La brecha de género en el cambio laboral impulsado por la inteligencia artificial
Desigualdad en el mercado laboral por automatización
La inteligencia artificial está generando un cambio significativo en el mercado laboral, y las mujeres se ven más afectadas que los hombres. Un estudio internacional revela que las mujeres son 1,5 veces más propensas a tener que cambiar de empleo debido a los avances en automatización y IA. Este dato refleja una desigualdad estructural que no proviene de decisiones individuales, sino de factores como la distribución de trabajos y la creación de tecnología por parte de grupos específicos.
Evento Women in Tech Argentina 2026
El hallazgo fue uno de los temas centrales de la cuarta edición de Women in Tech Argentina 2026 (WITAR26), que se llevó a cabo el 15 de abril en el Centro Argentino de Ingenieros, organizado por la asociación civil Géneras. El evento reunió a más de 130 ejecutivas y profesionales de diversas industrias bajo el lema “Del dato a la acción: experiencias que transforman”.
Según Micaela Sanchez Malcom, presidenta de Géneras, este fenómeno se debe a que el empleo femenino se concentra en sectores altamente vulnerables a la automatización, como servicios administrativos, atención al cliente y comercio. Estos sectores son propensos a tareas repetitivas, las cuales pueden ser reconfiguradas o reemplazadas por los sistemas de IA generativa.
Factores que agravan la desigualdad
El análisis presentado durante el evento destacó cómo se conforma esta desigualdad. No existe un solo motivo, sino la interacción de múltiples factores. La concentración sectorial es esencial porque las mujeres están más presentes en industrias expuestas a la automatización.
- La OIT indica que el 16% de los trabajos dirigidos mayormente por mujeres están entre los más vulnerables a la automatización, en comparación con solo el 3% de los masculinos.
A esto se suma la subrepresentación femenina en el desarrollo de tecnología que está transformando estos empleos. “Como las mujeres son pocas en los equipos que diseñan la IA, los sistemas reflejan esta ausencia”, puntualiza Sanchez Malcom.
Además, se observa una brecha de tiempo que afecta a las mujeres. Según la experta, destinan entre dos y tres veces más tiempo que los hombres a labores de cuidado no remunerado, lo que implica una «pobreza de tiempo» estructural. Este fenómeno se traduce en que la brecha digital también abarca el tiempo de calidad disponible, afectando la capacidad de aprender y adaptarse a nuevas tecnologías.
La IA como una construcción social
Sanchez Malcom argumenta que la tecnología tampoco debe ser vista como neutral, ya que cada sistema se desarrolla en un contexto social que puede perpetuar desigualdades. “Ninguna tecnología es neutra, surge en un contexto histórico, diseñada por actores con intereses específicos”, señala.
En este sentido, América Latina enfrenta un reto considerable, ya que concentra menos del 2% de la inversión global en IA, lo cual significa adoptar tecnologías que no fueron diseñadas localmente. “Eso implica que estamos utilizando tecnología cuyos beneficios no se distribuyen equitativamente”, alertó.
Hacia una transición justa en el empleo
Ante este panorama, la idea de una transición justa se vuelve crucial. Este concepto busca incorporar la inteligencia artificial de modo que no se transfieran costos a grupos que ya se encuentran en desventaja. Durante el evento, se discutió la importancia de regular y crear políticas que impliquen la participación femenina en el diseño tecnológico.
“Una transición justa evita que nadie se queda atrás, especialmente aquellos que estaban en una situación desventajosa antes de esta transformación”, concluyó Sánchez Malcolm. Esto implica que la reconfiguración del trabajo gracias a la IA debe beneficiar equitativamente y no concentrar las cargas sobre sectores vulnerables.
El papel de la regulación y la inclusión
La regulación es fundamental y no se puede confiar simplemente en que el mercado laboral se ajuste solo. Para lograrlo, se necesita establecer marcos normativos, auditorías y criterios claros en los procesos de decisiones automatizadas.
Finalmente, Sanchez Malcom hizo hincapié en que es necesario medir y asegurar la inclusión de mujeres en los equipos que regulan y diseñan la inteligencia artificial. «Lo que no se mide no se gestiona”, reiteró. El enfoque debe estar en las necesidades reales de los sectores donde están empleadas las mujeres, buscando beneficios que no solo aumenten la productividad, sino que mejoren sus condiciones laborales.
