En una era donde la inteligencia artificial (IA) está cada vez más presente en múltiples aspectos de la vida diaria, el sesgo de género aún persiste en estos sistemas al asociar ciertas profesiones mayoritariamente con hombres. Investigadoras del Centro Vasco de Tecnología del Lenguaje de la Universidad del País Vasco (EHU) han dado un paso adelante en la identificación y corrección de estos prejuicios a través del desarrollo de herramientas innovadoras de evaluación.
Recientemente, en la conferencia internacional LREC 2026, las investigadoras Amaia Murillo, Olatz Perez de Viñaspre y Naiara Perez presentaron su estudio, que destaca cómo las IA manejan las referencias de género en lenguas como el euskera, lengua que se caracteriza por la ausencia de género gramatical. En idiomas como el castellano o el francés, que sí incluyen distinciones de género, la traducción de términos como «irakaslea» (docente) o «garbitzailea» (personal de limpieza) plantea un importante desafío.
Para enfrentar esta problemática, el equipo ha desarrollado WinoMTeus y FLORES+Gender, herramientas que ofrecen un enfoque pionero para medir cómo los modelos de IA asignan el género en traducciones vinculadas al euskera. Este avance es significativo, ya que la mayoría de los recursos actuales están diseñados para el inglés, dejando de lado las particularidades de otras lenguas.
Los hallazgos de la investigación revelan una preocupante tendencia de los modelos de IA a asignar género de manera sesgada, frecuentemente eligiendo formas masculinas, incluso en profesiones donde las mujeres son mayoría. Además, se constataron diferencias en cómo los modelos procesan referencias de género masculino y femenino.
La contribución clave de este trabajo radica no solo en identificar estas limitaciones, sino también en proporcionar herramientas para una evaluación rigurosa del comportamiento de los sistemas de IA en entornos multilingües. Las investigadoras señalan la importancia de contar con métricas adaptadas a una diversidad de lenguas como un paso esencial hacia la creación de tecnologías que reflejen la verdadera diversidad social.
Asimismo, incluir lenguas menos representadas, como el euskera, en la investigación internacional sobre IA es crucial no solo para preservar la diversidad lingüística, sino también para detectar sesgos que podrían pasar desapercibidos en modelos que emplean predominantemente datos de idiomas mayoritarios. Estas iniciativas subrayan la necesidad de un enfoque más inclusivo y diverso en el desarrollo de tecnologías de inteligencia artificial.
