientemente abierto como para aplicarse de manera más amplia.

El marco incluye cuatro "órbitas de investigación": principios generales de organización, es decir, que dejan espacio para la deriva entre puntos. Considérelos uno por uno.

1. Poder generacional

¿Cuánto impacto de mercado tiene una cohorte de jóvenes en su país?

Los diferentes países tienen diferentes órdenes jerárquicas generacionales. No todas las cohortes de jóvenes del mundo tienen tanta influencia económica en su propio ecosistema nacional de consumidores como sus pares de otros países. En la mayoría de las economías occidentales, la riqueza todavía se concentra en los tramos de edad de Boomer +, como este gráfico deja alarmantemente claro.


Olvidamos esto en parte porque los jóvenes aparecen en los titulares y se ven bien en las campañas publicitarias. Los millennials y la generación Z pueden impulsar tendencias y ser noticia en los Estados Unidos, pero los boomers siguen siendo los principales consumidores. Son los que mueven los mercados.

En China, por el contrario, los jóvenes marcan tendencias y mueven los mercados. El tamaño de la población es un factor, naturalmente. Los jóvenes chinos, con lo que me refiero a personas menores de 40 años, vagamente equivalentes a nuestros Millennials y a la Generación Z, superan en número a los jóvenes estadounidenses cinco a uno. Pero hay más en la historia que eso. Las generaciones jóvenes de China son las primeras para quienes el consumismo es algo natural. Nacidos en la era económica moderna de China, no saben nada más. Esto contrasta radicalmente con sus padres y abuelos, la mayoría de los cuales crecieron en la pobreza en un clima político muy diferente y, como resultado, desarrollaron un enfoque de la vida famoso por su ahorro, similar al enfoque que desarrollaron muchos estadounidenses durante la Gran Depresión. Las generaciones mayores de China han tenido que aprender a ser consumidores, mientras que las generaciones más jóvenes simplemente lo entienden..

La generación anterior de China se definió por su capacidad para "comer amargo", es decir, para hacer cosas difíciles durante mucho tiempo con una gratificación profundamente retrasada. En cierto modo, la historia económica de China se puede resumir en esta evolución generacional: la generación anterior comió amargo ayer para que hoy la generación más joven pueda comer estofado .

El resultado es una división en el poder adquisitivo generacional que es bastante asombrosa. El setenta y nueve por ciento del gasto en bienes y servicios de lujo en China lo realizan personas menores de 40 años. No solo eso, según McKinsey y Bain, China representará aproximadamente la mitad del total mundial.gastos de lujo para 2025. Pre-Covid, China era el país que más gastaba en viajes al exterior del mundo, y la población de 40 años o menos posee dos tercios de los pasaportes del país. Un tercio de todos los estudiantes que estudian en el extranjero en los Estados Unidos provienen de China. Nuestras universidades son tan dependientes del cliente educativo chino, de hecho, que al comienzo de la guerra comercial entre Estados Unidos y China, algunas de ellas, incluida la Universidad de Illinois Urbana-Champagne, suscribieron pólizas de seguro sustanciales contra el declive esperado en China. estudiantes.

Cuando desee comprender las cohortes de personas de la misma edad a nivel mundial en esta dimensión, la ecuación básica es simple: el tamaño de la población más el potencial de gasto es igual al poder generacional. Las variables son los hábitos de gasto y la fluidez financiera intergeneracional, sobre los que más adelante.

2. Distancia generacional

¿Qué tan amplias o profundas son las brechas generacionales en ese país?

Esta pregunta es fundamental. Por ejemplo, ¿qué tan diferentes son los Boomers de sus hijos en los Estados Unidos y cómo se compara eso con la diferencia entre generaciones comparables en China?

En Young China Group, solemos decir que mientras que Estados Unidos y Europa Occidental tienen brechas generacionales , China tiene brechas generacionales . Aquí hay una forma de verlo: cuando mi padre estaba debatiendo si ir o no a Woodstock, en 1969, los padres de mis amigos en China todavía estaban sumidos en la Revolución Cultural, y China tenía un PIB per cápita de US $ 100. Dada la asombrosa cantidad de cambios sociales y económicos que China ha experimentado desde entonces, ¿cuánto cree que tienen en común los padres mayores en China con sus hijos adultos hoy en día?

