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La próxima generación de mujeres líderes tendrá un aliado poderoso: la IA. Conoce cómo esta tecnología impulsa su estrategia, visión y protagonismo en el mundo empresarial.
Conferencista:
Nayana Guerrero Ramírez - Directora Asociada del Departamento de Gestión y Liderazgo en el Tec de Monterrey
Conferencista:
Nayana Guerrero Ramírez - Directora Asociada del Departamento de Gestión y Liderazgo en el Tec de Monterrey
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AprendizajeTranscripción
00:00Muy buenos días a todas y a todos, estoy muy contenta de estar aquí el día de hoy en este
00:11foro MIT SMR México 2025. Quisiera agradecer a Nayeli Mesa por la invitación a ser parte de
00:20este importante foro. Pues el día de hoy vamos a hablar sobre mujeres líderes, mujeres del futuro,
00:26inteligencia artificial como motor estratégico. Mi nombre es Nayana Guerrero y acompáñenme a esta
00:33plática en donde vamos a explorar cómo las mujeres mexicanas pueden aprovechar la inteligencia
00:39artificial para transformar la incertidumbre en oportunidades, fortaleciendo su liderazgo y
00:44creando un impacto tangible en empresas e industrias que compiten globalmente. A continuación les muestro
00:52cuál va a ser el índice de la sesión. Vamos a ver primero la brecha digital de género, después vamos
00:59a ver los desafíos de las mujeres en la era de la inteligencia artificial y posteriormente vamos a
01:04ver la inteligencia artificial como una ventaja competitiva y las herramientas que necesitas
01:10el día de hoy. Pues en el primer punto, cuando hablamos de la brecha digital de género en la
01:19inteligencia artificial generativa, tenemos que percatarnos que hay un cuestionamiento en donde
01:31pensamos si será que es más probable que los hombres utilicen la inteligencia artificial generativa que en las
01:37mujeres o lo utilizamos de la misma manera. O cuando hablamos de inteligencia artificial, ¿alguien sabe más?
01:44Quizás hay algunas por género, si lo vemos si los hombres y las mujeres, ¿quién sabrá? ¿quién dice saber más?
01:53Sobre todo. Y bueno, pues vamos a ver que cuando hablamos de estudios de género, también hablamos de
02:02justamente estas formas diferenciadas del uso de herramientas, por ejemplo, como inteligencia artificial.
02:10Y es que pues efectivamente las mujeres tienen aproximadamente 20% menos de probabilidades que
02:18los hombres de interactuar directamente con tecnología de inteligencia artificial. Y esto fue por uno
02:26sido realizado este año. Y cuando hablamos de, a ver, si preguntamos a nuestro alrededor y podemos hacer
02:35ese ejercicio, oye, en nuestro equipo de trabajo, ¿quién utiliza la inteligencia artificial generativa?
02:43Podemos incluso hacer una encuesta en este momento de, bueno, haber compañeras, compañeros que están aquí
02:48en esta sala o en esta reunión, ¿quién utiliza la inteligencia artificial generativa? Y vamos a ver quién sí
02:54levanta la mano y quién no. Y es que en una encuesta de expectativas del consumidor del Banco de la Reserva
03:01Federal de Nueva York, que se realizó en febrero del 2024 a 890 personas, se identificó que en promedio
03:10el 50% de los hombres reportaron haber utilizado la inteligencia artificial generativa en los últimos 12
03:17meses, mientras que sólo el 37% de las mujeres respondió que utilizó la inteligencia artificial generativa.
