{"id":16737,"date":"2026-03-25T05:50:58","date_gmt":"2026-03-25T05:50:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hemensalidaporlaizquierda.org\/wordpress\/?p=16737"},"modified":"2026-03-25T05:51:00","modified_gmt":"2026-03-25T05:51:00","slug":"inteligencia-artificial-y-genero-como-la-ia-puede-ampliar-la-desigualdad-laboral","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hemensalidaporlaizquierda.org\/wordpress\/2026\/03\/25\/inteligencia-artificial-y-genero-como-la-ia-puede-ampliar-la-desigualdad-laboral\/","title":{"rendered":"Inteligencia artificial y g\u00e9nero: c\u00f3mo la IA puede ampliar la desigualdad laboral"},"content":{"rendered":"\n

Por Anam Butt<\/a><\/p>\n\n\n\n

La inteligencia artificial no decidir\u00e1 por s\u00ed sola el futuro del trabajo. Lo har\u00e1n las reglas que establezcamos y las prioridades que fijemos. Si la igualdad no forma parte del dise\u00f1o, tampoco formar\u00e1 parte del resultado<\/p>\n\n\n\n

La inteligencia artificial generativa ya est\u00e1 transformando el trabajo en todo el mundo. Pero lo est\u00e1 haciendo sobre mercados laborales que no son neutrales ni igualitarios. Y cuando una tecnolog\u00eda poderosa entra en un sistema desigual, rara vez corrige por s\u00ed sola las brechas existentes.<\/p>\n\n\n\n

La IA no opera en el vac\u00edo. Se despliega en econom\u00edas donde mujeres y hombres no tienen el mismo acceso a empleos, ingresos, estabilidad ni protecci\u00f3n social. Sin una intervenci\u00f3n deliberada, corre el riesgo de ampliar desigualdades que llevan d\u00e9cadas arraigadas.<\/p>\n\n\n\n

Los datos lo confirman. Seg\u00fan la Organizaci\u00f3n Internacional del Trabajo (OIT), a nivel mundial los empleos dominados por mujeres tienen casi el doble de probabilidad de verse afectados por la IA generativa que los dominados por hombres: 29 % frente a 16 %. Entre los puestos con mayor exposici\u00f3n, la brecha es a\u00fan m\u00e1s pronunciada: 16 % frente al 3 %.<\/p>\n\n\n\n

Las razones no son tecnol\u00f3gicas, sino estructurales. Las mujeres siguen concentradas en puestos administrativos y de oficina \u2014auxiliares de n\u00f3mina, recepcionistas, personal contable\u2014 donde predominan tareas rutinarias, predecibles y codificables. Son precisamente esas tareas las que la automatizaci\u00f3n puede asumir con mayor facilidad.<\/p>\n\n\n\n

Los hombres, en cambio, est\u00e1n sobrerrepresentados en construcci\u00f3n, manufactura y oficios manuales. Son actividades f\u00edsicas, variables y menos estandarizadas, mucho m\u00e1s dif\u00edciles de sustituir con sistemas automatizados. Un chatbot puede redactar una carta en segundos; no puede reparar una turbina.<\/p>\n\n\n\n

Incluso dentro de las mismas ocupaciones persisten diferencias. Las mujeres tienden a concentrarse en tareas rutinarias y posiciones de menor jerarqu\u00eda, mientras que los hombres ocupan con mayor frecuencia funciones anal\u00edticas, de supervisi\u00f3n o toma de decisiones. Estos roles tienden a complementarse con la tecnolog\u00eda m\u00e1s que a ser reemplazados por ella.<\/p>\n\n\n\n

Nada de esto es casual. Responde a discriminaciones hist\u00f3ricas, normas sociales persistentes, una distribuci\u00f3n desigual del trabajo de cuidados y pol\u00edticas econ\u00f3micas que condicionan qui\u00e9n accede a qu\u00e9 ocupaciones y en qu\u00e9 condiciones. El resultado es claro: ante el cambio tecnol\u00f3gico, las mujeres parten de una posici\u00f3n de mayor vulnerabilidad.<\/p>\n\n\n\n

La tendencia es global. En el 88 % de los pa\u00edses analizados por la OIT, las mujeres est\u00e1n m\u00e1s expuestas a la IA generativa que los hombres. En econom\u00edas como Suiza, Reino Unido o Filipinas, m\u00e1s del 40 % del empleo femenino se encuentra en ocupaciones potencialmente afectadas.<\/p>\n\n\n\n

