Solo 26% de nuevas contrataciones en IA son mujeres

La paradoja del "campo de juego nivelado"

"La IA está bajando barreras e igualando el campo de juego para las mujeres". Es la promesa que repiten voces optimistas del sector. Urvashi Batra, cofundadora y CEO de Prioriwise, lo desmiente con un dato vivido: cuando ella y su cofundador masculino presentan ante inversores, cierran más capital si habla él. "La gente me toma menos en serio que a mi cofundador", contó a The Guardian.

La distancia entre relato y realidad ya es un número. Según un informe reciente de LinkedIn recogido por The Guardian, las mujeres representaron apenas un 26% de las nuevas contrataciones en roles de IA en el último año, frente al 50% en roles no-IA. En cargos ejecutivos de empresas de IA, el porcentaje cae al 13%, según el análisis de LinkedIn sobre 27 países.

La promesa meritocrática del sector —una industria tan nueva que nadie acumula décadas de experiencia con modelos de un año de antigüedad— se topa con un patrón conocido: las empresas contratan "a través de las mismas redes, las mismas referencias y los mismos filtros de siempre", como resume Brenda Darden Wilkerson, presidenta de AnitaB.org, una organización sin fines de lucro dedicada a promover mujeres en tecnología.

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¿Cuánto se paga y dónde están las mujeres en IA?

La presión por talento en IA no es retórica: las ofertas de empleo en el sector se han duplicado desde 2023, según LinkedIn. Y el sueldo importa. Una vacante típica de IA paga alrededor de US$177.000, más del doble de los aproximadamente US$80.000 que se ofrecen en roles no-IA, según el mismo estudio, reportado por CBS News.

Pero ese premio salarial no se distribuye de forma pareja. En todas las ocupaciones de IA, los hombres ganan una mediana de US$45.000 más que las mujeres, en parte porque ellas se concentran en tareas peor remuneradas como el anotado de datos y otras posiciones subordinadas, según explicó Sarah Steinberg, responsable de alianzas de política pública global en LinkedIn, a The Guardian.

LinkedIn describe lo que llama una "triple penalización" para las mujeres en el mercado laboral de IA, según reportó Yahoo Finance: su representación en roles de IA está 10 puntos porcentuales por debajo de su participación en roles no-IA; las empresas enfocadas en IA contratan alrededor de 5 puntos porcentuales menos mujeres que las empresas comparables de otros sectores; y la brecha de género en cargos de C-suite de IA es 15 puntos porcentuales más amplia que en niveles inferiores al ejecutivo.

El desglose que hace LinkedIn sobre los 27 países estudiados: 26% de directoras de IA son mujeres, 20% de cabezas de IA y solo 18% del personal técnico. En la cima, el 13% del C-suite de IA es femenino.

¿Por qué la IA amplifica una brecha que ya existía?

La IA no inventa la desigualdad de género en tecnología; la acelera sobre una base que ya estaba deteriorada. Tres datos previos ayudan a dimensionar el problema, según una compilación de Spacelift basada en fuentes como el Banco Mundial y WomenTech Network:

Las mujeres representan alrededor de un tercio de los empleos tech en EEUU y solo entre el 26% y 28% de la fuerza laboral tech global.
La mitad de las mujeres en tech abandona el sector antes de los 35 años, y son un 45% más propensas que los hombres a dejar la industria.
El 72% de las mujeres en tech reporta una "cultura bro" en su lugar de trabajo, un entorno que prioriza a los hombres en redes y decisiones.

En IA, además, las mujeres están sobrerrepresentadas en los empleos con mayor riesgo de ser automatizados, no solo en el lado de las creadoras sino en el de las afectadas. Un análisis de la Brookings Institution citado por CBS News estima que el 86% de los 6,1 millones de trabajadores en roles administrativos y clericales con alta exposición a la IA son mujeres.

"Es un mundo en el que las mujeres tienen más probabilidades de ver sus trabajos cambiados o desplazados por la IA, y al mismo tiempo no se benefician de los premios salariales de la IA", resumió Steinberg a CBS News.