03:24Entonces, estamos hablando que quienes afirmaron usarla semanalmente, pues justamente también la
03:31diferencia, la brecha fue igual muy grande. Entonces, si levanta, si preguntamos, ¿quién utiliza la inteligencia
03:39artificial generativa? O bueno, en esta encuesta, por ejemplo, que se hizo a 890 personas, vemos que hay quien
03:47afirmó haber usado la inteligencia artificial generativa, son más hombres que mujeres. Entonces,
03:55nos estamos enfrentando ante lo que se llama la brecha digital de género en la inteligencia artificial
04:01generativa. Y es que, ¿por qué existe esta diferencia de género en la utilización de la inteligencia artificial
04:10generativa? Pues es que, cuando preguntamos a las personas qué tanto conoces o cómo tú percibes que
04:22sabes de inteligencia artificial, vemos que el conocimiento autoevaluado, es decir, ese conocimiento
04:28en donde yo cómo me percibo que yo sé sobre ese tema, es el factor más importante que explica casi
04:34tres cuartas partes de la brecha. Es decir, que los hombres en promedio se sienten más conocedores de
04:42inteligencia artificial generativa que las mujeres. Esto no es, esta encuesta, esta investigación no
04:48necesariamente refleja que efectivamente saben más que las mujeres. Es sólo una auto percepción de,
04:55oye, ¿tú qué tanto consideras que sabes de inteligencia artificial generativa? Y en este sentido,
05:02cuando preguntas en esta encuesta que se hizo a 890 personas que, oye, ¿qué tanto sabes de inteligencia
05:09artificial generativa? Era mayor la proporción de hombres que decían, yo sí sé, a las mujeres que
05:13decían, yo no me siento tan conocedora. O sea, es la percepción. Estamos hablando del conocimiento
05:18autoevaluado. Entonces, a través de las investigaciones se han identificado que en el caso de las mujeres hay
05:29mayor preocupación sobre todas las cuestiones de privacidad y de confianza. Las mujeres expresan
05:35mayor preocupación sobre filtraciones y mal uso de la inteligencia artificial. Y los hombres perciben
05:41mayores beneficios y menores riesgos para sus expectativas laborales provenientes de la
05:47inteligencia artificial generativa. Entonces, vamos a ver cómo es una cuestión también de percepción. Si
05:52lo percibimos, percibimos la inteligencia artificial generativa como una oportunidad o como un riesgo y
05:59una preocupación. Y cómo es, sobre todo, es esa percepción. Entonces, de acuerdo a esta investigación
06:04vemos que, de Adalzoro y colegas, vemos que, Iñaki Adalzoro, vemos que existe una percepción diferenciada de
06:14qué tanto percibo o qué tanto considero que sé de inteligencia artificial generativa y cómo la uso.
06:22Y, entonces, vamos a ver cuál es el impacto de que exista esta brecha, ¿no? Y uno puede decir, bueno,
06:30a ver, ¿qué pasa si, pues, efectivamente, unas personas consideran que saben más de inteligencia
06:36artificial generativa o que lo utilizan más? ¿Cuál es el impacto? ¿Cuál es el problema que hay? Bueno,
06:41pues, es que, justamente, esta adopción desigual puede exacerbar, justamente, las habilidades,
06:48la brecha salarial de género, este, porque estamos hablando, pues, que si la inteligencia artificial
06:52generativa impulsa la productividad, si tenemos estas percepciones diferenciadas, entonces,
07:00a su vez, crea y exacerba otras brechas, como la brecha salarial, entre muchas otras. Bueno,
07:08y ahora vamos a decir, ok, bueno, pero ¿qué puedo hacer? Bueno, pues, hay muchísimas, infinidad de cosas que se pueden hacer en cuanto, este,
07:15para hacer frente a esta brecha digital de género en la inteligencia artificial generativa, como, por ejemplo,
07:22la cuestión de las regulaciones de privacidad, que esto puede ayudar a calmar las preocupaciones y fomentar, pues,
07:30una mayor adopción entre las mujeres. También se pueden impulsar políticas que promuevan el conocimiento,
07:36las habilidades relacionadas con la inteligencia artificial, que son muy importantes para garantizar, pues,
07:42de igualdad, justamente, de oportunidades para beneficiarse de esta tecnología.
07:47Y, bueno, pues, vamos, vamos viendo y vamos adentrándonos e identificando, pues, que existen diferentes desafíos, ¿no?,
07:59a los que las mujeres nos enfrentamos en esta era en donde todas las personas están hablando de inteligencia artificial,
08:06de inteligencia artificial, en donde, pues, las megatendencias reflejan una creciente utilización de la inteligencia artificial,
08:13ya no solo en la cuestión empresarial, sino también en todos los sentidos. Estamos hablando también en el mundo de la educación,
08:21en cómo interactuamos como sociedad, en cómo desarrollamos nuestras habilidades, tanto en el mundo privado, es decir,
08:30en la familia, en las relaciones personales, sentimentales, como la inteligencia artificial vino a modificar nuestros patrones de comportamiento,
08:42nuestro lenguaje, pero también a modificar la forma en cómo trabajamos, ¿no?, en optimizar los tiempos,
08:51y, a su vez, esto genera también brechas, diferencias entre las personas que efectivamente le están usando y las personas que simplemente dicen
09:01mira, entiendo el tema, pero lo dejaré para después, ¿no?, y también, bueno, todas las preocupaciones que están surgiendo por la utilización de la inteligencia artificial, ¿no?,
09:15tanto, por ejemplo, en el mundo educativo, hasta donde sé que algo, ya sea una tarea o en el mundo laboral, un reporte, hubo, pues,
09:27si efectivamente lo pudo haber, se pudo haber realizado, analizado con herramientas de inteligencia artificial, pero hasta donde podemos confiar sin darle una revisión,
09:37aunque sea por encima de lo que está expresando el análisis realizado con inteligencia artificial.
