5 women that are changing the AI industry

• La IA sigue siendo un campo dominado por hombres, y las mujeres representan solo el 26% de los profesionales de datos e IA a nivel mundial. Un informe de la Universidad de Stanford reveló que en 2021, las mujeres representaban solo el 16% del profesorado titular de IA en todo el mundo.
• Con el creciente poder de la IA, hay mucha fortaleza invisible de mujeres que antes eran consideradas por el público como no aptas para estudiar ciencias.
• Daniela Amodei, cofundadora de Anthropic, y Mira Murati, CTO de OpenAI, junto con muchas otras mujeres exitosas, están haciendo contribuciones significativas a la industria de la IA.

Al hacer el mismo trabajo, los logros científicos de las mujeres a menudo se pasan por alto y se atribuyen a colegas masculinos con los que trabajaron, un fenómeno conocido como el Efecto Matilda. Por ejemplo, ¿cuántas personas se dan cuenta inmediatamente de que el primer programa informático de la historia fue escrito por Ada Lovelace, una mujer, o que el primer libro de texto de IA fue escrito por Elaine Rich, también mujer?

A pesar de la atención de larga data al campo de la IA, ¿cuántas pueden nombrar fácilmente a figuras femeninas prominentes en la IA? No pasa nada si no recuerdas a muchas mujeres destacadas en IA antes de investigar este tema, pero eso no significa que no haya trabajadoras tecnológicas notables contribuyendo a la industria de la IA. Ver también: El registro de miembros desaparecido de AfriNIC.

A través de este artículo, profundizando en las historias de cinco mujeres exitosas, aprenderás cómo las mujeres están cambiando la industria de la IA. Ver también: Desaparición del registro de miembros de AfriNIC.

1. Daniela Amodei, cofundadora de Anthropic

El otro día, el modelo de Anthropic afirmó superar las capacidades del GPT-4 de OpenAI, causando bastante revuelo. Los informes sobre Anthropic a menudo mencionan su formación por siete investigadores que dejaron OpenAI o los antecedentes de su CEO en OpenAI, minimizando inadvertidamente a Daniela Amodei, presidenta de Anthropic y una de sus dos cofundadores.

De hecho, Anthropic, la segunda mayor empresa de modelado del mundo, fue fundada por Daniela Amodei y Dario Amodei, que son hermanos. El reciente lanzamiento del nuevo gran modelo de Anthropic fue liderado predominantemente por Daniela a través de muchas entrevistas televisivas. Al hablar de Anthropic, a menudo se menciona que prioriza la alineación con los valores humanos más que OpenAI, algo que Daniela Amodei, ex vicepresidenta de Seguridad y Política de OpenAI, personifica.

Daniela, de ascendencia italiana, creció en San Francisco. Su experiencia laboral es bastante diversa. Durante la universidad, obtuvo simultáneamente licenciaturas en Literatura Inglesa, Política y Literatura Musical. Su trabajo anterior fue predominantemente en los sectores político y de organizaciones no gubernamentales, mostrando fuertes habilidades de gestión. Ver también: Alejandro Fernandez.

En 2013, decidió unirse a Stripe, fundada en 2010, cuando aún era una empresa pequeña, pero actualmente valorada en 50 mil millones de dólares, con su valoración máxima superando a SpaceX. A partir de Stripe, comenzó a aplicar sus habilidades de gestión y gestión de riesgos a empresas tecnológicas. En Stripe, fue responsable no solo del reclutamiento de equipos, sino también de uno de los aspectos más críticos de las empresas de pago: la gestión de riesgos. Colaboró de forma interfuncional con departamentos de aprendizaje automático, ciencia de datos, ingeniería, legal, finanzas y gestión de proveedores, liderando tres equipos de 26 personas, analizando más de 7.000 casos potenciales de fraude, crédito y violaciones de políticas, logrando una disminución del 72% en las tasas de pérdidas desde el pico, hasta el más bajo en la historia de la empresa.

En 2018, volvió a demostrar su fuerte visión estratégica al unirse a OpenAI, liderando directamente dos equipos técnicos: los equipos de procesamiento del lenguaje natural y generación de música de OpenAI, así como gestionando el equipo de seguridad técnica. Además de estas funciones, se desempeñó como VP de Personal, supervisando el reclutamiento, la planificación de personal, DEI, aprendizaje y desarrollo, e incubando nuevos equipos de operaciones comerciales, mostrando su versatilidad. Ver también: Aldo Garcia.

En 2021, cofundó Anthropic con Dario Amodei. Ver también: Alcymer Vieira.

Leer también: Anthropic afirma que su último modelo de IA supera a GPT-4

2. Mira Murati, CTO de OpenAI

Aunque OpenAI es mundialmente reconocida, muchos pueden no saber que su actual CTO es una mujer, Mira Murati. Se unió a OpenAI en 2018 y fue ascendida a vicepresidenta sénior supervisando investigación, producto y asociaciones en 2020, luego a directora de tecnología en 2022, contribuyendo a proyectos como ChatGPT, DALL-E y GPT-4. Durante los conflictos internos en OpenAI, fue brevemente nominada para el próximo CEO.

