Jheniffer Galindo, Business Development Manager en Bluetab, advierte que el desafío central de la inteligencia artificial no radica solo en su adopción empresarial, sino en la falta de mujeres dentro de los equipos técnicos que diseñan estas tecnologías. La especialista sostiene que analizar la brecha de género exige mirar más allá de la participación laboral tradicional y enfocarse en las consecuencias del diseño tecnológico sin diversidad.

La inteligencia artificial ya interviene decisivamente en áreas críticas como empleo, salud, crédito, educación y seguridad, por lo que la composición de los equipos encargados adquiere una relevancia vital. «Cuando una tecnología que va a mediar decisiones sobre empleo, salud, crédito, educación y seguridad se diseña sin diversidad real en los equipos que la construyen, ¿qué tan neutro puede ser realmente el resultado?», cuestiona Galindo.

Los sesgos en IA pueden surgir por múltiples factores: los datos empleados para entrenar los sistemas, las decisiones tomadas durante su desarrollo o la forma de implementación. Aunque la diversidad por sí sola no garantiza sistemas libres de prejuicios, contar con equipos multidisciplinarios y con diferentes perspectivas amplía la capacidad para detectar problemas, cuestionar supuestos y evaluar posibles impactos antes de que estos pasen inadvertidos en grupos menos diversos.

No obstante, los datos confirman una realidad difícil. Según cifras atribuidas a la UNESCO, las mujeres representan una proporción minoritaria entre investigadores y programadores vinculados con inteligencia artificial. Esta brecha no es un fenómeno aislado del mercado laboral actual; comienza mucho antes de ingresar al sector.

Galindo utiliza estos indicadores para plantear que el obstáculo abarca aspectos fundamentales como el acceso a carreras tecnológicas, la formación especializada y las oportunidades de desarrollo profesional temprano. La falta de participación femenina en estas etapas iniciales perpetúa un ciclo donde los sesgos no son identificados hasta que es tarde.

Para la especialista, equipos con experiencias diversas son esenciales para identificar riesgos ocultos. Sin esta variedad, los sistemas tecnológicos pueden perpetuar desigualdades estructurales sin que nadie lo note al principio. La inclusión de mujeres en el desarrollo de IA no es solo una cuestión de equidad social, sino un requisito técnico indispensable para crear herramientas más robustas y justas.

El camino hacia una tecnología verdaderamente neutral requiere transformar la cultura del sector desde sus cimientos, asegurando que las voces femeninas tengan cabida en cada etapa del proceso creativo y técnico. Solo así se podrá mitigar el riesgo de que los algoritmos reflejen y amplifiquen los prejuicios existentes en nuestra sociedad.

La brecha entre géneros no se detiene en el aprendizaje; se extiende hacia los puestos de liderazgo, donde se definen las prioridades tecnológicas y las inversiones. En este escenario, la especialista Galindo advierte que el acceso a la formación es solo una parte del desafío.

Perú registra avances en formación vinculada con IA

A pesar de ello, el panorama nacional presenta señales positivas de mayor participación femenina. De acuerdo con datos de Coursera citados en el análisis de Galindo, la participación de mujeres peruanas en cursos relacionados con inteligencia artificial generativa aumentó 14,5 puntos porcentuales entre 2024 y 2025.

Asimismo, cifras de la OCDE citadas por El Peruano sitúan en 38% la participación femenina entre las titulaciones de carreras STEM —ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas— señaladas en el estudio. Estos indicadores demuestran avances claros.

Del acceso a la tecnología al desarrollo profesional

No obstante, para la especialista es crucial evaluar qué sucede después de que las mujeres adquieren competencias e ingresan al mercado laboral. “¿Qué estamos haciendo, como organizaciones, para que ese talento no se quede en la puerta de entrada?”, cuestiona.

El reto abarca oportunidades de contratación, desarrollo de carrera y acceso a posiciones desde las cuales se toman decisiones sobre tecnología. En este contexto, Galindo sostiene que aumentar la presencia femenina en inteligencia artificial no debe plantearse únicamente desde la equidad, sino también desde la capacidad de la industria para incorporar una mayor variedad de conocimientos.

Finalmente, su conclusión es contundente: “La revolución de la inteligencia artificial no necesita más mujeres por solidaridad. La necesita porque construir el futuro con la mitad del talento disponible no es ambición. Es desperdicio”, concluye.

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