LUN, 11 / NOV / 2019

Acusan a la tarjeta de Apple de discriminar a las mujeres

Varios usuarios, entre ellos el cofundador de Apple Steve Wozniak, han advertido que el algoritmo que calcula el límite de crédito perjudica notablemente a las mujeres. El Departamento de Servicios Financieros de Nueva York ha iniciado una investigación.

Steve Wozniak, cofundador de Apple, se ha quejado del algoritmo crediticio de la tarjeta que lanzó dicha compañía. El empresario señaló que el límite que obtuvo fue 10 veces el que consiguió su esposa.

“Nosotros no tenemos bancos o cuentas de tarjetas de crédito separadas o cualquier otro bien separado”, explicó Wozniak. “Es difícil conseguir un ser humano para una corrección. Estas son las grandes tecnológicas en 2019”.

Wozniak no fue el primero en notar estas diferencias, el emprendedor David Heinemeier ya había señalado en Twitter que había obtenido 20 veces el límite de crédito otorgado a su esposa. Fueron sus quejas las que atrajeron la atención sobre el problema.

Respuesta

Goldman Sachs, la compañía asociada a Apple en este proyecto, ha señalado que cada solicitante para la tarjeta fue evaluado de forma independiente de acuerdo a sus ingresos y otros factores claves como el puntaje crediticio y las deudas personales.

Y aunque la firma admitió que dos personas de una misma familia podían recibir muy diferentes límites, negó que el sexo haya sido considerado como un factor.

Investigación

El Departamento de Servicios Financieros de Nueva York ha señalado que comenzará una investigación sobre las tarjetas de crédito de Goldman Sach.

Las leyes de dicho estado prohíben utilizar ciertas características como factores de evaluación por considerarlas discriminatorias. Entre ellas se encuentran: sexo, orientación sexual, nacionalidad de origen, religión, raza, color y edad.

Linda Lacewell, vocera del Departamento, señaló: “Cualquier algoritmo que, intencionalmente o no, resulte en el trato discriminatorio de mujeres o cualquier otra clase protegida de personas viola las leyes de Nueva York”.

Es importante notar que el término clase protegida alude a categorías derivadas de las características ya mencionadas.

También es importante la aclaración: intencionalmente o no. Los algoritmos vinculados a sistemas de aprendizaje automatizado pueden generar patrones discriminatorios aún cuando no haya sido la intención original de sus creadores.

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