En China, dice el chiste, hay una brecha generacional cada tres años. La magnitud y la velocidad del cambio en el país durante los últimos treinta años en realidad hace que sea imposible capturar una franja de población de 20 años usando una sola designación como Millennial o Boomer. Cuando en Young China Group analizamos cohortes generacionales, tendemos a hacerlo utilizando intervalos de 10 o incluso de 5 años. Hacemos preguntas como, "¿Cuáles son las actitudes posteriores a la década de 1995 hacia la tendencia de las zapatillas?"

La distancia generacional se vuelve especialmente importante cuando se considera cómo se mueven las tendencias entre generaciones, qué tan similares o diferentes son los hábitos de gasto y estilo de vida entre los niños y sus padres, y si incluso tiene sentido hablar genéricamente sobre “el consumidor” en un país determinado.

3. Continuidad generacional

 ¿Cómo afecta su visión del mundo el ser hijos de sus padres? ¿De qué manera se rebelan contra sus padres o siguen sus pasos?

 Hay una razón por la que su primera sesión de terapia comienza con: "Entonces, háblame de tu madre". Heredamos una enorme cantidad de nuestros padres: nuestra cosmovisión y sistema moral, nuestra comprensión de "valía" y "valor", nuestro sentido de las carreras a seguir, y mucho más.

En los Estados Unidos, los Boomers a menudo se definían a sí mismos rebelándose contra las creencias y valores de sus padres: rechazaron la autoridad, siguieron sus pasiones y se convirtieron en la Generación Yo. En ese momento, esto era radical, pero los millennials estadounidenses hoy lo aceptan todo como normal.

Obviamente, las cosas son muy diferentes en China. La generación anterior creció en la era maoísta, cuando la hambruna era generalizada, las necesidades eran escasas y la educación se desalentaba. Hoy, como consecuencia, los Millennials y la Generación Z de China han interiorizado la sensación de que la búsqueda del lujo, incluso los lujos relativos como grandes comidas fuera y elaboradas bebidas de té  , es una empresa que vale la pena. Se complacen a sí mismos como "amantes de la comida", gastan conspicuamente en artículos de lujo, estudian en el extranjero. Aunque muchos se burlarían de esto, de alguna manera están viviendo los sueños de sus padres.

4. Fluidez financiera intergeneracional

¿Cómo se mueve el dinero entre generaciones?

Si desea comparar el poder generacional y el impacto en el mercado, preste especial atención a esta pregunta: ¿Por qué los jóvenes son los motores del mercado en China? No es que tengan más dinero o trabajos mejor pagados que sus pares en, digamos, Estados Unidos. Más bien, es que el dinero se mueve mucho más libremente entre generaciones en China que en Estados Unidos.

En los Estados Unidos, los boomers siguen siendo motores del mercado porque se han aferrado a su dinero. Los padres apoyan a sus hijos más que en el pasado, es cierto, pero ese apoyo palidece en comparación con lo que están haciendo sus homólogos en China y otras partes de Asia.

Además de eso, cuando compara el número de personas menores de 40 años en China (más de 700 millones) con la población total (que se acerca a los 1.500 millones), se da cuenta de que el número es proporcionalmente pequeño; con una edad promedio de 38 años, China no es tan joven como el otro gigante demográfico asiático, India, cuya edad promedio es un poco menos de 27 años. Como resultado, el panorama demográfico en China se parece un poco a una pirámide invertida. Debido a un baby boom masivo en las décadas de 1950 y 1960, seguido por la explosión de bebés causada por la política de un solo hijo de China, lanzada en 1979, China tiene lo que llamamos la crisis del 4-2-1: cuatro abuelos por cada dos padres por cada Un niño.

Esa pirámide invertida funciona como un embudo y explica cómo los jóvenes con una fracción de los ingresos de sus contrapartes estadounidenses están generando un gran impacto en el mercado. Un niño es el receptor de dos generaciones de dinero, amor, atención, sueños y enormes cantidades de presión.

***

Muchas de las personas con las que he trabajado han encontrado útil el marco que he presentado en este artículo. Al incorporar información en él, puede comparar diferentes generaciones dentro de un país, o similares en países de todo el mundo. Ya sea que esté haciendo estas comparaciones para un plan de marketing, una estrategia de inversión o algo más, el marco y sus cuatro órbitas de investigación le permitirán ir más allá de los estereotipos generacionales que ya son delgados, que regularmente se llevan al punto de ruptura cuando trate de estirarlos uniformemente por todo el mundo.

