IA en el trabajo: 3 hallazgos sobre brecha de género que no puedes ignorar
Women in the Workplace es uno de los estudios más completos sobre el estado de las mujeres en el mundo corporativo de Estados Unidos. Desde 2015 ha servido para poner números -y, por lo tanto, urgencia- a barreras que muchas mujeres experimentan para crecer en sus carreras.
En su edición 2025, el reporte hace algo clave: no solo mide representación y clima laboral, sino que también se mete de lleno en un tema que ya está reconfigurando el trabajo en tiempo real: la inteligencia artificial. Y lo hace con datos que deberían poner focos rojos en cualquier organización que se diga seria con la igualdad.
A continuación, tres hallazgos más relevantes sobre IA en los que podemos tomar acción juntas:
La oportunidad de enfocarse en la IA para mejorar sus prospectos profesionales es desigual
El reporte muestra una brecha de impulso gerencial en los niveles de entrada: solo el 21% de las mujeres recibe incentivos de sus managers para usar IA, frente al 33% de los hombres. Ese “empujoncito” no es un detalle. Es la diferencia entre “esta herramienta es parte de mi trabajo” y tener la oportunidad de fortalecer sus competencias profesionales .
Esto a su vez se nota en la percepción de futuro: mientras el 60% del total de personas empleadas cree que la IA impulsará su carrera, solo el 37% de las mujeres en etapas tempranas de su vida profesional comparte ese optimismo.
Si una parte enorme del talento femenino está entrando a la era de la IA con menos estímulo, menos confianza y más incertidumbre, no estamos viendo solo una brecha tecnológica. Estamos viendo la profundización temprana de otra brecha laboral.
La IA, bien usada, puede acelerar la productividad y el aprendizaje. Mal distribuida, se convierte en un multiplicador de ventajas para quienes ya están mejor posicionados y en una potencial desventaja para quienes ya viven la brecha tecnológica o los trabajos precarizados.
El problema no es solo quién usa IA, sino quién la usa para decidir sobre otras personas bajo la creencia de objetividad
El hallazgo más delicado del reporte es de gobernanza: 6 de cada 10 empresas no han evaluado si el uso de IA en contratación y promociones está afectando la igualdad en su centro de trabajo. Eso es volar a ciegas.
Además, el reporte apunta a una falta de reglas internas: solo 1 de cada 10 empresas tiene políticas claras sobre el rol de la IA en las evaluaciones de desempeño, y apenas 5% capacita a los líderes en el uso ético.
Aquí está el núcleo del riesgo: la IA puede entrar como “asistente” y terminar como juez sin que nadie lo declare. Y cuando eso pasa, el sesgo se vuelve más difícil de rastrear porque viene con una etiqueta seductora: la objetividad.
Spoiler: es todo menos objetiva, a menos que se haya hecho un esfuerzo consciente por entrenar al modelo que se utilice para evitar los sesgos que favorecen la cultura hegemónica androcentrista.
Sin dejar a nadie atrás, ¿son palabras vacías o un compromiso político de las empresas?
Que solo alrededor de un tercio de las empresas haya evaluado el impacto de la IA en la seguridad laboral y en las oportunidades de avance para las mujeres sugiere que, en muchos casos, la adopción va más rápido que los mecanismos para comprender sus efectos. Esto importa porque la IA ya está influyendo en cómo se asignan tareas, qué habilidades se consideran “estratégicas”, qué roles se automatizan primero y qué trayectorias ganan visibilidad. Sin un análisis específico, es difícil anticipar si la tecnología está ampliando oportunidades o, sin intención, reforzando brechas existentes en exposición, capacitación y movilidad.
Además, evaluar no tiene por qué ser un ejercicio complejo: puede empezar con preguntas y métricas concretas. ¿Qué puestos se están transformando o reduciendo y quiénes los ocupan? ¿Quiénes acceden a la capacitación y a los proyectos con IA? ¿Cambian los criterios de desempeño o de promoción cuando se introducen herramientas automatizadas? Mirar estos patrones con un enfoque de género permite ajustar a tiempo: diseñar re-skilling (recapacitación) dirigido, proteger rutas de crecimiento y asegurar que los beneficios de productividad se traduzcan también en oportunidades reales de desarrollo profesional.
De los insights a la acción: hoja de ruta mínima
En Clave Igualdad lo vemos así: la IA puede ser un nivelador de cancha, pero solo si se intenciona, se invierte y se implementa con la igualdad en mente. Cuatro ideas para avanzar:
1) Auditoría como norma (no como reacción).
Medir resultados: quién pasa filtros, quién recibe entrevistas, quién asciende, quién obtiene mejores evaluaciones.
2) Cerrar la brecha de adopción con liderazgo, no con licencias.
No basta “dar acceso”. Hay que crear condiciones: formación práctica, acompañamiento y una expectativa explícita de que las mujeres (especialmente en niveles de entrada) usen la IA como palanca de desempeño y visibilidad.
3) Reglas claras en los puntos críticos del ciclo del trabajo (contratación, promoción, desempeño).
Definir qué se permite, qué no, qué requiere revisión humana y cómo se documentan las decisiones. Si nadie puede explicar por qué ocurrió algo, no es eficiencia: es opacidad.
4) La gobernanza de las IA es crucial. Implementar IA no debería ser una carrera por “estar a la moda”. La pregunta clave no es cómo la incorporo, sino para qué: si esta tecnología responde a una necesidad real de la organización —un problema detectado, un proceso que requiere mejora, una brecha que urge cerrar— y si su uso está alineado con objetivos claros y criterios de impacto. Lo que queremos es generar valor medible y sostenible, no crear nuevos problemas, y por eso la gobernanza es crucial.
La IA ya está cambiando el mundo del trabajo para las mujeres. El reporte 2025 lo deja claro: la pregunta para quienes lideran organizaciones no es técnica. Es de poder.
¿Van a usar IA para replicar asimetrías… o para transformarlas?
