La evolución de la inteligencia artificial (IA) ha estado marcada por avances significativos, y en cada una de sus etapas han existido mujeres que han contribuido de manera clave a su desarrollo. Durante los años 80 y 90, con el auge del aprendizaje automático y las redes neuronales, pioneras como Elaine Rich, autora de los primeros libros de texto en IA, y Cynthia Breazeal, especializada en robótica social, comenzaron a ganar visibilidad.

En la última década, con la irrupción del Deep Learning y el Big Data, el rol de las mujeres ha crecido progresivamente. Destacan figuras como Fei-Fei Li, cocreadora de ImageNet, que revolucionó la visión por computadora, y Joy Buolamwini, fundadora de Algorithmic Justice League, que lucha por un uso ético de la IA.

Brecha de género en la IA

A pesar de estos avances, la IA sigue siendo un campo predominantemente masculino. Según el Global AI Talent Report 2022, solo el 27% de los empleados en equipos de IA son mujeres. En roles técnicos, como ingeniería de software y ciencia de datos, la representación femenina es aún menor. Sin embargo, el 46% de las empresas afirma tener programas activos para fomentar la diversidad de género mediante asociaciones con entidades especializadas.

El informe Women in Tech Leadership 2023 de McKinsey también muestra que solo el 10% de las empresas líderes en IA tienen mujeres en roles de alta dirección, como CEO o CTO. No obstante, estudios sugieren que la diversidad impulsa la innovación: las empresas donde al menos el 25% de los empleados en IA son mujeres tienen 3,2 veces más probabilidades de destacar en el sector.

¿Por qué hay pocas líderes?

Pero el acceso de las mujeres a puestos de liderazgo en IA enfrenta numerosas barreras. Eva Díaz, ingeniera industrial, CEO de Shaping The New, y experta en transformación empresarial y liderazgo en la era digital, señala que uno de los mayores obstáculos es el miedo a la tecnología: «Seguimos pensando que no va con nosotras, y la falta de referentes nos impide dar el paso».

Elena González-Blanco, responsable de IA y datos para startups y unicornios para Europa, Oriente Medio y África de Microsoft indica que la cultura corporativa es un factor determinante: «La dirección de muchas empresas sigue estando dominada por hombres, y en ciertos sectores es especialmente difícil para una mujer acceder a esos puestos». Además, opina que «las mujeres deben demostrar su valía en un nivel mucho más alto para ser reconocidas».

"Si los datos con los que se entrena un algoritmo tienen prejuicios históricos, estos se replican"

Otro de los grandes problemas en la IA actual es la perpetuación de sesgos de género y la falta de formación técnica de base, añade esta experta. «Si los datos con los que se entrena un algoritmo tienen prejuicios históricos, estos se replican. El problema también está en los equipos de desarrollo, que suelen ser poco diversos. Si solo hay una perspectiva, los sesgos persisten».

Ejemplos de esto abundan. Un caso notorio lo expuso Toju Duke, exresponsable de ética en IA en Google, quien preguntó a Alexa por la final del Mundial de Fútbol, y el asistente respondió que «hoy no hay partido», ignorando la final femenina.

Aunque en otros sectores STEM hay más mujeres en roles técnicos, en IA la transición a posiciones de liderazgo es aún más difícil, debido a que las decisiones estratégicas en IA están dominadas por perfiles con gran experiencia en tecnología y gestión de datos, un ámbito donde la presencia masculina siguen siendo mayoritaria.

Elena es un claro ejemplo de que en la industria de la IA no solo caben perfiles de carreras técnicas. Doctora en Filología, ha sido docente e investigadora en Harvard University y actualmente es profesora en el IE Business School y ha liderado dos proyectos de investigación europeos ERC sobre inteligencia artificial, procesamiento del lenguaje, poesía y recomendación musical.

«La interdisciplinariedad es clave, especialmente en mi caso, que vengo de un campo de las humanidades donde la cultura juega un papel fundamental. Desde esa perspectiva, aportamos un enfoque más creativo y humano, considerando diversas opciones a la hora de razonar y tomar decisiones. Este impacto es notable en sectores como el legal, donde la presencia femenina es considerable, y en el sector sanitario, donde las mujeres también tienen una participación destacada. Ambas áreas son punteras en el desarrollo de la IA».

La IA en el sector legal

Precisamente sobre IA y el sector legal profundiza más Patricia Pérez Soto, Directora de Equipo del área de Tecnología, Medios y Telecomunicaciones de Baker McKenzie, además de directora del programa de derecho digital del IEB. « La situación está cambiando, aunque lentamente. Hemos avanzado en acceso a la profesión, pero todavía falta alcanzar una verdadera equidad en puestos directivos», reconoce.

