Voz femenina de IA fomenta colaboración y productividad en equipos mayoritariamente masculinos

Tiempo de lectura: 3 minutos
Por Maria Sanchez
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Icono de asistente digital con forma de onda de voz femenina

MadridUn estudio de la Universidad de Cornell reveló que las mujeres participan más y son más productivas en equipos dominados por hombres cuando el compañero de IA tiene una voz femenina. Esto demuestra que el género de la voz de una IA puede mejorar la colaboración en equipos. Los investigadores creen que esto podría ayudar a crear mejores asistentes de IA para el trabajo en equipo con humanos.

Aquí tienes un resumen del estudio:

  • Realizado por Angel Hsing-Chi Hwang y Andrea Stevenson Won
  • Participaron aproximadamente 180 hombres y mujeres
  • Los participantes trabajaron en grupos de tres con un compañero de equipo de IA
  • La IA tenía una voz masculina o femenina y se representaba como una figura abstracta
  • Se utilizó un montaje "El mago de Oz", con Hwang suministrando las frases de ChatGPT

El experimento buscó analizar cómo un compañero de equipo femenino IA afecta la dinámica en equipos con más hombres que mujeres. Cada equipo incluía a una persona, ya sea mujer u hombre, y al compañero IA. El IA ofrecía su ayuda leyendo instrucciones, compartiendo ideas y controlando el tiempo.

Los participantes no mostraron una preferencia general por una voz masculina o femenina. Sin embargo, sus acciones indicaron diferencias. Las mujeres interactuaron más cuando la IA tenía una voz femenina. Los hombres conversaron más con un bot de voz masculina, pero se distrajeron más de sus tareas.

Hwang y Won revisaron los registros de chat para contar cuántas veces los participantes compartieron ideas o argumentos. Además, pidieron a los participantes reflexionar sobre la experiencia. Los registros de chat revelaron que los participantes reaccionaron de manera diversa según la voz de la IA.

Las mujeres se mostraron más optimistas respecto a la IA cuando había menos mujeres presentes. A diferencia de los hombres, ellas consideraron útil a la IA con una voz femenina. Este estudio demostró que incluso pequeños cambios, como el género de la voz de la IA, pueden marcar la diferencia.

Investigaciones anteriores indican que los miembros de minorías se involucran más si hay otros como ellos presentes. La voz femenina de la IA proporcionó cierto apoyo a las mujeres, haciéndolas sentir más cómodas y participativas.

Según los investigadores, la voz de una IA, dependiendo de su género, puede influir en cómo un equipo colabora. Esto es útil para el desarrollo de herramientas de IA para trabajos en grupo. Elegir la voz adecuada de la IA puede mejorar la productividad y la participación del equipo.

Los participantes colaboraron en línea para realizar diversas tareas. El estudio solo incluyó personas que se identificaron como hombres o mujeres. El compañero de IA aparecía en la pantalla y brindaba ayuda activa en las tareas.

En equipos con mayor presencia masculina, las mujeres se sentían más cómodas al hablar cuando la inteligencia artificial tenía una voz femenina. Los hombres hablaban más pero prestaban menos atención a la tarea cuando la voz del AI era masculina.

Los investigadores creen que la percepción de las personas sobre la IA puede influir en su comportamiento. Aunque piensen que la voz de la IA no es importante, esta todavía modifica sus acciones. Esto implica que pequeños ajustes en el diseño de la IA pueden tener un gran impacto en la colaboración de los equipos.

El estudio revela cómo la inteligencia artificial puede mejorar el trabajo en equipo en grupos con diferente proporción de hombres y mujeres. Destaca que el género de la voz de la IA es importante al crear estos sistemas. Esto podría mejorar la colaboración entre humanos e IA en el futuro.

El estudio se publica aquí:

http://dx.doi.org/10.1145/3613904.3642202

y su cita oficial - incluidos autores y revista - es

Angel Hsing-Chi Hwang, Andrea Stevenson Won. The Sound of Support: Gendered Voice Agent as Support to Minority Teammates in Gender-Imbalanced Team. Association for Computing Machinery (ACM) CHI Conference on Human Factors, 2024 DOI: 10.1145/3613904.3642202
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