Zak Dychtwald es el autor de Young China: How the Restless Generation Will Change Their Country and the World (St. Martin's Press, 2018) y el fundador de Young China Group.

 

Doxa 1165

Las mujeres negras tienen más probabilidades de iniciar un negocio que los hombres blancos

Por Donna Kelley, Mahdi Majbouri, y Angela Randolph 
Demografía
Harvard Business Review
Resumen. A pesar de iniciar empresas a un ritmo elevado, el 3% de las mujeres negras tienen empresas maduras. En contraste, las mujeres blancas tienen más del doble de probabilidades de ser propietarias de negocios maduras (7%), a pesar de comenzar con tasas más bajas. Esta disparidad entre la alta actividad empresarial inicial y la baja actividad empresarial establecida entre las mujeres negras sugiere problemas potenciales para mantener un negocio. Permitir el acceso al espíritu empresarial para todos los grupos de la sociedad nos beneficia a todos al crear oportunidades de empleo, aumentar la innovación, combatir las desigualdades de ingresos y hacer realidad una diversidad de ideas.
En los Estados Unidos, un asombroso 17% de las mujeres negras están en proceso de iniciar o administrar nuevos negocios. Eso se compara con solo el 10% de las mujeres blancas y el 15% de los hombres blancos.

Sin embargo, a pesar de esta ventaja inicial, solo el 3% de las mujeres negras tienen empresas maduras. Para comprender por qué se produce esta fuerte caída y cómo combatirla, analizamos los datos de entrevistas con más de 12.000 personas, casi 1.700 de las cuales se identificaron como emprendedores y casi 1.200 de las cuales poseen negocios establecidos.

La investigación fue parte de nuestro trabajo con Global Entrepreneurship Monitor, una encuesta integral anual de las tasas y atributos de la iniciativa empresarial, realizada en más de 120 economías desde 1999. La encuesta a gran escala es administrada por equipos de investigación académica en cada economía; representamos al equipo de EE. UU.

Nuestro análisis ofrece varias razones posibles por las que las empresarias negras luchan por mantener sus negocios.

Una explicación puede ser el tipo de empresas que se iniciaron: nuestro análisis muestra que el 61% de las mujeres negras emprendedoras inician empresas en el sector minorista / mayorista o en los sectores de salud, educación, gobierno o servicios sociales, en comparación con el 47% de las mujeres blancas y el 32% de empresarios blancos. En la medida en que se trata de pequeñas empresas informales con bajos márgenes en contextos competitivos abarrotados, son más difíciles de mantener a largo plazo.

Otra posible explicación es el acceso al capital, que podría, a su vez, influir en el tipo de negocios que abren las mujeres negras. En investigaciones anteriores, encontramos que el 61% de las mujeres negras autofinancian su capital inicial total. Esto es a pesar del hecho de que en nuestro análisis de los datos GEM solo el 29% de las mujeres empresarias negras viven en hogares con ingresos superiores a $ 75,000, en comparación con el 52% de los hombres blancos. Este resultado, junto con los datos que muestran que las personas negras asumen un nivel más alto de deuda para ir a la universidad y es menos probable que sean dueñas de su propia casa, sugiere que las mujeres negras educadas están cargadas con deudas, tienen menos recursos personales y escasas garantías.

Además, el acceso a los recursos clave necesarios para el espíritu empresarial se distribuye de manera desigual en la sociedad estadounidense, lo que refuerza la ventaja de ciertos grupos al tiempo que impide la entrada y la puesta al día de los grupos desfavorecidos. Esto solo refuerza un ciclo en el que las limitaciones de recursos reducen la capacidad de una persona para generar ganancias financieras a partir del espíritu empresarial.

Combatir las disparidades raciales y de género es una propuesta a largo plazo en los EE. UU., Pero hay esfuerzos inmediatos que pueden ayudar a acelerar este cambio y brindar beneficios a corto plazo. La comunidad financiera, por ejemplo, debe mirar más allá de ayudar a un grupo desfavorecido para reconocer tanto los sesgos que traen a la evaluación de inversiones como el beneficio de las empresas dirigidas por mujeres negras educadas en sectores que pueden beneficiarse de nuevas ideas e impacto social. Esto puede requerir educar al sector financiero, mejorar las prácticas financieras y establecer pautas para garantizar la equidad en la financiación de los emprendedores. Por ejemplo, las instituciones financieras podrían examinar si los criterios y procedimientos para invertir o prestar dinero son los mismos para todos los grupos, según investigaciones recientes sugiere que a diferentes grupos demográficos se les hagan diferentes tipos de preguntas durante el proceso de financiación.