"Las empresas deben fomentar modelos menos jerárquicos y más inclusivos, más afines a los estilos de liderazgo femenino"

Las tres expertas coinciden en que el cambio pasa por modificar el estilo de liderazgo. «Las empresas deben fomentar modelos menos jerárquicos y más inclusivos, más afines a los estilos de liderazgo femenino», explica Eva Díaz. Elena González-Blanco refuerza esta idea: «Cuando hacemos procesos de selección, buscamos intencionalmente mujeres para estos roles, y cuando hacemos ese esfuerzo, aparecen candidatas valiosas».

Las entrevistadas también comparten cómo surgieron sus vocaciones en la IA. González-Blanco descubrió su pasión tras su paso por Harvard: «Allí vi cómo la tecnología podía aplicarse a las humanidades. Monté un centro de tecnología aplicada a la cultura, y luego di el salto a la empresa para aplicar estos conocimientos».

En el caso de Patricia Pérez Soto, su interés por la IA se vincula a su formación en derecho digital y regulación tecnológica: «El reto más grande es entender los límites legales de la IA y cómo las empresas pueden integrar esta tecnología cumpliendo con las normativas».

Educación y formación

Otro de los grandes desafíos que se presentan es cómo la IA impacta en la educación y la formación tecnológica. «Las ciencias médicas, la ingeniería y la arquitectura están transformándose gracias a la IA, pero en las escuelas sigue sin haber una visión integrada de la tecnología», apunta Eva Díaz.

González-Blanco añade que el desafío está en la falta de formación técnica de base entre las mujeres, lo que reduce significativamente su presencia en la pirámide de selección y hace que el proceso de acceso a puestos en IA comience de manera desigual. Por otro lado, resalta la falta de mujeres en formación tecnológica desde edades tempranas: «Las niñas no están llegando a estos campos porque seguimos dividiendo entre ciencias y letras. La IA no es solo para ingenieros, deberíamos hablar de competencias base y especialización en distintas áreas».

"Sin modelos a seguir, muchas jóvenes no consideran este campo como una opción viable para su desarrollo profesional"

Otro factor clave es la falta de referentes femeninos. «En IA, la ausencia de mujeres en posiciones visibles de liderazgo genera un efecto desalentador en las nuevas generaciones. Sin modelos a seguir, muchas jóvenes no consideran este campo como una opción viable para su desarrollo profesional», apunta Elena.

Oportunidades de empleo

En lo que también coinciden las tres expertas es en las nuevas oportunidades laborales que se están creando alrededor de esta tecnología. De hecho, la demanda de formación especializada en inteligencia artificial aumentará en un 64% en 2025, según la Escuela Universitaria online especializada en tecnologías disruptivas Learning Heroes en base al crecimiento en los registros en sus cursos y másters.

A pesar de que el uso de herramientas basadas en inteligencia artificial ha aumentado un 45% en España de acuerdo con Google, solamente un 28% de los usuarios dice haber recibido formación específica, según un estudio reciente de GAD3. A esto se une el hecho de que más de la mitad de los usuarios profesionales utilizan herramientas de IA generativa en su día a día, una práctica que impulsan más de un 50% de las empresas españolas, según señala la Guía HAYS del Mercado Laboral 2025. El mismo estudio señala que 9 de cada 10 profesionales tecnológicos españoles querrían recibir formación y apoyo en IA por parte de sus empresas, algo que evidencia la necesidad de formación en este ámbito.

Velocidad de cambio y su regulación

Las especialistas coinciden en que el reto principal de la IA es la velocidad del cambio y su regulación. «Europa va más lento en la adopción de IA que China y EE.UU., y esto nos puede dejar en desventaja», advierte González-Blanco. Desde el punto de vista jurídico, Patricia Pérez Soto enfatiza: «Estamos ante un marco normativo completamente nuevo que plantea desafíos enormes para legisladores y empresas y también a nivel ético».

Pérez Soto recuerda que en Europa, la regulación de la IA se encuentra en un punto de inflexión con la reciente aprobación del Reglamento de IA (AI Act). «Aunque está previsto que esta normativa despliegue efectos de manera progresiva en diferentes plazos, las primeras obligaciones ya han entrado en vigor en febrero de 2025: sistemas prohibidos y alfabetización en materia de IA. Esta legislación pionera se centra en proteger los derechos fundamentales, la seguridad y la transparencia, buscando establecer un estándar global hacia una IA ética y responsable. Pero con el complejo panorama geopolítico que tenemos ahora mismo hay un cierto factor de incertidumbre y no se pueden descartar cambios de enfoque. Por el momento, en Estados Unidos se ha adoptado uno más flexible, permitiendo que las empresas tecnológicas lideren los estándares y la normativa existente».

A la pregunta de si es viable un marco regulatorio global para la inteligencia artificial o cada país seguirá su propio camino, Pérez Soto responde que lo deseable sería contar con un marco regulatorio global que garantice la coherencia y la interoperabilidad.

Sin embargo, ve poco probable que se logre debido a las diferencias en valores, prioridades y enfoques regulatorios entre países y las tensiones entre las diferentes potencias para dominar en el terreno de la IA a nivel mundial.