Cuando hablamos de inteligencia artificial (IA), lo primero que viene a la mente son conceptos como productividad, redistribución del valor del trabajo, información en tiempo real, conocimiento y ahorro de tiempo. Pero detrás de todo esto surge una pregunta clave: ¿quién está usando la IA y quién realmente la está dirigiendo?
En el último año hemos vivido una adopción acelerada de estas tecnologías, lo que ha traído consigo brechas en el entendimiento, uso y apropiación. ¿Sabías que solo el 33% de las mujeres en EE. UU. declara usar o experimentar con IA generativa, frente al 44% de los hombres? Según un estudio de Deloitte, si se mantiene el ritmo actual, podríamos alcanzar la paridad hacia finales de 2025. En el ámbito laboral, el Slack Workforce Index identificó otra brecha “pequeña pero persistente”: el 35% de los hombres ha probado IA en su trabajo, frente al 29% de las mujeres. No son cifras alarmantes, pero sí importantes para entender como punto de partida.
En Europa, el panorama añade otra capa: en 2024, sólo 1 de cada 5 especialistas TIC en la UE era mujer (19,5%). Este dato no es menor: quienes diseñan, operan y gobiernan los sistemas de IA siguen siendo mayoritariamente hombres. Sin embargo, hay señales de avance. Según el WEF y LinkedIn, la proporción de mujeres con habilidades en ingeniería de IA pasó del 23,5% en 2018 al 29,4% en 2025, con la brecha reduciéndose en 74 de 75 países. El talento existe, pero falta convertirlo en real influencia.
Conviene también observar qué tareas impacta primero la IA. Informes de la OIT y de Naciones Unidas advierten que las ocupaciones feminizadas (administrativas y de soporte) son más vulnerables a la automatización. No necesariamente se eliminan puestos, pero sí se transforman profundamente. Sin una estrategia de recapacitación, muchas mujeres corren el riesgo de quedar “atascadas” en roles que pierden valor. Al mismo tiempo, los sectores donde la IA potencia a las personas (datos, producto, operaciones, ventas complejas, marketing analítico, legaltech, salud y educación aumentadas) concentran mejores salarios e influencia. Si la ola empuja en direcciones distintas y no existen “puentes” de aprendizaje, la desigualdad se recicla con otro traje.
Pero no todo se reduce a “quién aprendió antes a usar chatbots”. Hay una brecha menos visible que impacta el día a día: la de la confianza. Muchas mujeres confían menos en que los proveedores de IA protegerán sus datos o explicarán adecuadamente las decisiones automatizadas. Esta duda, razonable por cierto, frena la adopción cotidiana y, con ello, el acceso a ventajas tempranas como productividad, oportunidades y visibilidad. Cerrar la brecha de uso no se logra solo con cursos; requiere transparencia, control de datos, explicabilidad y salvaguardas claras. Cuando estas condiciones existen, el uso de la IA se dispara.
Si bien contamos con una base femenina potente en ciencia e ingeniería, pero también con una subrepresentación crónica en TIC y roles vinculados a IA. Ahí está el puente que falta: traducir ese talento en arquitectura de soluciones con IA. Si lo logramos, no solo cerramos brechas; elevamos la competitividad del tejido productivo.
Un último matiz: la conversación pública oscila entre el optimismo ingenuo y el fatalismo. Ninguna de esas posturas sirve. Lo que sí funciona es aterrizar la IA en lo práctico: procesos, datos, decisiones y derechos. No basta con que más mujeres “usen” IA. Necesitamos que la dirijan: que definan problemas, curen datos, evalúen riesgos, diseñen productos y midan impacto. La buena noticia es que esto ya está ocurriendo, lo que falta ahora es acelerar el puente entre uso e influencia, ya que ahí se decidirá si esta nueva ola nos arrastra o no.
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