Las mujeres investigadoras y los investigadores en etapas avanzadas de su carrera son menos propensos al uso de la Inteligencia Artificial Generativa, según un estudio desarrollado desde el Instituto Universitario de Turismo y Desarrollo Económico Sostenible y el Departamento de Métodos Cuantitativos en Economía y Gestión, junto a la Universidad de La Laguna y la Agencia Canaria de Calidad Universitaria y Evaluación Educativa del Gobierno de Canarias.
Pablo Dorta González, Alexis Jorge López Puig, María Isabel Dorta González y Sara González Betancor son los autores de este trabajo, que examina la utilización de esta herramienta en función de parámetros como sexo, etapa profesional, tipo de organización y barreras percibidas.
A fin de evitar sesgos hacia investigadores cuyo campo de trabajo les incline hacia la IA, el estudio emplea un modelo de regresión, un modelo matemático que tiene como objetivo determinar si existe, o no, relación entre una variable dependiente y un conjunto de otras variables explicativas.
Además de las variables antedichas, el estudio examina otras como pueden ser la participación directa en investigación o desarrollo de IA, la colaboración con empresas de IA, la ubicación geográfica y la disciplina científica. Entre los resultados más destacados cabe mencionar que aquellos investigadores que enfrentan barreras para adoptar herramientas de Inteligencia Artificial tienden a utilizarla un 11% más, mientras que quienes manifiestan falta de capacitación reducen su uso un 8%.
Por otro lado, los investigadores vinculados a grupos asesores gubernamentales son un 45% más tendentes a usar IA con frecuencia en comparación con aquellos en roles gubernamentales directos. Los investigadores en empresas con fines de lucro muestran un aumento del 19% en su uso, mientras que quienes se desempeñan en instituciones médicas y hospitales lo incrementan en un 16% y 15%, respectivamente.
La Inteligencia Artificial se está expandiendo rápidamente como herramienta de trabajo, y con este estudio se pretende observar también cómo puede impactar en la productividad mediante la automatización de tareas repetitivas, el análisis de grandes volúmenes de datos o la aceleración de procesos, facilitando que los investigadores concentren más su atención en aspectos creativos y estratégicos.
El estudio se ha dado a conocer en la prestigiosa revista Telematics and Informatics.
