Por qué la inclusión dejó de ser un tema de reputación
Más de 450 representantes del sector privado, la industria creativa, los medios, la academia y organismos internacionales se reunieron en la Universidad Torcuato Di Tella, en Buenos Aires, para la segunda edición del Unstereotype Alliance Summit LATAM, el foro regional que convoca ONU Mujeres. El encuentro, realizado en octubre de 2026, puso el foco en cómo la inteligencia artificial, la economía de creadores y las representaciones culturales impactan en las decisiones de las empresas.
Mariana Massaccesi, especialista en Sector Privado de ONU Mujeres Argentina, lo planteó en diálogo con Forbes Argentina sin vueltas: «La Alianza Sin Estereotipos es una iniciativa de ONU Mujeres que convoca al sector empresarial a eliminar estereotipos desde el punto de vista del negocio. Nuestra expectativa es poner en agenda que eliminar estereotipos no es solamente lo correcto, sino que también es entender mejor a tu audiencia y vender mejor».
El giro importa para cualquier founder: la conversación dejó de ser sobre reputación y responsabilidad social para instalarse en el terreno de la conversión, el precio y la lealtad. Y eso ya es una decisión de negocio, no de comunicación institucional.
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👥 Probar 7 díasQué dicen los números del estudio Inclusion = Income
El argumento económico central sale del estudio Inclusion = Income, desarrollado por la Alianza junto a la Saïd Business School de la Universidad de Oxford. La investigación analizó información publicitaria y comercial de 392 marcas en 58 países entre 2020 y 2023.
Los resultados, según las cifras presentadas en el Summit y recogidas por Forbes Argentina:
- +3,46% en ventas de corto plazo para las campañas con altos niveles de inclusión, frente a las de baja representación inclusiva.
- +16,26% de crecimiento adicional a largo plazo.
- +62% de probabilidad de convertirse en la primera elección del consumidor.
- +54% en poder de precio y +15% en lealtad de marca.
Massaccesi agrega una advertencia que suele subestimarse en las estrategias de marketing: los consumidores «premian a las marcas que comunican de manera inclusiva, pero también boicotean a la marca que muestra contradicción, que tiene una campaña inclusiva pero un CEO o liderazgo que no se condice». Dicho de otro modo, la coherencia entre el mensaje externo y las prácticas internas dejó de ser un detalle de cultura organizacional para convertirse en una variable de riesgo comercial.
Para dimensionar el movimiento detrás de estos datos: LGBTQ Nation reportó que la Unstereotype Alliance se fundó en 2017 y reúne a 240 empresas miembro con 12 capítulos nacionales distribuidos en cinco continentes.
Metodología 3C: cómo evitar que la IA reproduzca sesgos del pasado
El bloque más urgente del Summit fue el de inteligencia artificial. La advertencia de Massaccesi es directa: los estereotipos sobre quiénes cuidan, quiénes lideran o quiénes ocupan los cargos tecnológicos siguen vigentes, y la IA generativa aprende de datos y representaciones provenientes de sociedades que ya contienen desigualdades. La diferencia es la escala: lo que antes quedaba en una campaña, ahora se replica en millones de piezas.
«No podemos utilizar una tecnología del futuro como es la inteligencia artificial con sesgos del pasado», sostuvo la especialista.
Como respuesta operativa se presentó la guía de las 3C para una IA inclusiva, aplicada en talleres prácticos por Carolina Jacob (Women in Tech Argentina), Pía Torres (IEEE Women in Engineering) y Erika Rajoy (Wingu):
- Curar: revisar críticamente los datos, referencias e insumos con los que se alimenta el sistema.
- Crear: construir prompts e instrucciones que amplíen las representaciones en lugar de repetir los ejemplos dominantes.
- Controlar: mantener criterio y supervisión humana sobre los resultados antes de publicarlos.
El marco es simple y aplicable sin equipo técnico. La parte que suele fallar no es la del prompt, sino la primera: si tu banco de imágenes, tus briefs y tus datasets históricos están sesgados, el resultado va a estarlo también, solo que con mejor redacción.
Argentina, el caso que rompe el promedio global
Un análisis de Unstereotype Alliance junto a Kantar, basado en casi 37.000 anuncios de 89 países medidos desde 2019, mostró que los avisos argentinos tienen una probabilidad cuatro veces mayor que el promedio global de mostrar hombres en roles no tradicionales. Y 4 de cada 10 publicidades del país ya representan a varones en roles no tradicionales de cuidado.