La exposici\u00f3n tambi\u00e9n var\u00eda seg\u00fan el nivel de ingresos. En pa\u00edses de altos ingresos, el 41 % de los empleos est\u00e1n expuestos a la IA generativa, frente al 11 % en los pa\u00edses de bajos ingresos. Esta diferencia refleja estructuras productivas distintas y brechas en preparaci\u00f3n digital, pero tambi\u00e9n plantea una pregunta inc\u00f3moda: \u00bfestamos preparando a quienes m\u00e1s lo necesitan para la transici\u00f3n tecnol\u00f3gica?<\/p>\n\n\n\n

La IA no solo transforma ocupaciones existentes; tambi\u00e9n crea nuevas oportunidades. Se prev\u00e9 crecimiento en sectores intensivos en tecnolog\u00eda. Sin embargo, las mujeres siguen estando subrepresentadas en los campos que dise\u00f1an, desarrollan y regulan estos sistemas. En 2022 representaban alrededor del 30 % de la fuerza laboral mundial en IA, una cifra pr\u00e1cticamente estancada en los \u00faltimos seis a\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n

Cuando las mujeres no participan en los espacios donde se dise\u00f1a la tecnolog\u00eda, pierden acceso a empleos estrat\u00e9gicos y bien remunerados. Pero el problema va m\u00e1s all\u00e1 del acceso individual. Si los equipos que desarrollan IA no son diversos, los sistemas reflejan el mundo tal como es \u2014con sus desigualdades\u2014 en lugar de contribuir a transformarlo.<\/p>\n\n\n\n

Pensar que la IA es objetiva por definici\u00f3n es un error. Los algoritmos aprenden de datos hist\u00f3ricos. Y los datos hist\u00f3ricos reflejan un mercado laboral donde las mujeres han enfrentado barreras sistem\u00e1ticas. Si no se corrigen esos sesgos, pueden reproducirse a gran escala.<\/p>\n\n\n\n

Sistemas de contrataci\u00f3n entrenados con decisiones pasadas pueden reforzar liderazgos masculinizados. Herramientas que fijan salarios en funci\u00f3n de historiales previos pueden perpetuar brechas salariales. Para mujeres que enfrentan discriminaci\u00f3n interseccional \u2014por raza, discapacidad, estatus migratorio o clase social\u2014 los riesgos se multiplican.<\/p>\n\n\n\n

Esto no implica que la IA vaya a provocar una destrucci\u00f3n masiva de empleo femenino. La evidencia sugiere que el impacto afectar\u00e1 m\u00e1s a la calidad que a la cantidad del trabajo. La IA puede intensificar ritmos, aumentar la supervisi\u00f3n o reducir la autonom\u00eda. Pero tambi\u00e9n puede aliviar cargas administrativas, mejorar la productividad y facilitar la conciliaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

El efecto no est\u00e1 predeterminado. Depender\u00e1 de c\u00f3mo se introduzca la tecnolog\u00eda y de qui\u00e9n tenga voz en ese proceso.<\/p>\n\n\n\n

La IA ya puede utilizarse para promover la igualdad: detectar lenguaje sesgado en ofertas de empleo, analizar brechas salariales o prevenir la violencia y el acoso en el trabajo. Si se dise\u00f1a de forma inclusiva y se regula de manera responsable, puede convertirse en una herramienta para fortalecer el trabajo decente.<\/p>\n\n\n\n

Pero eso no ocurrir\u00e1 autom\u00e1ticamente. Requiere pol\u00edticas que reduzcan la segregaci\u00f3n ocupacional, ampl\u00eden el acceso de las mujeres a competencias digitales \u2014programaci\u00f3n, alfabetizaci\u00f3n de datos, trabajo con sistemas automatizados\u2014 y garanticen su presencia en los equipos que dise\u00f1an y regulan la tecnolog\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Requiere tambi\u00e9n fortalecer las instituciones del mercado laboral y el di\u00e1logo social, para que trabajadoras y trabajadores participen en las decisiones sobre c\u00f3mo se implementa la IA en sus sectores.<\/p>\n\n\n\n

La inteligencia artificial no decidir\u00e1 por s\u00ed sola el futuro del trabajo. Lo har\u00e1n las reglas que establezcamos y las prioridades que fijemos. Si la igualdad no forma parte del dise\u00f1o, tampoco formar\u00e1 parte del resultado.<\/p>\n\n\n\n

La pregunta no es si la IA transformar\u00e1 el empleo. La pregunta es si permitiremos que consolide brechas hist\u00f3ricas o si la utilizaremos, por fin, para empezar a cerrarlas.<\/p>\n\n\n\n

Anam Butt<\/a>. Especialista en igualdad de g\u00e9nero y no discriminaci\u00f3n en la Organizaci\u00f3n Internacional del Trabajo (OIT).<\/em><\/p>\n\n\n\n

Fuente: https:\/\/www.eldiario.es\/opinion\/tribuna-abierta\/inteligencia-artificial-genero-ia-ampliar-desigualdad-laboral_129_13034426.html<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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