Para dar a las académicas enfocadas en inteligencia artificial y a otras mujeres su merecido tiempo en el centro de atención, TechCrunch ha estado publicando una serie de entrevistas con mujeres notables que han contribuido a la revolución de la IA. Raji Arasu, CTO de Autodesk, comentó que ha estado utilizando la inteligencia artificial durante “varias décadas” para resolver desafíos relacionados con el software. “Cuando los enfoques tradicionales de desarrollo de software han tenido dificultades para abordar problemas complejos, siempre he recurrido a la IA como solución, especialmente para manejar datos no estructurados”, dijo Arasu en una entrevista.
Arasu tiene una larga carrera en tecnología. En 1993, se unió a Oracle como líder técnico de ingeniería. Unos años más tarde, fue contratada como gerente senior en eBay, donde ascendió al cargo de vicepresidenta de tecnología. Después de trabajar en StubHub e Intuit, Arasu aceptó una oferta en Autodesk, donde ha permanecido durante los últimos cuatro años.
Muchas de estas oportunidades fueron posibles gracias a una sólida red de apoyo profesional, según Arasu. Ella ha intentado ayudar a otros a tener éxito al convertirse en una defensora del apoyo a las mujeres en tecnología y promover iniciativas de diversidad, equidad e inclusión, especialmente en juntas directivas. “Al principio de mi carrera, tuve la suerte de contar con un conjunto diverso de mentores que jugaron un papel crucial en la formación de mi confianza, expresando audazmente mis perspectivas y opiniones, abogando por mí misma y asegurando que tuviera un lugar en la mesa”, comentó Arasu. “Es vital que mujeres, personas de color e individuos con diversos antecedentes participen en la toma de decisiones estratégicas”.
A lo largo de los años, Arasu ha tenido una visión privilegiada de los emocionantes desarrollos en el campo de la IA. En Autodesk, ha supervisado la organización de I+D de la empresa, que ha explorado aplicaciones de IA en áreas como la automatización de la construcción, modelado 3D y diseño de ingeniería. “Los avances en potencia de computación, IA generativa y el ajuste específico de grandes modelos han roto las barreras de los laboratorios de investigación y han llevado estas tecnologías al mundo real”, afirmó. “Estoy cautivada por la rapidez con la que esta revolución de la IA está lista para transformar industrias en todos los sectores”.
Sin embargo, Arasu reconoció que la IA también conlleva riesgos. Los sistemas de IA a menudo reflejan los sesgos y suposiciones de sus creadores, y existen preocupaciones significativas sobre la privacidad de los datos, la transparencia y las prácticas de datos que deben abordarse. Arasu es partidaria de una “colaboración cercana” entre la industria y el gobierno para crear políticas de IA “bien informadas” que comiencen a abordar estos riesgos. Pero advirtió que una política sólida solo puede surgir de grupos colaborativos multidisciplinarios y diversos. “A diferencia de revoluciones pasadas, ahora hay un reconocimiento claro de que la participación inclusiva —especialmente de mujeres— es esencial para lograr resultados más justos e innovadores en la IA y otras tecnologías emergentes”, dijo Arasu. “A medida que la IA transforma industrias como la salud, la educación y las finanzas, la participación de las mujeres asegura que la tecnología refleje una gama más amplia de experiencias humanas”.
Independientemente de la regulación, en lo que respecta a construir IA de manera responsable, Arasu cree que las empresas deben asegurarse de que sus sistemas sean claros sobre su funcionamiento, para que los usuarios puedan confiar —o al menos no desconfiar— en las decisiones que toman. Esto comienza, dijo, con entender las preocupaciones de los clientes sobre sus datos, implementar prácticas para proteger la información personal y propietaria, y mantener el cumplimiento de políticas globales. “El diseño ético debe guiar el proceso de desarrollo”, afirmó Arasu, “incorporando perspectivas diversas y creando marcos de gobernanza para reducir sesgos y gestionar riesgos. La supervisión continua y la rendición de cuentas son esenciales, asegurando que los sistemas de IA funcionen como se pretende y abordando problemas de manera oportuna. Finalmente, fomentar la colaboración interdisciplinaria centrada en el cliente ayuda a garantizar que la IA sirva al bien común, navegando riesgos y maximizando sus beneficios para la sociedad”.
