Durante la última década, la conversación sobre inteligencia artificial (AI) ha pasado de los laboratorios de investigación a los consejos de administración, los parlamentos y las agendas de política pública.
La tecnología se ha convertido en una infraestructura crítica para la economía digital, con implicaciones que van desde el mercado laboral hasta la seguridad nacional.
En ese contexto, la pregunta sobre la participación de las mujeres en el desarrollo de inteligencia artificial ha ganado visibilidad. Sin embargo, cuando se examina el problema con mayor detenimiento, queda claro que el debate no se limita a una cuestión de representación laboral.
Cuatro expertas con trayectorias en tecnología, economía, gobernanza digital y política pública coinciden en que la ausencia femenina en el desarrollo de inteligencia artificial es una señal visible de un fenómeno más amplio: la concentración del poder tecnológico y económico.
Las entrevistadas son Deborah Berebichez, líder global de inteligencia artificial en EY y la primera mujer mexicana en obtener un doctorado en Física por Stanford, experta en AI y cómputo cuántico; Elena Estavillo, CEO del Centro-i para la Sociedad del Futuro y experta de ONU Mujeres; Gabriela Ramos, codirectora del Task Force Inequalities & Social Financial Disclosure y exasistente del director general de Ciencias Sociales y Humanas de la UNESCO, y Barbara Mair, integrante independiente del consejo de Laureate Education y cofundadora de Sforce.
Sus diagnósticos parten de disciplinas distintas, pero convergen en una conclusión común: el problema de la inteligencia artificial no es únicamente quién la programa, sino quién controla las decisiones que definen su desarrollo.
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Diversidad en el diseño de AI: un cambio posible, pero no suficiente
La primera pregunta que surge cuando se discute la brecha de género en inteligencia artificial es aparentemente simple: si mañana el 50% de los equipos que diseñan los grandes modelos de AI fueran mujeres, ¿cambiaría algo en las decisiones tecnológicas?
Para Berebichez, la respuesta es afirmativa, pero con matices importantes. “Cuando tienes equipos diversos, las conversaciones cambian. Las preguntas que se hacen sobre los sistemas cambian. Y eso influye en cómo se diseñan los modelos”, explica Berebichez.
La física mexicana sostiene que la diversidad no solo es un principio de inclusión social, sino una condición para mejorar la calidad científica y tecnológica de los sistemas. Equipos con trayectorias distintas suelen detectar problemas que pasan inadvertidos en entornos homogéneos.
Sin embargo, el impacto de esa diversidad depende del lugar que ocupen esas voces dentro de las organizaciones. Mair plantea la misma idea desde la perspectiva de gobernanza tecnológica: “Las decisiones sobre qué datos se usan, cómo se entrenan los modelos y qué significa realmente el alineamiento reflejan las perspectivas de quienes los diseñan”.
Cuando los equipos comparten trayectorias educativas similares, operan dentro de los mismos círculos profesionales y responden a los mismos incentivos empresariales, la probabilidad de detectar riesgos sociales disminuye.
Estavillo coincide en que la diversidad puede mejorar el proceso de diseño tecnológico, pero advierte que el género por sí mismo no garantiza una perspectiva crítica. “No basta con ser mujer. La perspectiva de género no se absorbe por magia. Hombres y mujeres tenemos que aprender a incorporar esa perspectiva para que los diseños tecnológicos sean realmente incluyentes”.
Para la CEO de Centro-i, la diversidad introduce nuevas preguntas en los procesos de decisión. Y en tecnología, formular nuevas preguntas suele ser más importante que encontrar respuestas inmediatas.
Ramos introduce un elemento adicional en la discusión: el papel de la diversidad en la calidad de las decisiones empresariales.“Las mujeres traen diversidad simplemente por su perfil y su experiencia de vida. Cuando las empresas valoran esa diversidad, las decisiones tienden a ser más rigurosas y más sólidas”.
Sin embargo, advierte que la paridad de género no transformaría automáticamente las dinámicas fundamentales del sector. La diversidad mejora los procesos de decisión, pero no modifica por sí sola los incentivos económicos que guían el desarrollo tecnológico.
El riesgo de convertir la diversidad en un gesto simbólico
A medida que el debate sobre diversidad en tecnología se ha expandido, también ha surgido una preocupación creciente: que la inclusión de mujeres se convierta en una narrativa corporativa sin impacto real en la toma de decisiones.
Estavillo plantea el problema de manera directa, al afirmar que “no basta con tener equipos con mujeres si quienes deciden qué proyectos se financian siguen siendo hombres”.
En ese escenario, la participación femenina se limita a etapas operativas del desarrollo tecnológico, mientras que las decisiones estratégicas permanecen en manos de los mismos actores.
A su vez, Mair advierte que el riesgo de legitimación simbólica es real cuando la diversidad no se acompaña de influencia real. “La representación importa, pero la influencia importa aún más. El objetivo no es solo estar en la mesa, sino participar en las decisiones que se toman allí”.
Para Mair, el problema surge cuando las empresas utilizan la diversidad como una señal reputacional sin modificar los incentivos que guían el desarrollo tecnológico.
Ramos coincide en que la diversidad requiere un enfoque sistémico. “No se trata solo de tener más mujeres, sino de cambiar mentalidades, procesos de decisión y estructuras organizacionales”, afirma.
Desde la perspectiva científica, Deborah Berebichez advierte que el problema también tiene implicaciones para la innovación.
Si las decisiones tecnológicas se toman dentro de círculos cada vez más cerrados, la diversidad intelectual y científica se reduce. Y con ella, la capacidad del sistema para cuestionar sus propios supuestos.
