La inteligencia artificial avanza en América Latina como herramienta de innovación y productividad, pero también reproduce y amplifica las desigualdades históricas de género y desarrollo. Expertos advierten que, sin políticas inclusivas y controles éticos, los algoritmos pueden convertirse en un nuevo muro de exclusión social y económica.
La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como un motor de transformación en múltiples sectores: desde la educación y la salud hasta la seguridad pública y los servicios financieros. Sin embargo, en América Latina, una región marcada por profundas desigualdades estructurales, su implementación plantea riesgos que van más allá de lo tecnológico.
El Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) advierte que los algoritmos entrenados con datos sesgados pueden excluir a poblaciones enteras, especialmente mujeres pobres, indígenas, migrantes o rurales. En palabras de Gemma Galdon-Clavell, especialista en ética tecnológica, “el sesgo de género deja de ser un fallo de laboratorio y se convierte en un problema de desarrollo”.
La ONU Mujeres también ha señalado que la IA refleja los prejuicios sexistas presentes en la sociedad y que estos se manifiestan en los datos de entrenamiento. Un estudio reveló que el 44% de los sistemas de IA analizados presentaba sesgos sexistas y un 25% combinaba sesgos de género y raciales.
Brechas de género y exclusión digital
En América Latina, las mujeres enfrentan una doble barrera: la baja participación en carreras STEM y la sobrerrepresentación en sectores altamente expuestos a la automatización. Según el Banco Interamericano de Desarrollo, el 57% de los empleos femeninos en la región corre riesgo medio o alto de automatización en la próxima década.
Esto significa que tareas administrativas, de atención al cliente o servicios de apoyo —donde predominan las mujeres— podrían desaparecer o transformarse radicalmente. Al mismo tiempo, menos del 25% de las profesionales en IA ocupan roles de liderazgo, y en América Latina esa cifra desciende a cerca del 18%.
La brecha digital también es evidente: en países de ingresos bajos, solo el 20 % de las mujeres accede a internet, lo que limita su participación en la economía digital y reduce su representación en los datos que alimentan los algoritmos.
Riesgos de sesgo en políticas públicas
La IA ya se utiliza en la región para asignar subsidios, becas y beneficios sociales. Sin embargo, los sistemas de clasificación pueden perpetuar exclusiones si se alimentan de datos incompletos o sesgados. El PNUD advierte que los algoritmos que “promedian” poblaciones diversas tienden a desfavorecer a los grupos subrepresentados.
En programas de protección social, por ejemplo, las mujeres rurales o indígenas pueden quedar fuera de los beneficios si sus realidades no están reflejadas en los registros oficiales. Esto erosiona la confianza institucional y convierte un problema técnico en un desafío de desarrollo.
María Lucía Villalba, columnista de Canal 1, subraya que “la revolución digital podría transformarse en una crisis silenciosa para millones de mujeres en América Latina”.
Por su parte, ONU Mujeres enfatiza que “la inteligencia artificial refleja los sesgos que están presentes en nuestra sociedad y que se manifiestan en los datos de entrenamiento”.
Estas voces coinciden en que la IA no es neutral: reproduce los patrones históricos de discriminación si no se diseñan mecanismos de corrección y supervisión.
Oportunidades y desafíos
Aunque el panorama es preocupante, la IA también ofrece oportunidades para cerrar brechas si se implementa con visión inclusiva. Los algoritmos pueden mejorar la focalización de políticas sociales, ampliar el acceso a servicios de salud y educación, y fortalecer la participación ciudadana.
El reto está en garantizar que los sistemas sean auditables, transparentes y diseñados con perspectiva de género. Esto implica: Incluir más mujeres en el diseño y liderazgo de proyectos de IA, asegurar que los datos de entrenamiento reflejen la diversidad social y cultural de la región e implementar marcos regulatorios que prioricen la equidad y la protección de derechos.
