Cómo cerrar la brecha de género en empleos de IA.
Los hombres superan en número a las mujeres en la fuerza laboral de IA, y los estudios muestran que las mujeres tienen muchas menos probabilidades de usar IA generativa en el lugar de trabajo. Siga leyendo para aprender cómo desarrollar estrategias para cerrar la brecha de género en IA en todos los sectores laborales.
Por: James M. Tobin, Editado por: Valerie Black
Publicado: 11 de septiembre de 2025
El estado de la IA
Las empresas de todo el mundo han comenzado a implementar inteligencia artificial (IA) en sus organizaciones. En algunos casos, las empresas se han reorganizado completamente en torno a las integraciones de IA. Los expertos creen que esto marca el comienzo de lo que se convertirá en una tendencia global.
A medida que el uso de la IA se integra más en nuestra vida diaria y laboral, surge otra tendencia: una brecha de género. Un estudio de la Escuela de Negocios de Harvard de 2025 analizó las tasas de adopción de herramientas de IA generativa basadas en chat como ChatGPT. El estudio encontró que las mujeres tienen un 20% menos de probabilidades que los hombres de usar estas herramientas.
Una brecha aún mayor define el lado técnico del panorama laboral de la IA. En octubre de 2024, interface publicó un análisis exhaustivo de 1.6 millones de trabajadores tecnológicos en la economía de IA. El análisis encontró que solo el 22% de los profesionales de IA a nivel mundial son mujeres.
Estas trayectorias sugieren la necesidad de acciones correctivas. Explore estrategias para cerrar la brecha de género en IA tanto en roles laborales técnicos como no técnicos.
Barreras de IA que pueden contribuir a la brecha de género
La brecha de género en IA sugiere que, en comparación con los hombres, menos mujeres están siguiendo rutas de aprendizaje y carreras en IA. Los empleadores también están luchando para atraer y retener a mujeres profesionales en IA. Los observadores se han estado preguntando por qué, y las teorías comunes incluyen:
Disparidades en el acceso a la educación STEM
Las mujeres están significativamente subrepresentadas en la educación STEM. Según UNESCO, ellas comprenden solo alrededor del 35% de los graduados de programas STEM a nivel mundial. UNESCO también señala que se ha avanzado poco en aumentar esa cifra, a pesar de una década de esfuerzo.
La Asociación Americana de Mujeres Universitarias (AAUW) ha explorado algunas de las barreras y desafíos que enfrentan las niñas y mujeres al acceder a la educación STEM. Incluyen la exposición temprana a sesgos de género y la falta de estímulo en la escuela secundaria y preparatoria.
Debido a estas influencias, menos niñas y mujeres persiguen la educación postsecundaria en STEM, lo que puede explicar parcialmente su subrepresentación en las profesiones STEM.
Prácticas laborales discriminatorias
Las mujeres en campos STEM también luchan con desigualdad salarial, altas tasas de acoso sexual y sesgos inconscientes que limitan tanto sus oportunidades como su potencial de avance.
La AAUW también destaca culturas excluyentes, cargas de cuidado infantil y una deficiencia general de apoyo por parte de empleadores y gobiernos.
Estos factores contribuyen significativamente a la subrepresentación de las mujeres en tecnología e IA.
Sesgos en las herramientas de reclutamiento de IA
Los empleadores de STEM —y empleadores en muchos otros campos— han comenzado a adoptar herramientas de reclutamiento de IA al seleccionar candidatos para vacantes disponibles. Sin embargo, estas herramientas son tan equitativas como fueron programadas para serlo. Los sesgos conscientes o inconscientes de los programadores de IA pueden trasladarse a los productos de software que producen.
Cuando los reclutadores usan herramientas sesgadas para llenar posiciones de IA, sus prácticas de contratación reflejarán los mismos sesgos.
Formas de cerrar la brecha de género en empleos de IA
Cerrar la brecha de género en IA requerirá acciones audaces que involucren a empleadores, legisladores, instituciones educativas y otros interesados. Cuando se aplican diligentemente, tales esfuerzos pueden generar un progreso constante y consistente con el potencial de revertir las tendencias actuales y construir un entorno laboral de IA más equitativo.
Las estrategias que las personas y los empleadores pueden comenzar a usar de inmediato incluyen:
Recapacitación o mejora de habilidades
La ansiedad por la IA ha desencadenado una gran ola global de recapacitación y mejora de habilidades en inteligencia artificial.
Si bien las fuerzas sociales y económicas más amplias están fuera del control de cualquier individuo, usted puede tomar medidas como autor de su propia historia de vida. La recapacitación y mejora de habilidades pueden ayudarle a mantenerse relevante en un mundo cambiante y a construir la confianza que necesita para tener éxito con la IA, independientemente del género.
Reducir el sesgo en los datos de entrenamiento de IA
Los desarrolladores de tecnologías de IA tienen un papel importante que desempeñar en el cierre de la brecha de género. Pueden comenzar abordando los sesgos inherentes que afectan a la IA y su funcionamiento.
En diciembre de 2024, MIT News informó sobre una técnica innovadora capaz de encontrar y eliminar datos de entrenamiento de IA que conducen a sesgos, estereotipos y fallos de modelado. Cuando se aplica a nivel de diseño, el enfoque tiene el potencial de lograr un progreso significativo.
Repensar la cultura laboral
Los líderes organizacionales pueden renovar sus culturas organizacionales para poner un mayor énfasis en crear oportunidades enfocadas en la equidad. Al elevar a las mujeres que sí trabajan en IA a posiciones de poder, las organizaciones pueden mostrar a las empleadas más jóvenes que ellas también pueden desarrollar sus carreras.
Crear políticas de IA equitativas en el lugar de trabajo
Los empleadores pueden establecer pautas y expectativas claras con respecto a sus integraciones de IA. Específicamente, pueden proporcionar programas de capacitación en IA de acceso abierto y explicar exactamente cómo, cuándo y por qué se debe usar la IA en la ejecución de tareas laborales. Esto puede estandarizar la productividad de la IA y ayudar a eliminar la amplia brecha de género en las tasas de uso de IA en el lugar de trabajo.
Incorporar la igualdad de género en la gobernanza de IA
A pesar del ascenso meteórico de la IA, los marcos de gobernanza siguen estando poco desarrollados o completamente ausentes a nivel nacional e internacional. Los legisladores consideran ampliamente que esto es un gran riesgo de la tecnología de IA, uno que un modelo de gobernanza unificado podría abordar.
Al incluir voces diversas en el desarrollo de políticas y enfatizar los requisitos de diseño ético de sistemas de IA, un marco de gobernanza de IA podría abordar de manera significativa las brechas de género persistentes en el acceso a IA y las oportunidades profesionales.
Cursos de IA que pueden ayudarle en su camino
Puede iniciar su viaje en IA hoy con cursos de IA y programas educativos de proveedores acreditados socios de edX. Aquí hay algunas opciones populares no técnicas para mejorar habilidades en IA:
