El problema de la baja representación femenina en carreras STEM y el de la falta de mujeres en el diseño y desarrollo de tecnología comparten una raíz de exclusión histórica y estructural, pero no son, analíticamente, el mismo problema. El primero refiere al acceso desigual a trayectorias formativas y profesionales en campos tradicionalmente masculinizados; el segundo interpela la distribución efectiva de poder dentro del ecosistema tecnológico: quién define prioridades, qué problemas se consideran relevantes y qué valores quedan codificados en los sistemas que organizan la vida social. Esto es: más mujeres estudiando carreras de STEM no se traduce en más mujeres definiendo la agenda tecnológica y tomando decisiones estratégicas. Necesitamos resolver ambas brechas, pero las estrategias y políticas necesarias para solucionarlas no son las mismas.1 2
El primer problema es bien conocido y está ampliamente documentado. Elegimos explorar el segundo, sobre la distribución de poder dentro del ecosistema tecnológico y lo haremos desde dos ángulos.
Primer punto: Trabajar en IA es mucho más que codear
Por un lado, el hecho de que la tecnología, y particularmente la inteligencia artificial, necesita mucho más que profesionales de STEM. La inteligencia artificial no es simplemente una herramienta. Como señala Flavia Costa: “En primer lugar, identificamos cinco rasgos de las IA: no son una tecnología, sino que se trata de metatecnologías; constituyen no un dispositivo técnico, sino un mundoambiente; pueden ser tecnologías de alto riesgo y requieren de un tratamiento acorde en su ciclo de vida; las IA generativas y en particular los LLM no son sólo Inteligencia Artificial, sino también Sociedad Artificial; la perspectiva de la ética de la IA no es suficiente para abordarlas y es preciso promover un enfoque desde la ética organizacional de la IA y desde el pensamiento sistémico”. La IA, entonces, en tanto “metatecnología” y “mundoambiente”, reconfigura el sistema sociotécnico, económico, laboral y educativo. Establece jerarquías y valores, y crea imaginarios y modelos de mundo. Desde los algoritmos que determinan qué noticias vemos hasta los modelos que asisten diagnósticos médicos o filtran currículums, la IA opera como una caja negra transversal que reorganiza la experiencia social. En ese contexto, preguntarnos quienes la construyen es preguntarnos qué valores, qué sesgos y qué prioridades se codifican.
Si las mujeres y otras identidades históricamente subrepresentadas no participan de manera sustantiva en el desarrollo de estas herramientas, el sesgo no es un accidente, sino una consecuencia estructural y un sistema de decisiones que prioriza ciertas perspectivas por sobre otras. Y esto no se resuelve únicamente con más mujeres en ingeniería o programación. También exige ampliar qué entendemos por “trabajar en IA”. La construcción y gobernanza de sistemas inteligentes requiere, por ejemplo, lingüistas que comprendan cómo se estructura el sentido en distintas lenguas; educadoras que traduzcan estas tecnologías en procesos pedagógicos críticos; sociólogas que analicen sus efectos en el tejido social; artistas que interroguen sus límites estéticos y éticos; psicólogas, economistas, médicas y periodistas que aporten marcos situados, según el campo de conocimiento sobre el cual esa IA va a operar. En esos campos, a diferencia de lo que ocurre en las carreras STEM, las mujeres somos mayoría. Desde sus inicios, en LAIA (Laboratorio Abierto de Inteligencia Artificial) apostamos a esa diversidad de miradas. Porque la democratización de la IA no es un desafío puramente técnico, sino político y cultural: requiere saberes múltiples y conversaciones interdisciplinarias difíciles.
Segundo punto: la disputa por el poder
El segundo ángulo es la disputa por el poder. La experiencia en otras disciplinas confirma que, incluso en sectores donde las mujeres son mayoría, los cargos de liderazgo continúan siendo predominantemente masculinos. Por ejemplo, en Argentina, las mujeres constituyen más de la mitad del personal judicial (54 % del total), pero su presencia en los cargos más altos, como magistradas superiores, está en torno al 25%3. Otro ejemplo ilustrativo proviene del ámbito corporativo, donde la representación femenina disminuye sistemáticamente a medida que se avanza en la carrera laboral: baja de 49% (en el ingreso) a 29% en cargos ejecutivos4. Como vemos, ampliar el acceso es una tarea; redistribuir el poder es otra bien diferente.
Esta segunda dimensión es, probablemente, la más compleja. Involucra brechas salariales, sobrecarga de tareas de cuidado, sesgos en contratación y promoción, culturas organizacionales excluyentes y déficits de política pública. También implica disputar sentidos: cuestionar la narrativa del “genio tecnológico”, históricamente masculino, que oculta el carácter colectivo y situado de la innovación. La perspectiva feminista, además, no está garantizada por la mera presencia de mujeres, todavía muchas mujeres reproducen y defienden dinámicas machistas. Las transformaciones requieren también varones con un compromiso activo por revisar prácticas y privilegios.
Si la IA está redefiniendo el presente y modelando el futuro, quizás la pregunta que debemos hacernos ya no sea solamente cuántas mujeres trabajan en IA, sino más bien qué tipo de IA queremos construir. En un momento histórico en que los sistemas algorítmicos median derechos, oportunidades y narrativas, ampliar quiénes los imaginan y desarrollan es una tarea urgente. Por eso, desde LAIA promovemos el desarrollo tecnológico inclusivo, solidario y en clave colectiva desde y con las comunidades, a partir del trabajo interdisciplinario, colaborativo y voluntario.
Este texto es una amalgama imperfectamente humana de miradas de algunas de las mujeres que formamos parte de LAIA. Fue escrito a tracción humana, en un acoplamiento (como lo denomina Mariana Ferrarelli) humana-máquina. Contó con la asistencia de Calíope, un asistente de escritura desarrollado por LAIA, que te ayuda con preguntas, sin reemplazarte. También se usaron LLMs comerciales para revisión de texto y verificación de fuentes.
Mariana Ferrarelli, Clarisa Vittoni, Estefanía Alvarez, Florentina Guaita, Marcela Basch, Agustina Meandri, Malena Saenz, Tatiana Kaler, Sabrina Djansezian, María Victoria Manoni.
– Socias de LAIA –
1 Existen diversas organizaciones dedicadas a la visibilización y reducción de la brecha, mencionamos algunas: Géneras, Ecofeminita, DataGénero, Mediapila, SonTodosTipos, Mujeres en Tecnología, Chicas en Tecnología, Ada ITW, entre muchas otras.
2 Vamos a hablar de mujeres, pero reconocemos y visibilizamos la falta de representación de diversidades. Y la invisibilización es tal, que todos los datos que se cuentan se expresan en términos binarios, por tanto prácticamente no contamos con información sistemática sobre la participación de otras identidades de género.
3 http://fund.ar/publicacion/techo-de-cristal-en-la-justicia-argentina/
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