NosotrAs: La IA y las nuevas desigualdades de siempre

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Sin perspectiva de género, la inteligencia artificial puede convertir viejas desigualdades en nuevas brechas

NosotrAs: La IA y las nuevas desigualdades de siempre

La inteligencia artificial (IA) suele presentarse como sinónimo de futuro y progreso. Pero no toda transformación tecnológica es, por sí misma, incluyente. Cuando una sociedad arrastra desigualdades profundas, la tecnología no las borra: muchas veces las reproduce y, en ocasiones, las amplifica.

Eso ocurre con la brecha digital. Durante años se pensó que el problema se resolvería con más computadoras, más conectividad y más capacitación. Hoy sabemos que no basta. La desigualdad digital no es solo una cuestión de acceso a internet, sino también el reflejo de brechas previas de ingreso, territorio y, de manera muy clara, de género.

Las mujeres no enfrentan la digitalización en las mismas condiciones que los hombres. En contextos de mayor precariedad, especialmente, convergen varias desventajas: menor autonomía económica, menor acceso a herramientas tecnológicas y menos tiempo disponible debido a la distribución desigual del trabajo doméstico y de cuidados.

En México, la diferencia en el uso de internet entre hombres y mujeres podría parecer menor, pero existe. Mientras 84.1 % de los hombres utiliza internet, entre las mujeres la cifra es de 82.3 por ciento. Y aunque la distancia no luce abismal, se vuelve más relevante conforme avanza el uso de tecnologías más complejas, como la IA.

Diversos estudios muestran que las mujeres utilizan menos herramientas de IA que los hombres. Esto importa por una razón simple: estos sistemas aprenden de los datos y de la interacción con las personas. Si las mujeres participan menos en su uso, esos sistemas aprenden menos sobre sus experiencias, necesidades y contextos.

El problema no termina ahí. También sabemos que los modelos de lenguaje tienden a reproducir estereotipos de género. Estos modelos con frecuencia asocian a las mujeres con el cuidado, la fragilidad o la dependencia, mientras vinculan a los hombres con el liderazgo, el poder o la acción. Es decir, la innovación puede llegar cargada de prejuicios viejos.

Las consecuencias no son sólo simbólicas. La automatización y la IA pueden tener efectos desiguales en el mercado laboral, particularmente en sectores con alta participación femenina, como los servicios, la administración y la educación.

Además, el entorno digital sigue siendo hostil para muchas. En 2024, 22 % de las usuarias de internet en México reportó haber vivido ciberacoso. Hablar de inclusión digital sin atender estas violencias es ignorar una parte del problema.

Cerrar la brecha digital con perspectiva de género no es un lujo ni una agenda secundaria. Es una condición mínima para que la transformación tecnológica no profundice exclusiones ya existentes.

Porque el debate de fondo no es si la inteligencia artificial va a cambiar el mundo. Eso ya está ocurriendo. La verdadera pregunta es si permitiremos que ese nuevo mundo se construya, otra vez, dejando a las mujeres atrás.

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Abdelali Soto Vázquez
Economista y doctora en Política Pública por el Tecnológico de Monterrey. Su trayectoria se ha desarrollado en la planeación estratégica, así como en el diseño, implementación y evaluación de políticas públicas, con énfasis en lo laboral, lo social y la igualdad de género. Ha publicado sobre bienestar, participación laboral femenina, cuidados y brechas de género. Su trabajo se distingue por una mirada que articula el análisis económico y el diseño de políticas orientados a fortalecer la equidad, el desarrollo y el bienestar social.

Nosotras es un espacio de colaboración dentro de Vanguardia, para conocer opiniones de mujeres diversas, libres, furiosas, críticas, creativas e incontenibles. .

Históricamente, el “nosotros” dominó la opinión pública. El “nosotras” es un gesto de presencia política. No es solo identidad: es disputa por la voz. Cuando una mujer escribe “nosotras”, no pide permiso para representar; se asume como parte de una conversación colectiva.