Aún faltan más de cien años para la equidad en el sector de la tecnología, y lo sufrimos todas

En 2014, la empresa Amazon empezó a diseñar una herramienta de Inteligencia Artificial para agilizar los procesos de selección y contratación. Cuatro años después abandonó el proyecto porque el algoritmo penalizaba a las mujeres sistemáticamente. No solo las descartaba, sino que castigaba todo el vocabulario vinculado a ellas. ¿Por qué? Porque el entrenamiento se hizo analizando las prácticas de contratación previa que habían tenido durante diez años. Para sorpresa de nadie: se habían contratado a más hombres y éstos accedían a puestos de más categoría. Así que el modelo vinculó contrataciones exitosas a contrataciones de hombres y lo reprodujo. Aunque intentaron corregirlo, no pudieron y lo cancelaron.

 La desigualdad empieza muy pronto y se va ensanchando:

• A los seis años, se manifiesta de forma implícita y explícita que las matemáticas son "cosa de chicos".

• Apenas el 35% de las mujeres en el mundo estudian carreras STEM (acrónimo de Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas, por sus siglas en inglés) y las profesionales del sector se reducen al 28,2%.

• En inteligencia artificial y machine learning, apenas el 22% de profesionales son mujeres.

• En ciberseguridad, uno de los campos con mayor demanda laboral y salarios más altos, las mujeres son menos de 1 de cada 5 profesionales.

Un estudio de ONU Mujeres (2025) que analizó 133 sistemas de IA de distintos sectores determinó que el 44% presentaba sesgos sexistas, y el 25% mostraba sesgos sexistas simultáneamente con sesgos raciales.

Cuando Facebook generó anuncios de trabajos mejor pagados, los mostró preferencialmente a hombres blancos, mientras que a mujeres y personas negras se les ofrecían posiciones peor remuneradas. Google Search, hasta hace poco, mostraba resultados sexistas y pornográficos para búsquedas que incluían términos como 'niñas negras' o 'latinas'. Hay herramientas de diagnóstico médico que minimizan síntomas en mujeres porque se entrenaron con datos de hombres. A Uber la demandaron porque el sistema de reconocimiento facial que permitía avanzar en el proceso de verificación para conducir, fallaba al reconocer a uno de cada cinco rostros femeninos de piel más oscura, mientras que nunca lo hacía con rostros de hombres blancos.

El lenguaje común que utilizamos para describir el mundo y las formas de interacción están tan infiltrados de sesgos que los datos que extraemos de él perpetúan automáticamente esa discriminación. Un mundo organizado (y cada vez más delegado) por algoritmos concebidos y creados fundamentalmente por hombres es un mundo que tiende a ignorar las necesidades de la mitad de la población por sistema.

Geolocalizada tú, geolocalizado el sesgo

La discriminación que sufren las mujeres en el mundo científico-técnico es global, pero se manifiesta de forma diferentes según la región. Sofía (España, 25 años), Juliana (México, 17 años) y Amara (Kenya, 32 años) son representaciones ficticias que ilustran los datos.

¿Cómo sería su vida si... ? Continuase la tendencia actual en acceso a formación STEM y al mundo laboral en disciplinas científico-técnicas. Si la brecha disminuyese y más mujeres accediesen a formación y profesiones científico-técnicas. Si la brecha creciese y se redujese el número de mujeres con acceso a formación y carreras profesionales científico-técnicas. Puedes verlo 👇

Realidad y desigualdad aumentada

La brecha no afecta a todas las mujeres por igual. Las racializadas, con discapacidad, pertenecientes a pueblos originarios o de entornos socioeconómicos vulnerables acumulan barreras adicionales: al sesgo de género se suman las dificultades de conectividad, el acceso limitado a hardware o el estigma social. Y cuando por fin llegan al mercado laboral, se encuentran con una brecha salarial que penaliza tanto el tipo de roles a los que acceden como el salario que reciben en ellos. Cada capa de desventaja erosiona la autonomía personal y alimenta ciclos de pobreza que se transmiten entre generaciones.

Según la UNESCO, al ritmo actual de progreso, harán falta más de cien años para alcanzar la paridad de género en educación científico-técnica. Más de un siglo de talento no utilizado y de problemas sin resolver, porque la mitad de la humanidad sigue fuera del proceso. Si no actuamos, el mundo digital heredará y amplificará el mismo sexismo del mundo analógico.

Puente Digital: la apuesta de la Fundación Serra Schönthal

Acceder al trabajo en condiciones óptimas no es igual para todas. Ya hemos visto que hay barreras superpuestas. Para las mujeres en contextos de prostitución y/o trata con fines de explotación sexual, el mercado laboral es extraordinariamente complejo.

Con el proyecto Puente Digital, la Fundación Serra-Schönthal impulsa un programa piloto de inserción sociolaboral en el sector tecnológico para que cuatro mujeres accedan a empleos de alto valor en ciberseguridad, programación, análisis de datos e inteligencia artificial. Sectores con alta demanda, buenas condiciones y posibilidad real de progresión profesional.

El programa combina formación técnica intensiva con itinerarios personalizados de inserción laboral, acompañamiento psicosocial y mentoring. para que no solo encuentran un trabajo, sino que puedan quedarse en él, crecer y hacer del mundo digital uno que también se exprese a través de su mirada al mundo.