La AI como amplificador de desigualdades
Más allá de la representación de género, las entrevistadas coinciden en que el mayor riesgo de la inteligencia artificial es su capacidad para amplificar desigualdades existentes.
Ramos lo explica en términos económicos cuando afirma que “las tecnologías no solo reflejan las desigualdades de las economías y las sociedades: las amplifican”.
Los sistemas de inteligencia artificial se entrenan con datos históricos. Si esos datos contienen sesgos sociales —como discriminación laboral o desigualdad salarial— los algoritmos tienden a reproducirlos.
Estavillo, por su parte, considera que esta dinámica exige una responsabilidad compartida. “Si la inteligencia artificial no tiene un diseño responsable y no existe gobernanza a lo largo de todo su ciclo de vida, lo que hará es reproducir las desigualdades.”
Desde la perspectiva empresarial, Berebichez advierte que la automatización puede tener efectos desiguales en el mercado laboral. “Muchos de los trabajos que están en mayor riesgo de automatización son precisamente aquellos donde hay mayor participación femenina”, explica.
Esto significa que la transición hacia una economía impulsada por inteligencia artificial podría afectar de manera desproporcionada a ciertos grupos laborales.
Mair añade que la falta de diversidad en los equipos de desarrollo incrementa el riesgo de que esos efectos pasen desapercibidos. “Equipos más diversos tienden a identificar riesgos que de otra manera no se considerarían”, abunda.
La brecha estructural: género, capital y control tecnológico
En las entrevistas aparece de manera recurrente la identificación de una evidencia más preocupante: la desigualdad en inteligencia artificial no puede entenderse únicamente como una brecha de género. Se trata también de una brecha de poder.
Mair lo resume con claridad cuando expresa que “la desigualdad en inteligencia artificial surge de la interacción entre género, acceso económico y geografía”.
El desarrollo de modelos avanzados de AI requiere inversiones multimillonarias, acceso a infraestructura de cómputo y talento altamente especializado. Estas condiciones solo están disponibles en un número reducido de empresas.
Ramos advierte que esta concentración de recursos está transformando la dinámica de la innovación. “Estas empresas concentran infraestructura, capital y talento en una escala que bloquea la difusión de la innovación hacia el resto de la economía”.
Estavillo vincula este fenómeno con desigualdades económicas más amplias, pues “la brecha de género está profundamente relacionada con la distribución de la riqueza”.
Cuando el capital, los recursos tecnológicos y las decisiones de inversión están concentrados, también lo están las decisiones sobre qué tecnologías se desarrollan.
Berebichez considera que este escenario plantea un desafío para la comunidad científica.“Si queremos sistemas realmente robustos, necesitamos diversidad no solo en los equipos, sino en los centros de investigación y en las comunidades que participan en el desarrollo tecnológico”, advierte.
Paridad sin redistribución del poder
La última cuestión planteada a las entrevistadas explora un escenario hipotético: ¿qué ocurriría si mañana existiera paridad perfecta de género en las empresas que lideran la inteligencia artificial, pero el poder tecnológico siguiera concentrado en las mismas corporaciones y países?
Las respuestas revelan matices importantes. Para Estavillo, la paridad seguiría siendo un avance significativo. “La paridad es un mecanismo que le da representación y poder a las mujeres. Aunque no seas dueña de la empresa, si diriges tienes una capacidad muy grande para incidir”, considera.
Ramos coincide en que la diversidad puede influir en ciertas decisiones clave, pues al “tener más mujeres podría introducir mayor prudencia en la forma en que se desarrollan y se lanzan estas tecnologías”.
Sin embargo, Mair advierte que la paridad no transformaría automáticamente el sistema. “La paridad haría al sistema más representativo, pero no necesariamente cambiaría todas sus dinámicas fundamentales.”
Desde la perspectiva científica, Berebichez también opina que la inclusión femenina ampliaría el rango de perspectivas dentro del ecosistema tecnológico. Pero subraya que la transformación del sector depende de cambios más amplios en educación, inversión y gobernanza.
Un desafío que va más allá de la diversidad
A pesar de los riesgos que describen, las entrevistadas no consideran que el escenario actual sea inevitable. Ramos sostiene que los gobiernos tienen un papel central en la gobernanza tecnológica. “Las empresas no ponen las reglas del juego. Las reglas las ponen los Estados”, dice categóricamente.
Estavillo coincide en que la inteligencia artificial requiere una gobernanza más amplia. “La inteligencia artificial no es solo un tema tecnológico. Es un tema social, económico y político”.
Mair subraya que la diversidad sigue siendo un componente esencial para mejorar la calidad de los sistemas. Y Berebichez insiste en que la educación y la participación de más mujeres en ciencia y tecnología seguirán siendo factores críticos.
Una visión compartida hacia el futuro
Al final de las conversaciones emerge un consenso entre las cuatro expertas. La ausencia de mujeres en la inteligencia artificial es un problema real, pero también es un síntoma de una estructura más amplia de concentración de poder tecnológico.
La paridad de género puede mejorar la calidad de las decisiones, ampliar la diversidad de perspectivas y reducir ciertos sesgos en el diseño de los sistemas. Pero el desafío de fondo es más profundo.
La inteligencia artificial se está convirtiendo en una infraestructura fundamental de la economía global. Las decisiones que se tomen hoy sobre su desarrollo influirán en la distribución de poder económico, político y tecnológico durante las próximas décadas.
Desde esta perspectiva, la discusión sobre mujeres en inteligencia artificial no es únicamente un debate sobre inclusión. Es, en última instancia, un debate sobre quién define el futuro de la tecnología.