09:42Entonces, vemos que nos estamos enfrentando a importantes desafíos en la era de la inteligencia artificial.
09:49Y es que cuando vemos cuáles son los principales retos que enfrentan, que enfrentamos las mujeres líderes en la era de la inteligencia artificial,
09:58si lo resumimos en cuatro puntos, vemos que el primero es el que ya mencionamos, esta brecha, esta diferencia, esta brecha en la adopción y en el uso.
10:09Pero vamos a ver que hay barreras que van más allá del acceso.
10:13También vamos a ver que hay una cuestión de falta de confianza y percepciones negativas de la inteligencia artificial.
10:18Y, desde luego, ya hay cuestiones como mucho más de raíz, que es la subrepresentación de datos de entrenamiento.
10:27Entonces, vamos a ver cada uno de estos puntos.
10:30El primero, que es sobre la brecha en la adopción y en el uso, es que, de acuerdo al Banco Mundial,
10:37por cada 100 hombres jóvenes con habilidades digitales, solo 65 mujeres jóvenes alcanzan las mismas habilidades.
10:46La brecha digital de género va a reflejar el acceso, uso y la participación de las mujeres en la inteligencia artificial o con herramientas de inteligencia artificial.
10:57Entonces, ¿a qué se debe esta diferencia en las habilidades digitales?
11:04Hay que entender que existen otros factores adicionales que impactan en la vida de las mujeres, como, por ejemplo, la utilización del tiempo, ¿no?
11:14En general, en el día, como las mujeres hacen uso del tiempo y, luego, también, como las mujeres hacen uso del tiempo libre, ¿no?
11:22Porque, si bien, podemos decir que hay, en ciertos horarios laborales, vamos a decir, de 9 a 5, de 9 a 6,
11:29es, vamos a decir, horario laboral, sí, pero ¿qué pasa con la segunda, ahora sí que la segunda carga laboral?
11:36En este caso es, bueno, cuando uno sale de trabajar, ¿qué pasa con este otro tiempo que tenemos fuera del ámbito laboral, ¿no?
11:44El ámbito personal, ¿cómo impacta, por ejemplo, la maternidad, el uso del tiempo?
11:50Y eso, a su vez, genera cuáles son las habilidades que estamos desarrollando, porque para desarrollar otras habilidades hay que tener ese tiempo, ¿no?
12:00Y, bueno, cuando uno desarrolla esas habilidades también es, ¿qué enfoque le estamos dando a ese desarrollo de habilidades?
12:08Entonces, vemos que existen muchas diferencias en la adopción de habilidades digitales,
12:16y lo cual es uno de los desafíos que las enfrentamos las mujeres en la era de la inteligencia artificial.
12:26Otra de las barreras, que hablamos que son barreras que van mucho más allá de si tengo acceso o no a las herramientas digitales,
12:34es, bueno, uno, el acceso, dos, el uso y tres, la creación.
12:40Para cerrar la brecha digital de género y lograr la igualdad de género, tenemos que verlo como un conjunto.
12:46Aquí les dejo un artículo que publiqué hace unos años, igual en mi página encuentran diferentes artículos vinculados con el tema,
12:55con la temática, en donde menciono que no solo es una cuestión primero de acceso,
13:02de qué tanto realmente puedo tener, por ejemplo, algo tan fácil, ¿no?
13:05Un dispositivo electrónico, ya sea un celular, una computadora, este, uno, ¿qué tanto tengo acceso a eso?
13:13El segundo punto es que tanto tengo acceso con una, pues necesitamos internet, ¿no?
13:18Entonces, vemos que van a haber diferencias, van a haber brechas en el acceso a la inteligencia artificial, ya sea en el ámbito rural también.
13:32Vamos a ver cómo, que hay una, hay diferencias y brechas de género en los hombres y las mujeres en la adopción de la tecnología.