Redes, "referrals" y la velocidad que expulsa

Jayeeta Putatunda, líder de ingeniería de IA en la firma de inversión Turing, lo resumió así a The Guardian: "La IA se mueve extremadamente rápido, y la presión por mantenerse al día es inmensa. He visto a lo largo de mi carrera a mujeres increíbles caer por las grietas".

No es un problema de interés ni de capacidad, dijo, sino de infraestructura que permita sostenerse: licencias de maternidad, corresponsabilidad de cuidados, mentoría. Putatunda contó que tras cuatro meses de baja por maternidad volvió a un entorno con frameworks y modelos completamente distintos; pudo actualizarse gracias a colegas y a una pareja que repartía equitativamente el cuidado de los hijos. "No todo el mundo tiene esa infraestructura", reconoció.

La velocidad del sector, además, refuerza el viejo mundo de las redes: como todos los candidatos válidos son difíciles de evaluar por credenciales, las empresas terminan fichando "a través de las mismas redes, las mismas referencias y los mismos filtros de siempre", según Wilkerson. El resultado es una meritocracia aparente con un cuello de botella muy tradicional.

Recortes a DEI: un retroceso que suma presión

Cuando el problema se intentaba atacar con programas institucionales de diversidad, equidad e inclusión (DEI), el contexto se ha vuelto menos favorable. Según una investigación de Resume.org recogida por Piktochart, solo el 5% de las empresas con programas DEI los ha eliminado por completo; el 65% dice que su presupuesto no cambiará. Aun así, el 49% de las que están reduciendo DEI cita el clima político como razón principal, y el 40% redirige esos fondos a iniciativas de IA o tecnología.

Al mismo tiempo, el Departamento de Justicia de EEUU ha apuntado contra empresas con programas de DEI por considerar que podrían violar leyes antidiscriminación. Firmas como Accenture, Deloitte, IBM y PayPal han acordado acuerdos millonarios en el marco de esta política, recordó a The Guardian Felicia Newhouse, fundadora de AI Powered Women. "Cada vez es más difícil entrar en empresas siendo AI Powered Women", dijo. "Y nuestros defensores dentro de esas empresas también están luchando para sostener iniciativas para mujeres".

¿Qué significa esto para tu startup?

Si estás contratando para construir un equipo de IA o vendiendo herramientas a empresas que lo hacen, la composición de tu equipo y de tu mercado están cambiando de forma desigual. Tres acciones concretas:

Audita quién escribe el código y quién firma los cheques. En tu próxima revisión salarial, separa los sueldos por género y por tipo de rol. Si tienes anotadores de datos y product managers en la misma planilla, vas a encontrar brechas muy distintas en cada grupo. La de US$45.000 en ocupaciones de IA que reporta LinkedIn no es un promedio: es la mediana entre lo que ganan hombres y mujeres por hacer "trabajo de IA".
Pasa del filtro por credenciales al filtro por habilidades. El 91% de los trabajadores de IA tiene al menos un título universitario, según LinkedIn, y los roles mejor pagados lo exigen más del 95% de las veces. Si tu proceso de selección exige máster o PhD, estás replicando el cuello de botella que dejó fuera a las mujeres. Pruebas técnicas, contribuciones a proyectos open source y certificaciones cortas son una puerta de entrada más amplia, según sugiere Steinberg a CBS News.
Diseña tu política de retorno tras licencias pensando en meses, no en semanas. El testimonio de Putatunda —cuatro meses fuera y un sector irreconocible— debería ser un manual de onboarding, no una excepción. Si una persona vuelve de una licencia y debe revalidarse, no es porque le falte capacidad sino porque le falta infraestructura. Documentación viva, buddy system y un plan explícito de re-skilling de 30/60/90 días reducen la fuga.

La advertencia que deja Felicia Newhouse a The Guardian es la más clara: "Hablamos de quién captura una nueva fuente importante de movilidad económica. El riesgo más profundo es que una brecha de participación se convierta en una brecha de poder". Para un founder, eso significa que el equipo con el que construyas IA en 2026 va a determinar, durante una década, qué problemas resuelve esa IA y para quién.