Un nuevo informe advierte sobre una doble brecha en el desarrollo de la inteligencia artificial: por un lado, la baja participación femenina en el campo de investigación; por otro, una mayor exposición de las mujeres a la automatización laboral. Según el estudio, menos del 25% de quienes investigan IA en América Latina y el Caribe son mujeres, lo que profundiza desigualdades en un sector clave para el futuro del trabajo.
El dato surge del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA), elaborado por la CEPAL, que revela que solo alrededor del 23,6% de los investigadores en IA en la región son mujeres, con variaciones entre países y una media que refleja una fuerte subrepresentación femenina en el sector tecnológico.
En el caso de Argentina, la participación femenina en investigación de IA ronda el 28%, ubicándose por encima del promedio regional pero aún lejos de la paridad. Esta brecha no solo impacta en la producción científica, sino también en la forma en que se diseñan y entrenan los sistemas de inteligencia artificial.
Riesgo de reemplazo laboral y automatización
El estudio también advierte que las mujeres tienen una mayor exposición a la automatización. Esto se explica por la concentración femenina en sectores laborales que la IA ya está transformando, como tareas administrativas, atención al cliente, comercio y trabajos de soporte digital.
De acuerdo con el informe, esta situación no se debe a una menor capacidad técnica, sino a una estructura del mercado laboral que históricamente ubicó a las mujeres en ocupaciones más susceptibles a ser automatizadas.
Especialistas citados en el análisis señalan que los sistemas de IA no son neutrales: si los datos de entrenamiento reflejan desigualdades previas, los algoritmos tienden a reproducirlas, lo que puede profundizar brechas existentes en el empleo y en la toma de decisiones automatizadas.
Una brecha que también es de poder y diseño
El problema no se limita al acceso laboral, sino también a quién diseña la tecnología. La baja participación femenina en investigación implica menor influencia en la construcción de modelos, criterios éticos y decisiones técnicas dentro de la IA.
Distintos expertos advierten que esta falta de diversidad puede derivar en sistemas con sesgos incorporados, especialmente en áreas sensibles como selección de personal, evaluación de desempeño o asignación de créditos y servicios.
El desafío hacia adelante
Organismos regionales y especialistas coinciden en que el principal desafío es ampliar la formación en ciencia de datos, programación e inteligencia artificial para mujeres y diversificar los espacios de investigación.
También se plantea la necesidad de políticas activas para reducir la brecha de género en tecnología, desde la educación temprana hasta el acceso a puestos de liderazgo en empresas tecnológicas.
En paralelo, se propone revisar el diseño de los algoritmos para reducir sesgos y garantizar sistemas más inclusivos, en un contexto donde la inteligencia artificial se vuelve cada vez más determinante en el mundo del trabajo.
Fuente: Ámbito Financiero