Nuestra investigación también mostró que las mujeres negras que inician negocios en los EE. UU. Tienen un alto nivel de educación. Aunque un poco más de una cuarta parte de las mujeres negras de la población general tienen un título universitario o un nivel de educación superior, encontramos que más de las tres cuartas partes de las mujeres negras empresarias tienen al menos un título universitario. Las universidades se encuentran en una posición única para proporcionar a las mujeres negras prácticas de educación experiencial que les permitan aprender y practicar el espíritu empresarial y desarrollar capacidades para superar las limitaciones que puedan enfrentar, así como ofrecer apoyo y colaboración entre pares, además de asesoramiento de expertos.

Las mujeres negras están posicionadas para jugar un papel cada vez más visible e importante en el futuro político y económico de los Estados Unidos, particularmente con la elección de la primera vicepresidenta mujer negra y el llamado generalizado al cambio incorporado en el Movimiento por Vidas Negras. Nunca antes habíamos visto tal potencial para que las mujeres negras eleven su voz y sus carreras, y logren la igualdad social y económica. Un medio para hacer realidad este sueño radica en las oportunidades que ofrece el espíritu empresarial. Sin embargo, este sueño no estará completo sin esfuerzos específicos que permitan a las empresarias negras crecer y sostener sus negocios.Esto requerirá esfuerzos conscientes por parte del gobierno y el sector privado para descubrir y abordar las brechas y sesgos en los ecosistemas empresariales de una manera que brinde inclusión y apoyo a la diversidad de empresarios que aportan valor económico y social a la sociedad estadounidense. 

Nota del editor (5/11): el título anterior de este artículo era engañoso y se actualizó para corregir el error.

Donna Kelley es profesora de espíritu empresarial en Babson College y ocupa la cátedra Frederic C. Hamilton de libre empresa. Es miembro de la junta del Global Entrepreneurship Monitor (GEM) y líder del equipo de GEM United States.

Mahdi Majbouri es profesor asociado de economía en Babson College y director técnico del Global Entrepreneurship Monitor, Team USA. También es investigador asociado del Instituto de Economía Laboral (IZA) y del Foro de Investigación Económica (ERF).

Angela Randolph es profesora asistente de espíritu empresarial en Babson College. Ella es la directora de la facultad del Programa de Liderazgo Empresarial para Mujeres Negras de Babson.

 

Doxa 1036

Cómo IBM trabaja hacia una IA más justa

Por Francesca Rossi 
Demografía
Harvard Business Review

Los seres humanos tenemos muchos tipos de sesgos. Por nombrar solo algunos, sufrimos de sesgo de confirmación , lo que significa que tendemos a centrarnos en la información que confirma nuestras ideas preconcebidas sobre un tema; desde el sesgo de anclaje , donde tomamos decisiones basándonos principalmente en la primera información que recibimos sobre ese tema; y del sesgo de género , donde tendemos a asociar a las mujeres con ciertos rasgos, actividades o profesiones, ya los hombres con otros. Cuando tomamos decisiones, este tipo de prejuicios a menudo se infiltran inconscientemente, lo que resulta en decisiones que, en última instancia, son injustas y no objetivas.

Estos mismos tipos de sesgos pueden aparecer en la inteligencia artificial (IA), especialmente cuando se utilizan técnicas de aprendizaje automático para programar un sistema de IA. Una técnica de uso común llamada "aprendizaje automático supervisado" requiere que los sistemas de inteligencia artificial estén entrenados con una gran cantidad de ejemplos de problemas y soluciones. Por ejemplo, si queremos construir un sistema de inteligencia artificial que pueda decidir cuándo aceptar o rechazar una solicitud de préstamo, lo capacitaríamos con muchos ejemplos de solicitudes de préstamo, y para cada solicitud, le daríamos la decisión correcta (ya sea aceptar o rechazar rechazar la solicitud).

