Un reciente estudio revela que menos del 25% de los investigadores en Inteligencia Artificial (IA) en América Latina y el Caribe son mujeres. Este dato, que destaca la desigualdad de género en un campo emergente y de gran relevancia, pone de manifiesto una problemática que no solo afecta la representación femenina en la ciencia, sino que también plantea serios riesgos para el futuro laboral de muchas mujeres en la región. En Argentina, donde el porcentaje de investigadoras en IA asciende al 28%, el país ocupa el tercer lugar en esta lamentable estadística, superado solo por Panamá y Cuba.
La investigación proviene del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA), publicado en diciembre de 2025 por la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL). Este informe detalla que, a pesar de los avances en diversas áreas, la participación femenina en la investigación de IA sigue siendo alarmantemente baja. En un contexto donde la automatización y la IA están transformando las industrias, la falta de representación de mujeres en este ámbito se convierte en un tema crítico, ya que se estima que ellas enfrentan un riesgo 1,5 veces mayor de ser reemplazadas por tecnologías automatizadas en comparación con sus colegas varones.
El estudio "Del dato a la acción - IA, trabajo y género en Argentina", realizado por la organización Géneras en abril de 2026, complementa los hallazgos del ILIA al subrayar que las mujeres están en riesgo más elevado de perder sus empleos debido a la automatización. Micaela Sánchez Malcolm, presidenta de Géneras, enfatiza que las decisiones en torno al diseño y evaluación de los sistemas de IA suelen estar dominadas por hombres, lo que genera sesgos que se incorporan a los modelos y afectan directamente las trayectorias laborales de las mujeres. Según ella, es fundamental revisar la estructura de los algoritmos y promover un mayor acceso a la capacitación en este campo.
Los roles feminizados más vulnerables a la automatización, según el análisis de Géneras, incluyen aquellas posiciones en servicios administrativos, comercio, atención al cliente y plataformas digitales. La carga de trabajo no remunerado que suele recaer sobre las mujeres, junto con el escaso acceso a espacios de toma de decisiones y la falta de marcos institucionales de protección, limita su capacidad para formarse en tecnologías de IA. Esto crea un círculo vicioso que perpetúa la desigualdad en un sector que, por su naturaleza, debería ser inclusivo y diverso.
La antropóloga Agustina Kupsch, directora de Panóptico Cultural, añade una perspectiva crítica al señalar que los algoritmos de IA tienden a reflejar la epistemología del campo que intentan auditar. Esto significa que los modelos no solo pueden estar sesgados de género, sino que también pueden favorecer ciertas poblaciones, geografías y lenguas, excluyendo a otros grupos y perspectivas. Kupsch advierte que, si bien aumentar la cantidad de mujeres investigadoras es un paso positivo, no es suficiente si no se aborda la estructura subyacente que define qué problemas son considerados relevantes en el desarrollo de la IA.
El desafío no radica únicamente en sumar más mujeres al campo de la IA, sino en cuestionar qué tipo de inteligencia se está construyendo y para quién se está diseñando. Es imperativo que las políticas públicas y las iniciativas privadas promuevan no solo la inclusión de investigadoras, sino que también se reevalúen los marcos éticos y de desarrollo de las tecnologías. De este modo, se podrá trabajar hacia un futuro donde la IA no solo sea innovadora, sino también equitativa y representativa de la diversidad de la sociedad.
La conversación sobre género y tecnología es más relevante que nunca, y es esencial que se tomen medidas concretas para crear un entorno inclusivo que fomente la participación femenina en la investigación de IA. Solo a través de un esfuerzo conjunto se podrá asegurar que las mujeres no solo tengan voz en la creación de tecnologías, sino que también estén protegidas de los riesgos laborales que estas implican, garantizando así un futuro más justo y equitativo.
