Desafíos de género en la era de la inteligencia artificial: brechas y oportunidades para las mujeres en el ámbito laboral
La inteligencia artificial (IA) está revolucionando las formas de trabajo y comunicación, integrándose cada vez más en procesos cotidianos, especialmente en recursos humanos. Sin embargo, su creciente adopción puede afectar negativamente el crecimiento laboral femenino debido a sesgos inherentes en los sistemas y a la escasa participación de mujeres en su desarrollo.
Según un estudio de Gartner (2023), el 81% de los responsables de recursos humanos ya utilizan o consideran implementar IA generativa para reclutamiento. No obstante, informes del Banco Interamericano de Desarrollo (BID), OCDE y Unesco alertan que estos sistemas suelen estar entrenados con datos históricos que reflejan desigualdades de género, lo que puede traducirse en discriminación laboral contra las mujeres. Actualmente, sólo un 6% de los desarrolladores profesionales en esta área son mujeres, lo que contribuye a perpetuar estos sesgos.
Expertas chilenas coinciden en que la baja representación femenina en áreas técnicas limita la inclusión de perspectivas diversas en el diseño y aplicación de la IA. Por ejemplo, algoritmos de procesamiento de lenguaje natural tienden a asociar términos como “líder” con hombres y “asistente” con mujeres, reforzando estereotipos. La investigadora Claudia López señala que en Chile las mujeres representan solo un 17% del sector IA, mientras que globalmente alcanzan un 26,8%, una disparidad que afecta tanto el desarrollo tecnológico como sus beneficios sociales.
Para avanzar hacia una mayor equidad, especialistas recomiendan implementar evaluaciones rigurosas sobre los impactos diferenciados por género de los sistemas de IA, establecer normativas que corrijan desigualdades y fomentar una mayor participación femenina en STEM mediante educación y financiamiento específico. Además, se destaca la importancia de mejorar la transparencia y auditabilidad de los algoritmos para identificar y mitigar sesgos antes de su implementación definitiva.