Las mujeres deben cambiar más de trabajo que los hombres por los avances tecnológicos y la IA. Ellas tienen 1,5 veces más necesidad de cambiar de trabajo que los hombres debido a los avances tecnológicos y la automatización, una cifra que revela un impacto desigual y creciente de la inteligencia artificial en el mercado laboral argentino y en Latinoamérica.

Esta estadística, discutida en profundidad durante el encuentro Women in Tech Argentina 2026 (WITAR26), permite dimensionar hasta qué punto los desarrollos tecnológicos pueden amplificar las brechas de género existentes si no se diseñan estrategias inclusivas y regulaciones específicas.

El dato del 1,5 surge de investigaciones internacionales que muestran cómo la automatización afecta de manera distinta a hombres y mujeres. Según explicó Micaela Sánchez, presidenta de Géneras, a Infobae, esta diferencia se debe a que las mujeres están sobrerrepresentadas en empleos que son más vulnerables a ser automatizados: atención al cliente, procesos administrativos, soporte y control de calidad.

Un informe de McKinsey para el Foro Económico Mundial proyecta que hasta el 30% de los puestos actuales podrían ser reemplazados por automatización hacia 2030 en economías avanzadas, y que este efecto será mayor en los roles ocupados por mujeres.

Esto significa que las mujeres enfrentan una presión mucho mayor para reconvertirse laboralmente, ya que los avances tecnológicos tienden a reemplazar primero las tareas que ellas desempeñan en mayor proporción.

Al mismo tiempo, la presencia de mujeres en los equipos de diseño, desarrollo y gestión de inteligencia artificial es baja, lo que refuerza el círculo de desigualdad: los sistemas se crean y se gestionan sin suficiente mirada de género, perpetuando estereotipos y sesgos.

Por qué la transformación digital golpea más fuerte a las mujeres

La desigualdad no se explica únicamente por el tipo de tareas automatizadas. Sánchez detalló que la subrepresentación femenina en la cadena de valor de la inteligencia artificial apenas alcanza el 22% a nivel global, una cifra aún menor en América Latina.

Esta baja participación agrava el problema, ya que limita la capacidad de las mujeres para incidir en el desarrollo de soluciones tecnológicas que afectan su empleabilidad.

Además, hay factores sociales y culturales que profundizan la brecha. La carga de las tareas de cuidado, tanto de infancias como de personas mayores, recae mayoritariamente en las mujeres, generando lo que Géneras denomina “pobreza de tiempo”.

Frente al panorama de precarización laboral que habilita la automatización, Géneras plantea la urgencia de políticas públicas con perspectiva de género. “La única manera de que una transición tecnológica sea justa, es que sea construida colectivamente, con perspectiva de género y con mirada federal”, remarcó Sánchez.

La organización impulsa una arquitectura institucional robusta y regulaciones inteligentes que garanticen trazabilidad, transparencia y equidad en la implementación de la inteligencia artificial.

Entre las propuestas concretas se destacan la capacitación accesible, gratuita y certificada para mujeres, la auditoría de algoritmos como mecanismo de protección ante posibles discriminaciones, y la inclusión de varones en el debate sobre equidad.

Además, Géneras enfatiza la importancia de un abordaje federal y articulado entre el Estado nacional, los gobiernos provinciales, la academia y el sector privado para reducir disparidades regionales en el acceso a la tecnología y la formación.

Sánchez también subrayó que la transformación digital no es inevitable ni neutral. “Es el resultado de decisiones conscientes que pueden replicar o transformar las desigualdades existentes”, dijo.

Otro punto clave, es la falta de representación femenina en la planificación, desarrollo y auditoría de soluciones de IA genera un horizonte especialmente complejo para las mujeres, que constituyen más de la mitad de la población.

Finalmente, la directiva destacó el esfuerzo creciente de mujeres líderes e investigadoras en el sector tecnológico argentino y latinoamericano. Ejemplos como el CENIA en Chile y la colaboración en el modelo Latam GPT muestran la importancia de incorporar saberes, datos y perspectivas regionales y multidisciplinarias en el desarrollo tecnológico.

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