13:41Entonces, hablamos desde el punto de vista primero del acceso, ¿no?
13:43Y también hay que subrayar que hoy en día las aplicaciones de inteligencia artificial, para tener un acceso como con un detalle mucho mayor de, por ejemplo, de un análisis, hay que pagar, ¿no?
13:58Y todas las aplicaciones, digamos, tienen esta, esta modalidad de un, de, esta tipología, esta tipología de un modelo de negocios,
14:05freemium, ¿don? No, freemium, freemium, en donde hay una parte, digamos, tienes acceso gratuito,
14:11pero si quieres profundizar y tener un acceso como mucho más sólido y detallado, tienes que pagar, ¿no?
14:18Y ahí también hablamos de brechas, de quién puede pagar esas, esas suscripciones, ¿no?
14:24Porque muchas de ellas pueden ser aparentemente accesibles, pero la suma de todas ya empieza a ser un, un elemento y una barrera en el, en el acceso.
14:37Y cuando hablamos también del uso, hablamos de, ok, ¿para qué utilizamos herramientas de inteligencia artificial?
14:43Lo hacemos para una cuestión lúdica, ¿no? Videojuegos, este, o lo hacemos para acceder a, este, asistentes de investigación, o qué uso le estamos dando.
14:55Y vamos a ver que entre las, en las mujeres, entre las mujeres y los hombres hay un uso diferenciado de la tecnología.
15:01Y, bueno, otro de los puntos muy importantes es la creación. ¿Quién está creando esos algoritmos?
15:06¿Quiénes son las y los científicos de datos o las y los investigadores de tecnología e innovación que están creando esos algoritmos?
15:15¿Cómo se están creando y quién los está creando?
15:18Entonces vemos que las barreras van mucho más allá del acceso.
15:22Hubo un estudio realista que se llama el Key Generative AI Adoption Study, que el objetivo fue probar si la brecha de género en el uso de la inteligencia artificial generativa se explicaba principalmente por la falta de acceso.
15:39O sea, es decir, no puedo pagar la aplicación con el que tiene inteligencia artificial generativa o no sé cómo usar la herramienta.
15:46Entonces, porque son dos cosas diferentes.
15:50Y, bueno, pues se ofreció a 17,541 usuarias y usuarios de Kenia, de Facebook, la oportunidad de aprender y descargar ChatGPT a través de una guía y eliminando la barrera de no sé cómo empezar.
16:03Entonces, esa falta de acceso de, bueno, es que no sé, no sé cómo empezar.
16:07Entonces vamos a ver que se eliminó y ya.
16:10A ver, todos tienen acceso, todos tienen, ya saben cómo empezar.
16:14Y bueno, ¿qué pasó?
16:16Pues vemos que efectivamente las barreras van más allá del acceso.
16:20Se identificó que a pesar de tener igual acceso e instrucciones, las mujeres seguían teniendo aproximadamente un 13.1% de probabilidades, bueno, menos de probabilidades que los hombres de querer adoptar la herramienta al hacer clic en los diferentes enlaces proporcionados.
16:38A pesar de tener las mismas circunstancias, se vio una reacción diferenciada en la adopción de la inteligencia artificial generativa.
16:50Entonces, pues este estudio demostró que incluso cuando se iguala el acceso y la oportunidad de querer usar la inteligencia artificial, la brecha de género sigue existiendo.
17:02Y esto indica que entonces hay una cuestión que va más allá de te doy el acceso, te doy el paso de entrada, te regalo la suscripción.
17:11Existen barreras que son que son mucho más profundas, que son barreras estructurales de cómo la confianza, las percepciones culturales y la familiaridad con la tecnología.
17:24Entonces, no solo es una cuestión de ahí tengo la varita mágica, te doy el acceso, te regalo la suscripción, sino hay barreras que son mucho más profundas, digamos estructurales.
17:37Como por ejemplo, el tercer punto es la falta de confianza y las percepciones negativas.
17:42¿Cómo los hombres y las mujeres perciben la inteligencia artificial generativa?
17:47Porque las mujeres suelen reportar menor familiaridad y confianza en su capacidad para usar herramientas de inteligencia artificial de manera efectiva.
17:57De manera efectiva y son más propensas a percibir sus entornos laborales o educativos como no, no quiero utilizar la inteligencia artificial generativa.
18:05La aplicación, ya saben, llámese chat GPT, Deep Seek, o sea, Gemini, o sea, porque siento que estoy haciendo trampa.