Los datos del análisis 2025 del Gender Unstereotype Metric y el Progressive Unstereotype Metric también vinculan representación con performance: los anuncios con mejores métricas de representación sin estereotipos superan a los demás tanto en probabilidad de ventas de corto plazo (+26 a +30 puntos percentiles) como en impacto sobre el valor de marca de largo plazo (+43 a +49 puntos percentiles).
El contraste regional es útil para founders de LATAM y España: no es lo mismo operar en un mercado con avances medibles que arrancar de cero. Donde hay terreno ganado, la ventaja competitiva está en la ejecución; donde no lo hay, en ser el primero en mover.
El riesgo real: escalar sesgos a millones de decisiones
La IA generativa ya es estándar en los equipos de marketing. Un relevamiento de 2026 del Content Marketing Institute, recogido por Hayas Marketing, encontró que el 95% de los responsables de marketing tecnológico usa herramientas de IA para crear contenido y el 90% declara haber ganado productividad, pero solo el 35% observa una mejora real en el rendimiento de ese contenido, y un 18% reconoce que la IA empeoró su calidad.
Ese hueco entre ir más rápido y hacerlo mejor es exactamente donde aparecen los sesgos: la máquina no tiene malas intenciones, pero hereda los desequilibrios de los datos con los que se entrenó y los aplica sin fatiga ni revisión.
A esto se suma el marco regulatorio. Según The Valley, 2026 está marcado en Europa por la plena aplicabilidad del AI Act y por prácticas de Responsible AI más operativas, con atención a la transparencia, la validación humana y la confianza. Para una startup que vende a clientes europeos, la supervisión humana dejó de ser una buena práctica para convertirse en un requisito de cumplimiento.
¿Qué significa esto para tu startup?
La lectura para un equipo chico es concreta. No hace falta presupuesto de gran corporativo para capturar el beneficio que documenta el estudio, pero sí hace falta método.
- Audita tus insumos antes de generar. Revisa qué imágenes, briefs, datasets y referencias históricas alimentan tus herramientas de IA. Aplica las 3C en orden: curar primero, crear después y controlar siempre. Es trabajo de una tarde y evita rehacer campañas completas.
- Mide la inclusión como mides la conversión. El estudio mide ventas de corto plazo y valor de marca a largo plazo. Si tu equipo reporta CTR y ROAS, agrega una métrica de representación. Lo que no se mide, no se gestiona.
- Cierra la brecha entre el mensaje y la operación. La contradicción entre una campaña inclusiva y un liderazgo o una práctica interna que no acompaña es, según Massaccesi, el principal detonante de rechazo del consumidor. Revisa tus políticas de contratación, de proveedores y de vocería antes de publicar una campaña de este tipo.
- Aplica el filtro a la economía de creadores. En el Summit se puso el acento en elegir influencers y creadores por audiencia y valores compartidos, no por volumen de seguidores. Un creador con la audiencia equivocada es un gasto, no una inversión.
- Documenta tu supervisión humana. Con el AI Act en aplicación, dejar registro de quién revisó qué pieza generada por IA es barato hoy y muy costoso de reconstruir después.
Conclusión
El mensaje del Unstereotype Alliance Summit LATAM es incómodo para quien esperaba una conversación sobre valores y cómodo para quien busca una palanca de negocio. Los datos de 392 marcas en 58 países apuntan en la misma dirección: la representación bien hecha vende más, sostiene mejor el precio y genera lealtad. La irrupción de la inteligencia artificial no cambia esa ecuación, la amplifica hacia arriba o hacia abajo, según la calidad de los datos y el criterio humano que la acompañe.
«Las historias no solamente describen el mundo: le dan forma», cerró Massaccesi. Para un founder, la conclusión práctica es que la IA sin sesgos no es un proyecto de sostenibilidad: es una decisión de producto, de marca y de conversión, y se puede empezar esta semana con una auditoría de datos y un protocolo de revisión.
Fuentes
- Agroempresario – La inteligencia artificial plantea nuevos desafíos a las empresas
- Forbes Argentina – Sesgos en Inteligencia Artificial y economía de creadores
- LGBTQ Nation – Inclusive advertising boosts sales & increases brand loyalty
- The Valley – Tendencias en IA generativa para negocios en 2026
- Hayas Marketing – La Inteligencia Artificial y su aplicación en Marketing
Leíste lo que hace la IA. ¿Y en tu negocio?
En CAR, dueños de empresa arman en 7 días su primer sistema funcionando: que ningún cliente se les escape, o que el informe del lunes salga solo. Con otros emprendedores al lado.
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