IA y equidad de género en 2025: ¿Aliada o amenaza?
By Adriana Páez Pino
El 2025 marcará un punto de inflexión en el mundo del trabajo: la inteligencia artificial (IA) ya no es solo una herramienta de automatización, sino un factor decisivo en la contratación, promoción y evaluación del talento. Empresas de todos los sectores están adoptando IA para optimizar procesos, reducir costos y mejorar la toma de decisiones.
Sin embargo, esta transformación ocurre en un contexto donde las políticas de Diversidad, Equidad e Inclusión (DEI) están perdiendo impulso en muchas organizaciones. Menos recursos para iniciativas de equidad y menor representación femenina en el desarrollo de IA pueden generar un entorno donde los sesgos se amplifiquen en lugar de corregirse.
En América Latina, la participación de mujeres en IA sigue siendo baja, y si no tomamos medidas hoy, la brecha de género en el liderazgo y en el acceso a oportunidades tecnológicas podría profundizarse aún más.
En mi blog semanal Descubriendo la IA en el Trabajo, publicado en LinkedIn y en IAvanza.co, reflexiono sobre los cambios que la IA está generando en el mercado laboral y cómo podemos asegurarnos de que sea una herramienta que impulse la equidad en lugar de reforzar desigualdades. ¿Estamos construyendo un futuro donde la IA sea una aliada de la equidad o una tecnología que perpetúe las brechas de género?
Si las mujeres no participan en la construcción de la IA, los sesgos del pasado se convertirán en las reglas del futuro.
El panorama actual en 2025: Brechas persistentes en IA y liderazgo
A medida que avanzamos en 2025, la inteligencia artificial se ha convertido en un pilar del mundo laboral, pero su implementación sigue reflejando desigualdades estructurales. Aunque la IA promete eficiencia y optimización, su impacto en la equidad de género sigue siendo una preocupación en América Latina.
Las cifras más recientes reflejan que la brecha de género persiste en varios niveles. Un estudio del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) revela que solo el 15% de los cargos directivos en la región son ocupados por mujeres, y apenas el 14% de las empresas son lideradas por ellas. En el sector tecnológico, la presencia femenina sigue siendo baja: un estudio de IT Talent de 2023 indica que solo el 23% de las mujeres trabajan en tecnología en América Latina, una cifra alarmante considerando que este es el sector que lidera la transformación digital.
La brecha salarial tampoco muestra avances significativos. Datos del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) de Perúreflejan que las mujeres ganan en promedio un 26% menos que los hombres. En México, un estudio de Statista (2023) posiciona al país con la peor percepción de igualdad salarial en la región, reflejando que al menos la mitad de las personas considera que la brecha sigue siendo una barrera real.
Si bien la IA podría ser una herramienta para reducir estas desigualdades, el problema es que su desarrollo sigue en manos de grupos poco diversos. Esto significa que los sesgos de género se trasladan a los algoritmos, impactando procesos de selección, ascensos y acceso a oportunidades. Si no corregimos este rumbo, la tecnología que promete democratizar el acceso al empleo podría convertirse en un nuevo obstáculo para el liderazgo femenino.
Sin una participación activa de las mujeres en la IA, corremos el riesgo de perpetuar las desigualdades de género en la era digital.
El impacto del debilitamiento de las políticas DEI en la era de la IA
Las empresas están adoptando inteligencia artificial para tomar decisiones clave en contratación, promoción y evaluación de talento. Al mismo tiempo, muchas organizaciones han reducido o eliminado sus políticas de Diversidad, Equidad e Inclusión (DEI), dejando sin mecanismos de control los posibles sesgos en estos procesos.
Las iniciativas DEI han sido clave para impulsar la equidad de género en el trabajo, asegurando que haya oportunidades para mujeres en el liderazgo, reducción de la brecha salarial y entornos más inclusivos. Sin embargo, su disminución deja a la IA operando sin supervisión sobre su impacto en la equidad.
El problema es que los algoritmos aprenden de datos históricos, y si estos reflejan desigualdades, simplemente las replican. Sin políticas activas para equilibrar la equidad, el riesgo es evidente:
• Sesgos en selección de personal: Algoritmos que priorizan perfiles masculinos porque históricamente los hombres han ocupado más cargos de liderazgo.
• Evaluaciones de desempeño desbalanceadas: Modelos que favorecen ciertos estilos de liderazgo y penalizan comportamientos asociados a mujeres.
• Falta de transparencia en IA: Decisiones automatizadas sin mecanismos claros de auditoría ni corrección de sesgos.
Reducir las políticas DEI en un momento en que la IA toma más protagonismo significa perder el control sobre cómo se distribuyen las oportunidades dentro de las empresas. Sin estas iniciativas, es más difícil detectar y corregir desigualdades, lo que deja en desventaja a quienes ya enfrentaban barreras en el mundo laboral.
Las organizaciones que optan por eliminar DEI deben preguntarse:
¿Cómo están asegurando que la IA no profundice la desigualdad en sus estructuras?
Eliminar DEI mientras se adopta IA es un riesgo: sin medidas de equidad, los sesgos se automatizan.
Cómo garantizar que la IA impulse la equidad en lugar de frenarla
Si la IA se está convirtiendo en un pilar del mundo laboral, su implementación no puede quedar al margen de la equidad de género. Las empresas deben asumir una responsabilidad clara para evitar que la automatización amplifique desigualdades en lugar de reducirlas.
Tres acciones son esenciales para lograrlo:
1. Evaluar el impacto de la IA en decisiones claves.
No se trata solo de adoptar tecnología, sino de entender cómo influye en la contratación, ascensos y evaluación del talento. Las empresas deben analizar si sus algoritmos favorecen o limitan la diversidad en el equipo.
2. Revisar los datos con los que se entrenan los modelos.
Si los algoritmos aprenden de un historial donde las mujeres han tenido menos oportunidades, su lógica repetirá ese patrón. Es necesario ajustar los modelos para que reflejen criterios de equidad en lugar de perpetuar sesgos.
3. No desvincular la equidad de la estrategia de negocio.
Reducir políticas DEI mientras se avanza en la adopción de IA es una contradicción. La diversidad impulsa innovación y crecimiento; abandonarla puede traducirse en decisiones de negocio limitadas y pérdida de talento.
Más que un tema de inclusión, esto es una cuestión de competitividad y sostenibilidad. Las empresas que no integren la equidad en su estrategia de IA estarán construyendo un futuro donde las oportunidades seguirán estando en manos de los mismos de siempre.
No basta con usar IA, hay que preguntarse a quién está beneficiando y a quién está dejando fuera.
IA y equidad de género: una decisión, no una casualidad
El impacto de la inteligencia artificial en el mundo laboral no es una consecuencia inevitable, sino el resultado de las decisiones que tomamos hoy. Si las empresas adoptan IA sin evaluar su impacto en la equidad de género y, al mismo tiempo, reducen las políticas DEI, el retroceso será inevitable.
El futuro del trabajo no puede estar condicionado por datos del pasado. Las empresas tienen la responsabilidad de asegurarse de que la IA no se convierta en una barrera más, sino en una herramienta que amplíe oportunidades. Esto implica diseñar algoritmos con conciencia, evaluar constantemente su impacto y mantener la equidad como un pilar estratégico, no como una iniciativa aislada.
La pregunta no es si la IA transformará el mundo del trabajo, sino quién definirá las reglas de esa transformación.
¿Serán las mismas estructuras de siempre o nos aseguraremos de que la equidad de género tenga un lugar en el futuro digital?
La equidad en la era de la IA no sucederá por inercia. Es una decisión que las empresas deben tomar hoy.
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