18:12Entonces, hay esa percepción también reconocida en los diferentes estudios de una percepción de las mujeres que tienden a pensar que la inteligencia artificial como estos chat GPT, Deep Seek, Gemini, utilizarlas para su trabajo o para la escuela es como hacer trampa.
18:32Entonces, esta como cuestión de no estoy fallando a mi moral es una barrera muy importante para poder utilizar la inteligencia artificial y esta y esta percepción es menos presente en los hombres.
18:48Y pues también eso refleja que, por ejemplo, al utilizar chat bots de inteligencia artificial, por ejemplo, en el mundo, en la escuela, hay una percepción mucho más negativa por parte de las mujeres que como que creen que van en contra de la educación y que debería de prohibirse.
19:08Entonces, hay esta percepción negativa de no es algo bueno y estoy haciendo trampa mayormente, que predomina mayormente en las mujeres.
19:20Y a esto le agregamos también la subrepresentación de los datos de entrenamiento, cómo están creados, porque todos estos sistemas informáticos, pues al final tienen bases de datos, ¿no?
19:34Son datos que se utilizan para el entrenamiento de arrojar los resultados, ¿no?
19:42Entonces, la mayoría de los datos de entrenamiento son datos de usuarios masculinos y esto también genera sesgos que refuerzan, pues, estereotipos y crean herramientas que son menos efectivas para las necesidades de las mujeres.
19:58Porque es importante subrayar que no necesitamos, como mujeres, ser expertas, científicas de datos, ingenieras que sabemos programar, programación pura y dura, para poder entender cómo funcionan los datos y para poder entender y para poder utilizar la inteligencia artificial generativa.
20:21Pero lo que sí tenemos que identificar es que esta subrepresentación en los datos de entrenamiento arroja resultados poco confiables.
20:33Por ejemplo, sabemos que existen datos en cuestiones de reconocimiento facial, la doctora Joy Bulwami hizo su tesis doctoral justamente en el MIT, en donde mostró cómo cuando una mujer afrodescendiente se para frente a una aplicación que hace reconocimiento facial, no la reconoce.
20:59Pero cuando le ponen una máscara blanca, entonces cuando es una mujer o un hombre que es blanca, sí se reconoce.
21:07Y eso entonces genera sesgos.
21:09¿Y eso es por qué?
21:10Porque los datos, digamos, las caras con las que se generó esta aplicación eran mayor, se tenían bases de datos mayormente de hombres blancos.
21:21Y no solo eso, desde el punto de vista de reconocimiento facial, pero también cuando hablamos, por ejemplo, en las aplicaciones que son para crear imágenes.
21:29Hay una cierta sexualización, por ejemplo, de las latinas, que cuando uno crea la imagen de una latina, muchas veces la imagen que se crea es una latina más sexualizada.
21:43Entonces vemos que por qué se crea justamente ese tipo de imágenes, por qué la inteligencia artificial generativa crea este tipo de imágenes, arroja ese tipo de imágenes,
21:53es por qué de origen existen estos estereotipos.
21:58Y el tercer punto es la inteligencia artificial y la salud de las mujeres se han identificado diferentes investigaciones que demuestran
22:07que hay sesgos algorítmicos médicos por la diferencia de, por ejemplo, de las reacciones de las mujeres ante, por ejemplo, cuando le va a dar un infarto a una persona.
22:27Es muy, puede haber ciertas sutilezas diferentes de las, de cómo una mujer desarrolla ese como previo al infarto de como un hombre, ¿no?
22:38Entonces, digamos, todos esos datos de, pues, de una forma diferenciada de cómo las mujeres tenemos ciertas características médicas,
22:47que a su vez, pues, los hombres también tienen sus propias características médicas, pero si la aplicación solo se centra en datos que arrojan resultados,
22:56digo, que arrojan, que se basan en datos únicamente las características de los hombres, entonces, digamos, refleja un resultado sesgado para las mujeres.
23:06Y, bueno, pues, el tercer y último punto es la ventaja competitiva de la inteligencia artificial como una herramienta que necesitamos hoy en día.
23:19Y existen 70.000 empresas de inteligencia artificial en todo el mundo.
23:25El 82% de todas las empresas del mundo están utilizando y explorando el uso de la inteligencia artificial.
23:31Se proyecta que el número de usuarios de herramientas de inteligencia artificial va a aumentar significativamente y alcanzando los 1.200 millones para 2031, si no es que más.
