Hay muchos desafíos con la dataficación de las sociedades contemporáneas. Uno de ellos son los sesgos de diseño de los algoritmos que usan las plataformas digitales. Otro desafío se refiere a los sesgos de los datos que los algoritmos usan para tomar decisiones automatizadas y cómo se usan estas. Tanto el diseño algorítmico como los datos refuerzan la discriminación de los colectivos menos favorecidos, y particularmente de las personas mayores.
Es bien sabido que la cultura tecnológica es bastante homogénea en términos de raza y género, pero también lo es en cuanto a edad. La cultura corporativa de las empresas tecnológicas tiene sus cimientos en la cultura hacker y la cultura del emprendimiento tecnológico que surgió en los campus de las universidades de investigación en Estados Unidos y luego se trasladó a garajes de suburbios de clase media. Estos eran espacios donde los jóvenes, en su mayoría hombres, se divertían programando, haciendo juguetes para sí mismos o para desafiar al mundo adulto, así como soñando con un mundo diferente en el que sus cuerpos serían irrelevantes.
Esta orientación juvenil resuena hoy en día cuando se espera que los programadores sean jóvenes, entusiastas y flexibles. Se les ofrece un ambiente de trabajo vibrante y dinámico (que incluya videojuegos, futbolín y zumo de naranja), que se concibe como una extensión del hogar, tal como se describe en muchas ofertas de trabajo. Un entorno multicultural donde se invita a los programadores a hacer nuevos amigos en un ambiente distendido donde, a menudo, el horario de trabajo tiene un inicio tardío. De esta manera, trabajar en tecnología a menudo encaja mejor en un estilo de vida joven o, al menos, para personas que no tienen responsabilidades familiares.
En este contexto, se espera que los programadores más mayores (por encima de los 35 años) sean genios o líderes inspiradores, personas que dejaron la programación para convertirse en gerentes. Los programadores mayores que desean continuar en la programación, o los trabajadores que deciden cambiar de carrera durante su vida adulta pueden encontrar difícil o poco interesante encajar en un entorno de este tipo.
La influencia de una cultura orientada a la juventud en las empresas tecnológicas tiene consecuencias en el diseño de sus productos. Los algoritmos terminan reproduciendo el sesgo de la composición del equipo de diseño. Al no considerar los valores, intereses y hábitos de los usuarios mayores, los productos y servicios digitales contribuyen a la indiferencia, la no-priorización, incluso la discriminación de los usuarios mayores.
Estudios previos han demostrado, por ejemplo, que se publicaron sistemas de reconocimiento facial a pesar de producir resultados sexistas y racistas. Una composición más heterogénea del equipo de programación podría haber reconocido tal sesgo. Después de años de quejas públicas al respecto, IBM decidió abandonar el negocio de reconocimiento facial. Del mismo modo, Amazon, terminó retirando su motor de reclutamiento desarrollado para automatizar el filtro de candidatos a ofertas de trabajo.
Esto ha llevado a muchas empresas tecnológicas a buscar activamente equipos inclusivos en cuanto a origen étnico, género y orientación sexual. Sin embargo, siguen reforzando los estereotipos de edad en las ofertas de trabajo y la comunicación pública para atraer talento joven.
Por lo tanto, es necesario seguir creando conciencia sobre las prácticas discriminatorias integradas en las tecnologías digitales, en particular en lo que respecta a la edad, y seguir luchando por una mayor igualdad en la sociedad.
Cita recomendada
ROSALES, Andrea; SVENSSON, Jakob. Enfrentando la exclusión por edad en las empresas de tecnología. COMeIN [en línea], diciembre 2020, no. 105. ISSN: 1696-3296. DOI: https://doi.org/10.7238/c.n105.2085
Andrea RosalesProfesora de Comunicación de la UOC
Jakob SvenssonProfesor en la Malmö University
