No es novedad, lo hemos leído y escuchado en múltiples espacios y desde distintas voces: los algoritmos pueden reforzar las desigualdades y seguir perpetuando estereotipos y decisiones basadas en prejuicios inconscientes.  Quiero destacar un sesgo que sigue pasando desapercibido en la conversación tecnológica y ética: la discriminación por edad. La IA no es la excepción y podemos decir que sí, que la IA también está resultando edadista.

Los algoritmos no son mágicos. Se alimentan de datos y el componente humano de la tecnología aún no se puede omitir.  El 22 % de las profesionales que alimentan los sistemas de IA son mujeres y además son en su mayoría jóvenes. El promedio de edad de las y los desarrolladores en la IA ronda de los 25 a 34 años. Si los datos y el desarrollo parte de los estereotipos sobre el género, la edad, el envejecimiento y las creencias que le acompañan, podemos ver el efecto de las decisiones y los resultados que pueden proyectarse. Esto no es necesariamente una decisión predefinida, pero es un proceso inconsciente de exclusión estructural.

La realidad es que hoy la ciencia y el desarrollo en materia de salud y bienestar están desafiando esos prejuicios. Las “personas mayores” o mayores de 45 y 50 años tienen una expectativa de vida distinta y, sobre todo, un panorama diferente respecto a la calidad de vida a la que aspiran. Las y los “ancianos” no pueden ir en el mismo saco porque sus vidas son diversas, con distintas necesidades, contextos, experiencias, condiciones y realidades. Si en el mundo analógico esto no acaba de comprenderse, en el espacio virtual y en los sistemas de IA, esto es un reto mayor.

Es difícil que esta diversidad pueda expresarse en los resultados de la IA (las imágenes son sólo la punta del iceberg). Las preguntas obligadas son: ¿cómo nutrir los sistemas de IA para que tengan la información real, fidedigna y representativa de este grupo etáreo y que las respuestas y propuestas  creadas, sobre todo por la IA generativa, sean acordes con la realidad?

Veamos el efecto de los algoritmos de la IA en otro ámbito: el laboral. Diversas investigaciones han demostrado que algunos algoritmos de reclutamiento descartan automáticamente a personas mayores de 50 años. ¿La razón? Su historial laboral no se ajusta al “perfil joven-digital” que la máquina fue entrenada para valorar. El resultado: el sistema penaliza la experiencia en lugar de valorarla.

¡Qué paradoja! De acuerdo con el BID, la economía plateada representa 22 billones de dólares anuales en el mundo. Estamos hablando de un mercado en crecimiento. América Latina es la región que está envejeciendo con mayor velocidad. Sin embargo, este grupo sigue siendo invisible en el diseño de productos, servicios y plataformas digitales. Las interfaces no están pensadas para sus capacidades visuales, auditivas o cognitivas. Las apps de salud, las bancarias, los trámites digitales: todas se diseñan con la juventud como estándar. ¿Y las  demás personas?

La ética algorítmica no puede ser un lujo,  una moda o una cuestión exclusiva del ámbito académico. Tiene que ser un principio transversal y un compromiso cotidiano.  Esa ética debe incluir la dimensión etaria. Porque si no exigimos y promovemos auditorías con enfoque generacional, si no integramos a personas mayores en las pruebas de usuario y en los procesos de co-creación tecnológica, estaremos fortaleciendo la creación de un futuro digital profundamente excluyente.

Este no es un problema exclusivo de Silicon Valley. También es latinoamericano. También es mexicano. Y también es feminista, porque el edadismo golpea doble a las mujeres mayores: por ser mujeres y por no ser jóvenes: se les hace invisibles y penaliza por partida doble.