Nacida en Albania en 1988, Murati asistió a la escuela secundaria en Canadá, especializándose en ingeniería en Dartmouth College, donde construyó un coche de carreras híbrido para un proyecto escolar. Después de una breve incursión en la industria aeroespacial, se unió a Tesla como gerente sénior de producto para el Model X, profundizando su interés en la IA a través del Autopilot. Su pasión por la investigación es evidente; una vez mencionó en una entrevista: «El aburrimiento es un poderoso impulso para perseguir y explorar la vanguardia de cualquier cosa». Ver también: Alcides Cremonezi.

Liderando el proyecto insignia de OpenAI, ChatGPT, Murati ha estado profundamente involucrada en muchos esfuerzos clave de la empresa. En 2023, el CEO de Microsoft, Satya Nadella, invirtió 13 mil millones de dólares en OpenAI a través de una asociación gestionada por Murati, elogiando su capacidad para formar equipos con experiencia técnica, perspicacia empresarial y un profundo entendimiento de la misión de la IA. Actualizaciones recientes del 8 de marzo revelaron que ella e Ilya Sutskever expresaron preocupaciones sobre la destitución de Sam Altman de OpenAI, influyendo significativamente en las decisiones finales. A diferencia de Sutskever, ella parece evitar las tendencias de marginación dentro de OpenAI.

Aunque la información pública puede no representar todos los hechos, el ejemplo de Murati desafía los estereotipos sobre las mujeres en la tecnología y la política. Ver también: Alberto Anaya.

Leer también: OpenAI: la inversión e influencia de Musk han sido pequeñas

3. Timnit Gebru, la mujer que sacudió por sí sola al equipo de ética de IA de Google

Recientemente, Google retiró su modelo de LifeGraph debido a preocupaciones de ética de la IA, que recuerdan al drama de 2020 que involucró al equipo de ética de IA de Google.

En 2020, la investigadora de ética de IA de Google Timnit Gebru reveló públicamente su despido por criticar el sesgo en los grandes modelos de lenguaje. Nacida en Eritrea y Etiopía en 1983, Gebru obtuvo su doctorado en Ingeniería Eléctrica en la Universidad de Stanford en 2014, centrándose en visión por computadora y aprendizaje automático.

A lo largo de su carrera, ha defendido la equidad, la responsabilidad, la transparencia y la ética en la IA, impulsando notablemente cambios de políticas en Amazon a través de una investigación innovadora sobre sesgos en el reconocimiento facial.

En 2020, Gebru fue coautora de un artículo que criticaba los grandes modelos de lenguaje y su impacto ambiental, planteando preocupaciones sobre la falta de diversidad y consideraciones éticas en el desarrollo de la IA. A pesar del amplio apoyo de investigadores, líderes de derechos civiles y sus colegas de IA de Google, Gebru finalmente dejó Google después de una disputa sobre la publicación de su artículo, durante la cual descubrió que su correo electrónico de la empresa fue desconectado mientras estaba de vacaciones.

El incidente provocó indignación, con peticiones que obtuvieron el apoyo de más de 1500 empleados de Google, más de 2000 académicos, líderes de organizaciones sin fines de lucro y colegas de la industria. Tras su salida, Gebru fundó el instituto independiente de investigación de IA «Distributed AI Research» (DAIR), con el objetivo de contrarrestar la influencia generalizada de las grandes empresas tecnológicas en la investigación, el desarrollo y la implementación de la IA.

Como verdadera defensora, declaró: «No puedo esperar a que las grandes empresas tecnológicas eventualmente aborden los problemas que trae la IA».

Cuestionario sorpresa

¿Cuándo se fundó Anthropic?

A. 2020

B. 2021

C. 2023

D. Ninguna de las anteriores

La respuesta correcta está al final del artículo.

4. Li Feifei, creadora de ImageNet, impulsando la revolución de imágenes en IA

La explosión de la IA en el mundo académico tiene una historia coherente, pero en la industria, se remonta a un momento: en 2012, la red de aprendizaje profundo AlexNet logró un éxito notable en el reconocimiento de imágenes.

A partir de entonces, la inteligencia artificial entró gradualmente en la era dominada por el aprendizaje profundo, y en una década, la IA se convirtió en un tema candente en nuestras vidas.

Sin embargo, el origen de AlexNet se remonta en última instancia a ImageNet, establecido por Li Feifei en 2009.

Li Feifei, nacida en Pekín en 1976 y criada en Chengdu, se mudó a los Estados Unidos a la edad de 12 años. A pesar de tener dificultades iniciales con el inglés, rápidamente se volvió competente en dos años mientras mostraba fuertes habilidades matemáticas. En 1995, obtuvo una beca para asistir a la Universidad de Princeton, donde ayudaba a gestionar el negocio de tintorería de su familia los fines de semana.

