Mujeres e Inteligencia Artificial: Sesgos, Brecha Digital y Oportunidades

Informe con datos actualizados – 8 de marzo de 2026
Fuentes principales: OIT, ONU Mujeres, ONTSI, Foro Económico Mundial, PNUD, UNESCO, Reglamento (UE) de IA

Elaborado con base en el análisis de:
Isabel E. Ortiz Fernández
Directora de Empleo y Formación · Docente de Inteligencia Artificial

1. Introducción

La Inteligencia Artificial (IA) constituye la tecnología de mayor impacto transformador en el mercado laboral y la sociedad durante el siglo XXI. No obstante, esta revolución no resulta neutral desde la perspectiva de género.

Las mujeres enfrentan una triple desventaja estructural:

• Menor representación en el sector tecnológico.

• Mayor exposición al riesgo de automatización de sus empleos.

• Reproducción de estereotipos de género mediante algoritmos entrenados con datos históricos sesgados.

El presente informe recopila y sintetiza los datos más recientes procedentes de organismos internacionales y nacionales de referencia, con el propósito de ofrecer un diagnóstico riguroso y contribuir a un debate informado que impulse acciones transformadoras concretas.

2. La Brecha Digital de Género: Datos Clave 2026

2.1 Representación femenina en el sector tecnológico

• A nivel global, aproximadamente el 30 % de la fuerza laboral relacionada con IA son mujeres (OIT, 2026).

• Menos del 10 % de las mujeres ocupan puestos de ingeniería o desarrollo de software en IA (OIT, 2026).

• En España, el 19,5 % de los especialistas digitales son mujeres, ligeramente por encima de la media de la UE (19,4 %) según el Informe Brecha Digital de Género 2025 del ONTSI (datos 2024).

• Solo el 14,8 % de las graduadas en Informática en España, frente al 28,7 % en Ingenierías (OBS Business School, Informe Brecha de Género 2026).

• El 17,5 % de la población ocupada con formación STEM en España son mujeres (ONTSI, 2025, datos 2023).

2.2 Mujeres y uso de la Inteligencia Artificial

El Informe Brecha Digital de Género 2025 del ONTSI revela avances en competencias básicas, pero persistentes resistencias en niveles avanzados y usos específicos.

Principales resultados:

• Las mujeres españolas utilizan menos la IA y manifiestan mayor cautela respecto a sus implicaciones.

• El 65,9 % de las mujeres poseen competencias digitales al menos básicas, superando en más de 10 puntos la media europea (54,3 %).

• Sin embargo, la brecha se concentra en competencias avanzadas:

  • Mujeres: 37,4 %

  • Hombres: 40 %

Otros datos relevantes:

• Entre las especialistas digitales que trabajan con IA en España, únicamente el 2,5 % se dedica específicamente a inteligencia artificial.

• El 77,4 % de las mujeres percibe los discursos de odio en internet como muy frecuentes (frente al 74,2 % de los hombres).

• El 58,4 % considera que estos discursos se dirigen especialmente contra ellas.

• El 66,4 % de las víctimas de delitos sexuales online son mujeres (datos 2023).

3. IA Generativa y Riesgo de Automatización: Las Mujeres en el Punto de Mira

El informe conjunto OIT-NASK (2025) actualizado en marzo de 2026 (Gen AI, occupational segregation and gender equality in the world of work) ofrece uno de los análisis globales más completos.

Principales conclusiones:

• Uno de cada cuatro empleos en el mundo (25 %) está potencialmente expuesto a la IA generativa.

• El 29 % de los puestos ocupados por mujeres presenta algún grado de exposición, frente al 16 % de los hombres.

• En países de altos ingresos:

  • 9,6 % del empleo femenino se encuentra en categorías de alto riesgo de transformación.

  • 3,5 % del empleo masculino.

Esto supone casi 2,7 veces más exposición femenina.

Los sectores más expuestos son los trabajos administrativos y de oficina, donde la sobrerrepresentación femenina deriva de la segregación ocupacional histórica.

La OIT enfatiza que el escenario más probable es la transformación de los puestos, y no su eliminación inmediata. El resultado final dependerá de:

• Políticas públicas

• Regulación

• Programas de reconversión profesional

• Formación en nuevas competencias

Además, la OIT estima que 708 millones de mujeres permanecen fuera del mercado laboral debido a responsabilidades de cuidados no remunerados (estimación global basada en datos hasta 2024, referencia mantenida en informes 2025-2026).

Este trabajo invisible limita:

• disponibilidad temporal

• ingresos

• acceso a formación tecnológica

4. Sesgos de Género en la IA: Cuando el Algoritmo Discrimina

La IA no discrimina intencionadamente: lo hace porque aprende de datos históricos que ya incorporan desigualdades sociales.

El sesgo algorítmico genera consecuencias en múltiples ámbitos:

• empleo

• salud

• justicia

• finanzas

4.1 Fuentes principales de sesgo

• Datos de entrenamiento con predominio masculino.

• Textos escritos mayoritariamente por hombres.

• Etiquetas y anotaciones que reflejan estereotipos.

• Diseño del modelo influido por equipos poco diversos.

• Ausencia de perspectiva de género en desarrollo y supervisión.

4.2 Casos documentados

Amazon (2018)
Herramienta de reclutamiento penalizaba currículos con términos femeninos o procedentes de universidades femeninas.

Apple Card (2019)
Límites de crédito más bajos para mujeres, incluso con historiales financieros idénticos.