El sistema de inteligencia artificial encontraría correlaciones útiles en tales ejemplos y las usaría para tomar (con suerte, corregir) decisiones sobre nuevas solicitudes de préstamos. Después de la fase de entrenamiento, una fase de prueba en otro conjunto de ejemplos verifica que el sistema sea lo suficientemente preciso y esté listo para su implementación. Sin embargo, si el conjunto de datos de entrenamiento no es lo suficientemente equilibrado, inclusivo o representativo de las dimensiones del problema que queremos resolver, el sistema de IA puede estar sesgado. Por ejemplo, si todas las solicitudes de préstamo aceptadas en el conjunto de datos de capacitación están relacionadas con hombres y todas las rechazadas están relacionadas con mujeres, entonces el sistema detectará la correlación entre el género y la aceptabilidad como una forma de sesgo y utilizará este sesgo al tomar decisiones. sobre nuevas aplicaciones en el futuro.

Otro ejemplo de cómo el sesgo se infiltra en los conjuntos de datos de entrenamiento de IA ocurre cuando incluimos muchos más puntos de datos para un grupo en comparación con otro. En este caso, la precisión del sistema de IA probablemente será diferente para los dos grupos, ya que la IA podría aprender mejor (aprovechando más información) para uno de los dos grupos. En dominios con decisiones de alto riesgo, como en el sector financiero, la atención médica o el dominio judicial, el uso de un sistema de inteligencia artificial con sesgo puede llevar a decisiones que favorezcan a un grupo de personas sobre otro. Esto no es aceptable, especialmente cuando las decisiones pueden afectar significativamente la vida.

Actualmente, existen algoritmos que pueden detectar y mitigar el sesgo en los sistemas de IA. Sin embargo, el espacio de sesgo de la IA es increíblemente complejo y los diferentes tipos de datos (imágenes, texto, voz, datos estructurados) requieren diferentes técnicas para detectar sesgos en el conjunto de datos de entrenamiento. El sesgo también se puede inyectar en otras fases del proceso de desarrollo de la IA, no solo en el conjunto de datos de entrenamiento. Por ejemplo, considere un sistema de inteligencia artificial que se supone que identifica la razón principal de una solicitud de préstamo, como comprar una casa, pagar las tasas escolares y pagar los honorarios legales, con el objetivo de priorizar algunas de esas categorías por encima de otras, como determinado por los desarrolladores. Si los desarrolladores omiten una de las razones por las que las personas solicitan un préstamo, las personas con esa motivación serían penalizadas.