23:44Y en 2024, por ejemplo, había 8.400 millones de asistentes de voz digitales en uso en todo el mundo.
23:53Entonces, vemos que estos datos lo único que hacen es mostrarnos cómo la inteligencia artificial llegó para quedarse y está cada vez siendo más utilizada a nivel global.
24:07Y es que la cuestión ya no es si la inteligencia artificial, por ejemplo, va a desarrollar un papel en el liderazgo de las mujeres,
24:13sino si nosotras vamos a seguir desempeñando un papel y si sí, ¿cuál va a ser nuestro papel?
24:21Porque sabemos que la inteligencia artificial ya está resolviendo muchas cuestiones en las organizaciones.
24:31Entonces, la mejor inversión que podemos hacer es en mejorar las habilidades digitales y la alfabetización en la inteligencia artificial.
24:40A medida que se está desarrollando la inteligencia artificial en todas las industrias, en todos los segmentos, en toda la sociedad,
24:50es importante que conozcamos cuáles son los fundamentos para estar mejor preparadas ante este desarrollo exponencial de la inteligencia artificial.
24:59Como lo vimos, no es necesario ser experta en ciencia de datos, pero sí entender cómo funciona.
25:04Desarrollar una comprensión fundamental de cómo funcionan los datos, por qué es importante que hayan datos diferenciados,
25:11por qué es importante que como mujeres nos adentremos a conocer cómo se generan los resultados.
25:16No solo nos prepara para nuestras carreras que utilizamos en nuestro día a día, sino que también va a garantizar que todas las personas
25:27pues incorporen ya sea estudiantes, ya sea líderes, colegas, que se incorporen al mercado laboral conociendo los fundamentos de la inteligencia artificial.
25:39Y es que aquí justamente puse la imagen de estos niños, porque sabemos que una de las herramientas fundamentales que están utilizando los países
25:49en esta, digamos, guerra de inteligencia artificial es el conocimiento desde muy temprana edad en temas de inteligencia artificial.
25:57Porque entre más jóvenes adquiramos los conocimientos, las y los estudiantes van a ser mucho más fácil que se incorporen al mercado laboral
26:06con fundamentos de inteligencia artificial.
26:09Y es que dentro de las habilidades clave para liderar con inteligencia artificial es tener esta, justamente vemos la importancia de tener esta mentalidad de crecimiento,
26:19de saberse adaptar a los cambios tecnológicos, de identificar cómo ese equilibrio entre el aspecto emocional y el aspecto de los datos,
26:28digamos, el equilibrio entre lo humano y la tecnología.
26:30Porque cuando conocemos que, bueno, quizás no solo necesitamos tener cursos de capacitación sobre inteligencia artificial,
26:39sino todo empieza también aquí en la mente, ¿no?
26:42En cómo yo rompo estas creencias limitantes, porque las habilidades las puedo aprender,
26:47pero romper estas creencias limitantes intrínsecas es quizás un poco más difícil.
26:52Entonces, para esto siempre es importante buscar este apoyo educativo y capacitación.
26:56Hay un sinfín de becas y subvenciones y ayudas para las mujeres para reducir estas barreras de entrada en formaciones de inteligencia artificial.
27:06Y también hay aceleradoras que están enfocadas en mujeres para que justamente ofrezcan financiamiento, recursos de desarrollo empresarial,
27:17oportunidades de networking.
27:19Porque también las formas en cómo las mujeres adquirimos el conocimiento pueden ser diferenciadas de cómo los hombres adquieren el conocimiento, ¿no?
27:29Tengo un artículo también en mi sitio web sobre el empoderamiento formal, informal y no formal de la tecnología en las mujeres.
27:38Y hay diferentes formas de adquirir el conocimiento.
27:40Y también las mujeres tenemos justamente esta forma de, muchas veces en colectividad, aprendemos mejor.
27:50Hay diferentes formas de adquirir conocimiento y les invito a adentrarse en ese mundo.
27:56Y bueno, pues en conclusión, la inteligencia artificial es una herramienta de poder y tiene un impacto multiplicado.
28:02Una mujer líder equipada con la inteligencia artificial tiene la capacidad de transformar toda una industria desde dentro, optimizando los procesos.
28:13El futuro no es algo que nos sucede ni que llega así.
28:16Es algo que nosotras, con visión, con coraje y con herramientas como la inteligencia artificial, estamos construyendo.
28:25Muchísimas gracias a todas y a todos.
28:32Gracias.
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