En 2007, Li Feifei se convirtió en profesora asistente en la Universidad de Princeton. En ese momento, los investigadores de visión por computadora normalmente tenían que escribir algoritmos específicos para identificar perros y luego escribir otro conjunto para identificar gatos.

La intuición de Li Feifei era que la capacidad del modelo podría ser suficiente, pero el problema residía en los datos.

Quería crear una base de datos masiva con etiquetas para cada objeto posible en cada imagen. En ese momento, tal proyecto despertó poco interés.

Inicialmente, Li Feifei reclutó a estudiantes de Princeton para construir ImageNet, pero el progreso fue lento. Más tarde, utilizó plataformas de crowdsourcing para involucrar a trabajadores a tiempo parcial de todo el mundo en el etiquetado de datos.

«Los trabajadores en línea, su objetivo es ganar dinero de la manera más simple, ¿verdad?», dijo en una entrevista con Wired. «¿Cómo evitas que hagan clic al azar en 100 fotos de pandas?» Para abordar esto, incrustó y rastreó ciertas imágenes, como fotos de Golden Retrievers ya identificadas correctamente como perros, como grupo de control. Si los trabajadores del crowdsourcing podían etiquetar correctamente estas imágenes, se podía asumir que estaban trabajando honestamente.

El proyecto ImageNet que inició recopiló inicialmente 3,2 millones de imágenes, que luego se ampliaron a 15 millones. Proporcionó a los investigadores la oportunidad de comparar la eficacia de varios algoritmos. La fama de AlexNet en 2012 se debió en gran parte a su éxito en el Desafío ImageNet.

Se puede decir que ImageNet allanó el camino para el avance del aprendizaje profundo, conduciendo a avances en campos como la conducción autónoma, el reconocimiento facial y el reconocimiento de objetos.

Incluso hoy en día, cuando la gente menciona avances en IA, a menudo preguntan: «¿Es este su momento ImageNet?»

En los últimos años, además de avanzar en la investigación, Li Feifei se ha centrado en aumentar la diversidad y la inclusión en la IA, abogando por recursos en el ámbito académico para evitar que se quede rezagado respecto a la industria.

En 2023, se publicó su libro ‘The Worlds I See: Curiosity, Exploration, and Discovery at the Dawn of AI’ (Los mundos que veo: curiosidad, exploración y descubrimiento en los albores de la IA), que relata su trayectoria científica e interpreta importantes momentos históricos de la IA en este siglo.

5. Niki Parmar, una de los ocho autores de la arquitectura Transformer

El auge de los grandes modelos llegó al conocimiento público quizás después de la aparición de ChatGPT, pero no hay duda de que el origen de esta tendencia se deriva del artículo de 2017 «Attention is All You Need», escrito por ocho ingenieros de Google.

Este artículo presentó la innovadora arquitectura Transformer, sobre la cual se construyen casi universalmente las principales empresas de IA que vemos hoy, incluido ChatGPT de OpenAI.

No sé los lectores, pero yo ciertamente fui engañado una vez por la representación mediática del «octeto Transformer», pensando que todos los autores eran hombres.

Ese no es el caso; Niki Parmar, la tercera autora del Transformer, es una investigadora.

Niki Parmar es originaria de la India, donde realizó sus estudios de pregrado en el Instituto Indio de Tecnología de Bombay, antes de venir a los Estados Unidos para cursar una maestría en ciencias de la computación en la Universidad del Sur de California en 2013.

Niki se interesó por el aprendizaje automático durante sus años de pregrado: «Asistí a MOOC (cursos en línea masivos y abiertos) sobre ML e IA ofrecidos por Andrew Ng y Peter Norvig, y sentía curiosidad por el poder combinado de los datos, el emparejamiento de patrones y la optimización», mencionó en una entrevista.

Después de graduarse en 2015, se unió a la organización de investigación de Google, interesándose por la investigación pura. En 2017, se convirtió en una de los autores principales del Transformer.

Con respecto a la investigación, dijo: «Al principio, la abundancia de información e investigación a mi alrededor me desconcertaba constantemente. Centrarme en un problema específico y explorarlo con mis compañeros puede ayudarte a hacer las preguntas correctas».

Niki Parmar, junto con Ashish Vaswani, también de ascendencia india y primer autor del artículo Transformer, cofundó dos empresas, Adept AI y Essential AI. Actualmente gestiona principalmente esta última.

Essential AI consiguió una nueva ronda de financiación por valor de 56,5 millones de dólares de los gigantes tecnológicos AMD, Google y Nvidia a finales del año pasado. Adept AI había recaudado previamente 350 millones de dólares en financiación.

La respuesta correcta es B.