Entonces, ¿qué podemos hacer para solucionar este creciente desafío? Esto es lo que hemos hecho en IBM para promover una IA más justa, transparente y precisa:
  1. Cree un tablero de ética de IA eficaz. En IBM, siempre hemos priorizado las consideraciones éticas de las tecnologías que traemos al mundo. Creemos que para hacer cambios verdaderos y duraderos en este tema crítico, nosotros y otros debemos apoyar un cambio organizacional y cultural holístico. Por ejemplo, IBM ha puesto en marcha un marco de gobernanza de IA centralizado y multidimensional, centrado en la junta de ética de IA interna de IBM , que codirijo junto con el director de privacidad de IBM. Apoya iniciativas tanto técnicas como no técnicas para poner en práctica los principios de confianza y transparencia de IBM. También avanzamos los esfuerzos internamente bajo el paraguas de Trusted AIque busca abordar múltiples dimensiones de este concepto, incluida la equidad, la explicabilidad, la solidez, la privacidad y la transparencia.
  2. Defina claramente las políticas de la empresa en torno a la IA. En 2018, IBM lanzó sus Principios de Confianza y Transparencia para guiar los enfoques de políticas para la IA de manera que promuevan la responsabilidad, incluida nuestra opinión sobre la Regulación de precisión de la IA , publicada a principios de 2020. Estos principios describen nuestro compromiso de utilizar la IA para aumentar la inteligencia humana, nuestro compromiso con una política de datos que protege los datos de los clientes y la información obtenida de sus datos, y un compromiso con un enfoque en la transparencia y la explicabilidad para construir un sistema de confianza en la IA. Nuestra política de regulación de precisión recomienda que los responsables políticos solo regulen las aplicaciones de IA de alto riesgo, después de un análisis cuidadoso de la tecnología utilizada y su impacto en las personas.
  3. Trabaje con socios confiables. También hemos establecido múltiples relaciones de múltiples partes interesadas con socios externos a lo largo de los años para promover la ética en la IA, incluso a principios de este año cuando IBM se convirtió en uno de los primeros signatarios del "Llamado de Roma para la ética de la IA" del Vaticano . Lanzada en febrero de 2020, esta iniciativa en asociación con el Vaticano se centra en promover una IA más centrada en el ser humano que se alinee con los valores humanos fundamentales, como centrar más la atención en las partes vulnerables de la población. Otra iniciativa reciente a la que se sumó IBM es el Grupo de expertos de alto nivel sobre IA de la Comisión Europea (CE), diseñado para ofrecer pautas éticas para una IA confiable en Europa. Ahora se utilizan ampliamente en Europa y más allá para guiar posibles regulaciones y estándares futuros para la IA.
  4. Contribuya con kits de herramientas de código abierto a los pilares de la confianza de la IA. Más allá de definir principios, políticas, gobernanza y colaboración, en IBM también damos prioridad a la investigación y el lanzamiento de herramientas tangibles que pueden impulsar la confianza en la IA. En 2018, IBM Research lanzó un conjunto de herramientas de código abierto llamado AI Fairness 360 (AIF360) que permite a los desarrolladores compartir y recibir códigos y conjuntos de datos de última generación relacionados con la detección y mitigación de sesgos de IA. Este conjunto de herramientas también permite que la comunidad de desarrolladores colabore entre sí y discuta varias nociones de sesgo, para que puedan comprender colectivamente las mejores prácticas para detectar y mitigar el sesgo de IA. Desde AIF360, IBM Research ha lanzado herramientas adicionales diseñadas para definir, medir y promover la confianza en la IA, incluida  AI Explainability 360(AIX360), que respalda la comprensión y la innovación en la explicabilidad de la IA, la Caja de herramientas de robustez adversaria , que proporciona herramientas útiles para hacer que la IA sea más robusta, y las Hojas informativas de IA , que se centran en aumentar los niveles de transparencia en el desarrollo de un extremo a otro de un Ciclo de vida de la IA.

Estos esfuerzos, nacidos en IBM Research, también han llevado a soluciones comerciales innovadoras para los clientes de IBM. En 2018, IBM lanzó Watson OpenScale, una oferta comercial diseñada para crear soluciones basadas en IA para empresas y les ayuda a detectar, gestionar y mitigar el sesgo de IA.

Si bien soluciones como estas ayudan, por sí solas no son suficientes para garantizar que los sistemas de IA implementados no tengan sesgos no deseados incorporados. A menudo, los desarrolladores ni siquiera son conscientes del tipo de sesgo que tienen sus modelos y es posible que no tengan el conocimiento para identificar lo que es justo y apropiado para un determinado escenario.

Para abordar esto, existen múltiples iniciativas en las que las empresas pueden y deben enfocarse:
  • Dedicar recursos a iniciativas de educación y concienciación para diseñadores, desarrolladores y gerentes;
  • Asegurar una composición diversa del equipo ;
  • Asegúrese de incluir consultas con las organizaciones sociales relevantes y las comunidades afectadas para identificar la definición más apropiada de equidad para los escenarios donde se implementará el sistema de IA, así como la mejor manera de resolver los problemas de interseccionalidad: varias nociones de sesgo (como género, edad y prejuicios raciales) que impactan en partes superpuestas de la población, donde la mitigación de una puede aumentar la otra;
  • Defina marcos de metodología, adopción y gobernanza para ayudar a los desarrolladores a revisar correctamente su canalización de IA de forma sostenible. Se deben agregar nuevos pasos (por ejemplo, para detectar y mitigar el sesgo) en los procesos habituales de desarrollo de IA; Es necesario definir una metodología clara para integrar esos pasos y es necesario hacer un esfuerzo para que la adopción de dicha metodología sea lo más fácil posible. También es necesario utilizar un marco de gobernanza para evaluar, facilitar, hacer cumplir y escalar la adopción; y
  • Construya herramientas de transparencia y explicabilidad para reconocer la presencia de sesgos y su impacto en las decisiones del sistema de IA.
En general, solo un enfoque multidimensional y de múltiples partes interesadas puede abordar verdaderamente el sesgo de la IA al definir un enfoque basado en valores, donde valores como la justicia, la transparencia y la confianza son el centro de la creación y la toma de decisiones en torno a la IA. Al hacerlo, no solo podemos evitar la creación de IA que replica o amplifica nuestros propios prejuicios, sino que también podemos utilizar la IA para ayudar a los humanos a ser más justos. El objetivo final, por supuesto, no es promover la inteligencia artificial per se, sino promover a los seres humanos y nuestros valores mediante el uso de tecnologías, incluida la inteligencia artificial.