Reconocimiento facial (MIT Media Lab, 2018)
Errores de hasta 35 % en mujeres negras, frente a menos del 1 % en hombres blancos.

Traductores automáticos (Google Translate)
Profesiones neutras traducidas en masculino para doctor e ingeniero, y en femenino para enfermera.
Este patrón se reproduce también en generadores de imágenes.

Algoritmos clínicos
Menor precisión diagnóstica en mujeres debido a datos médicos centrados históricamente en pacientes masculinos.

Asistentes virtuales (Siri, Alexa)
Voces y tonos femeninos sumisos que refuerzan estereotipos (alerta de UNESCO).

El PNUD (Informe Regional 2025) advierte que estos sesgos pueden excluir sistemáticamente a:

• mujeres pobres

• mujeres indígenas

• mujeres migrantes

• mujeres rurales

lo que erosiona la confianza en las instituciones.

5. Las Mujeres en el Desarrollo de la IA: Una Presencia Insuficiente

La infrarrepresentación femenina en equipos de desarrollo constituye una causa estructural de los sesgos tecnológicos.

Datos relevantes:

• Solo 18 % de ponentes en conferencias de IA son mujeres.

• Más del 80 % del profesorado es masculino (UNESCO / USO 2024-2025).

• Solo 0,5 % de adolescentes de 15 años en países OCDE aspira a profesiones TIC, frente al 5 % de varones (OCDE, 2024).

El Global Gender Gap Report 2025 del Foro Económico Mundial indica que:

• La paridad global de género se sitúa en 68,8 %.

• A este ritmo, la igualdad plena tardaría más de 100 años.

El estudio de Fundación Woman's Week y UGT (2025) analizó respuestas de seis herramientas líderes de IA generativa:

• ChatGPT

• Gemini

• Copilot

• DeepSeek

• Grok

• Claude

El estudio identificó patrones sistemáticos de reproducción de estereotipos de género en profesiones.

6. El Marco Regulatorio: El Reglamento de IA de la UE como Palanca de Cambio

El Reglamento (UE) 2024/1689 de Inteligencia Artificial (AI Act) establece obligaciones vinculantes para garantizar:

• transparencia

• justicia

• protección de derechos fundamentales

Principales disposiciones:

• Sistemas de IA utilizados en empleo, crédito, servicios públicos o justicia se clasifican como sistemas de alto riesgo.

• Estos sistemas deben cumplir requisitos de transparencia, auditoría y no discriminación, incluida la perspectiva de género.

• Se establece el principio de supervisión humana obligatoria en decisiones de alto impacto.

• Se prohíben sistemas de puntuación social y determinadas aplicaciones de reconocimiento facial en espacios públicos.

Las principales obligaciones para sistemas de alto riesgo entrarán en vigor el 2 de agosto de 2026.

ONU Mujeres recomienda cinco medidas clave:

• conjuntos de datos diversos

• transparencia algorítmica

• diversidad en equipos de desarrollo

• marcos éticos sólidos

• integración de perspectiva de género

7. La IA Como Oportunidad Para las Mujeres

La Inteligencia Artificial también puede convertirse en una herramienta de equidad social.

Aplicaciones potenciales:

• Detección y medición de sesgos en textos, currículos y procesos de selección.

• Eliminación de discursos de odio y contenido discriminatorio online.

• Aprendizaje personalizado para democratizar competencias tecnológicas.

• Análisis preciso de brechas salariales en organizaciones.

• Reducción de barreras para el emprendimiento femenino en tecnología.

8. Reflexión desde la Práctica

Isabel E. Ortiz Fernández
Directora de Empleo y Formación · Docente de Inteligencia Artificial

Desde mi experiencia diaria , afirmo que los datos no son meras cifras: son historias reales.

Encuentro semanalmente mujeres muy cualificadas que se autoexcluyen de formaciones tecnológicas por sentir que “ese mundo no es para ellas”.

Observo cómo la brecha digital trasciende el acceso a dispositivos. Se encuentra en:

• la confianza

• la falta de referentes

• el tiempo disponible

Muchas mujeres asisten a formación tras dejar a sus hijos en el colegio y antes de recogerlos.

La IA puede convertirse en:

• la herramienta de equidad más poderosa de la historia,

• o el mayor amplificador de desigualdad.

La diferencia reside en las decisiones políticas, empresariales y formativas que adoptemos ahora.

Por ello, reivindico:

• mayor acceso femenino al ámbito tecnológico

• presencia de mujeres en el diseño de algoritmos

• incorporación de perspectiva de género en los datos

• rendición de cuentas ante resultados discriminatorios

La igualdad no puede esperar otros cien años.
La IA, tampoco.

Principales conclusiones:

• La IA no es neutral. Sin intervención decidida, reproducirá desigualdades históricas.

• Las mujeres enfrentan mayor exposición al cambio laboral y menor presencia en el diseño de la IA.

• La diversidad en equipos de desarrollo mejora precisión y fiabilidad tecnológica.

• La formación digital y STEM para mujeres y niñas es una inversión estratégica prioritaria.

• El AI Act ofrece herramientas regulatorias reales, cuya aplicación será clave a partir del 2 de agosto de 2026.

“Reducir el sesgo de género en la IA no solo abre oportunidades a las mujeres, sino que impulsa el desarrollo para toda la sociedad.”

 

— PNUD, Informe Regional sobre Desarrollo Humano 2025