IA generativa: el futuro se escribe... ¿sin mujeres?

Un metaanálisis reciente, basado en 18 estudios y más de 140,000 personas en diferentes regiones, industrias y niveles profesionales, confirma lo que ya se intuía: las mujeres usan herramientas de IA generativa, como ChatGPT, Perplexity o Claude, en una proporción significativamente menor que los hombres. El hallazgo no es aislado. Se repite con una regularidad inquietante, desde estudiantes universitarias hasta fundadoras de empresas, pasando por científicas postdoctorales. En promedio, las mujeres tienen un 22 % menos de probabilidades de adoptar estas herramientas. Y lo más alarmante: la brecha persiste incluso cuando se iguala el acceso y la capacitación.

Una carrera que empieza con desventaja

¿Es la falta de acceso el verdadero problema? No del todo. Un estudio en Kenia, donde se ofreció a más de 17,000 personas la oportunidad de aprender a usar ChatGPT, demostró que incluso en condiciones equitativas, las mujeres fueron un 13 % menos propensas a adoptar la herramienta. Lo mismo ocurre en países como Estados Unidos, donde el 50 % de los hombres encuestados por la Reserva Federal de Nueva York había utilizado IA generativa en el último año, frente a apenas un tercio de las mujeres.

“No es solo una cuestión de acceso, sino de percepción, confianza y cultura organizacional”, advierte Erika Pugh, investigadora de brechas digitales de género. “Las mujeres suelen autolimitarse por creencias sobre la ética del uso de IA o por sentirse menos preparadas, aunque tengan igual o más competencias que sus colegas hombres”.

En las grandes tecnológicas, la brecha también se presenta de manera sutil pero contundente. El único estudio que halló una ligera ventaja para las mujeres (un 3 % más de uso de IA generativa) fue en roles técnicos senior, lo que sugiere que la experiencia acumulada puede revertir la tendencia. Sin embargo, entre las mujeres en cargos junior, el patrón se invierte y la adopción se desploma.

Una IA que no nos ve a todas

Las consecuencias de esta disparidad van más allá del acceso individual: afectan al diseño mismo de los sistemas de IA. Como los modelos se entrenan con los datos generados por sus usuarios, una menor representación femenina significa algoritmos menos sensibles a las necesidades, preocupaciones y formas de interactuar de las mujeres. El riesgo: sistemas que refuercen estereotipos, ignoren matices de género y se vuelvan menos efectivos para tareas que históricamente han estado feminizadas.

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Este fenómeno, que ya se ha documentado en sesgos raciales dentro de modelos generativos, puede replicarse en clave de género. “El sesgo de datos es el nuevo techo de cristal”, señala Leticia Koning, coautora del estudio. “Si no aseguramos una participación equitativa ahora, el resultado será una IA que simplemente no sirve bien a la mitad de la población”.

Productividad en juego, oportunidades en riesgo

El potencial de la IA generativa para transformar el crecimiento económico es inmenso: solo en EE.UU., se estima que puede incrementar la productividad laboral en un 20 % en la próxima década. Pero si casi la mitad de la fuerza laboral femenina queda subrepresentada, el costo de oportunidad podría ascender a cientos de miles de millones de dólares en innovación, eficiencia y desarrollo perdido.

Y aquí entra la urgencia. Si bien iniciativas para igualar el acceso son un buen primer paso, no son suficientes. Se necesita una acción más decidida en múltiples frentes: educación digital con enfoque de género, programas de mentoría técnica para mujeres, incentivos dentro de las empresas para fomentar la experimentación con IA, y una narrativa pública que deje atrás la idea de que esta tecnología “no es para nosotras”.

Una nueva revolución, pero ¿para quién?

La historia se repite: tecnologías disruptivas que prometen liberar, pero que en sus primeras fases excluyen. Si la IA generativa es la próxima gran revolución productiva, las mujeres no pueden llegar tarde. Porque cada interacción que no tienen con estos sistemas, cada prompt no escrito, cada algoritmo no influido por su perspectiva, profundiza una brecha que no podemos permitirnos.

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Este no es solo un debate de innovación, es uno de justicia económica y representatividad tecnológica. Y la pregunta que debemos hacernos es clara: ¿Quién está diseñando el futuro? ¿Y para quién lo está haciendo?

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