Francesca Rossi es la Líder Global de Ética en IA de IBM y la próxima presidenta de la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial.


Doxa 965

Un enfoque basado en datos para abordar las disparidades raciales en los resultados de la atención médica

Por Karthik Sivashanker, Tam Duong, Shauna Ford, Cheryl Clark y Sunil Eappen
Demografía
Harvard Business Review


Ahora es bien sabido que la pandemia de Covid-19 está afectando desproporcionadamente a las comunidades negras, indígenas y otras comunidades desfavorecidas en los Estados Unidos. Sin embargo, en la neblina de la crisis, nuestra comprensión de esta inequidad se retrasó y sigue siendo limitada porque muchas instituciones de atención médica, así como los gobiernos estatales y federales, tardaron en capturar información demográfica sobre los pacientes de Covid-19. Esta omisión es un ejemplo sorprendente de cómo el daltonismo y el racismo estructural se manifiestan en nuestros enfoques de la ciencia de datos en el cuidado de la salud y más allá.

Los estudios muestran que los individuos no hispanoamericanos, nativos de Alaska y negros tenían cinco veces más probabilidades, y los individuos latinx cuatro veces más, de ser hospitalizados por Covid-19 que los blancos no hispanos, después del ajuste por edad. Los pacientes negros también mueren a tasas mucho más altas. Por ejemplo, los condados donde más del 86% de los residentes son negros experimentaron tasas de mortalidad hasta 10 veces más altas de Covid-19. Tendencias similares de infección, hospitalización y mortalidad inevitablemente surgirán también por etnia, idioma, ingresos y estado del seguro, lo que refleja diferencias injustas y sistemáticas en el acceso a condiciones de vida y trabajo saludables.

Doxa 164

Investigación: Cómo el individualismo es influenciado por tu clase social

Por Nicole StephensSarah Townsend
Harvard Business Review
Demografía


A menudo se supone que obtener una educación universitaria o un trabajo profesional significa que una persona de un entorno de clase obrera o de bajos ingresos finalmente "lo hizo" y se unirá sin problemas a la clase media o alta. La realidad, sin embargo, es a menudo bastante diferente. Como Della Mae Justice, un exitoso abogado que se crió en la pobreza, explicó al New York Times en el 2005: "Mi estómago está siempre con nudos preparándose para ir a una fiesta, preguntándose si estoy usando lo correcto, sabré qué hacer. "Ella continuó," Siempre estoy pensando: ¿Cómo saben todos los demás eso? ¿Cómo saben actuar? ¿Por qué todos parecen estar a gusto?

A pesar del éxito de la Justicia como abogada, ella todavía se siente como una extraña en los entornos sociales con sus colegas. Su experiencia como profesional ascendente móvil es bastante común. De hecho, un creciente número de investigaciones demuestra que los antecedentes de una clase social -definidos por el nivel educativo, el ingreso y la ocupación de los padres- continúan configurando las experiencias de las personas después de entrar en la universidad y en la vida profesional. A medida que las personas navegan por estas instituciones, sus antecedentes pueden afectar la naturaleza de sus experiencias y, en última instancia, si alcanzan su máximo potencial. Esto se debe a que la clase social es más que los recursos financieros que ofrece la educación superior y una ocupación de prestigio; tener o carecer de recursos a lo largo del tiempo da forma a la comprensión de quiénes son y cómo deben interactuar con los demás.

Nuestro cuerpo de investigación en curso demuestra que la gente de los fondos de la clase trabajadora tienden a entenderse a sí mismo como interdependientes y altamente conectados con los demás. Los padres enseñan a sus hijos la importancia de seguir las reglas y adaptarse a las necesidades de los demás, en parte porque no hay una red de seguridad económica a la que recurrir. Los dichos comunes incluyen "usted no puede conseguir siempre lo que usted quiere" y "no es todo sobre usted"; valores como la solidaridad, la humildad y la lealtad tienen precedencia.