La inteligencia artificial (IA) está transformando de manera acelerada todos los ámbitos de nuestra sociedad, desde el acceso al empleo hasta la gestión de servicios públicos y la vida cotidiana. Sin embargo, la IA puede reproducir y amplificar las desigualdades existentes, entre ellas los sesgos de género.
Los sesgos de género en la inteligencia artificial se producen cuando esta tecnología trata a las personas de manera diferente según su género, aprendiendo estos patrones discriminatorios de los datos sesgados con los que aprenden. La inteligencia artificial, debido a esto, perpetúa los prejuicios presentes en nuestra sociedad, especialmente cuando se entrena con datos históricos que contienen estereotipos y desigualdades de género.
Estos sesgos tienen su origen principalmente en la subrepresentación de grupos en los datos en los que basa sus respuestas y se manifiestan de forma tanto directa como indirecta. Los algoritmos de aprendizaje automático aprenden patrones de grandes cantidades de información que incluyen información audiovisual, y cuando estos datos están impregnados de estereotipos de género, los sistemas reproducen y expanden estas desigualdades.
Medidas de la Unión Europea
La Ley de IA de la UE, aprobada el 2 de febrero de 2024, representa el primer marco regulatorio integral a nivel mundial para la inteligencia artificial. Aunque inicialmente no incluía referencias explícitas a la igualdad de género debido a la oposición de algunos Estados miembros, la versión final incorpora múltiples referencias a la «no discriminación» (entre otras, en el artículo 77).
La legislación clasifica los sistemas de IA utilizados en recursos humanos como de alto riesgo, requiriendo evaluaciones de impacto en derechos fundamentales y medidas específicas para prevenir la discriminación. Sin embargo, varios análisis feministas señalan limitaciones significativas, ya que el género no está clasificado como «categoría especial» bajo el GDPR, creando ambigüedades legales.
Recientemente, en junio de 2025, los ministros de Empleo de la UE hicieron un llamamiento para combatir el sesgo de género en los sistemas de IA. Las medidas propuestas incluyen:
- Uso de datos claros, representativos y de alta calidad para entrenar a estos sistemas
- Establecimiento de supervisión humana obligatoria en sistemas críticos
- Garantía de cumplimiento con normas de no discriminación y legislación sectorial
- Investigación sobre contenido misógino en línea y redes masculinistas
- Participación plena de hombres y niños para abordar las causas de desigualdad de género
A pesar de estos primeros pasos, muchos expertos señalan que la Ley de IA de la UE se queda corta para abordar los sesgos de género en este ámbito. La legislación carece de mecanismos comprensivos para la revisión judicial y no exige evaluaciones obligatorias de impacto en derechos fundamentales. Además, el lenguaje neutro en género puede pasar por alto los desafíos únicos que enfrentan los grupos marginalizados.
Impacto Económico y Social de los Sesgos
Los sesgos en IA tienen consecuencias profundas en el empleo, especialmente considerando que las mujeres (21%) sufren mayor impacto de la automatización que los hombres (17%). Los sistemas algorítmicos utilizados en procesos de selección pueden perpetuar discriminaciones existentes y provocar nuevas formas de exclusión, limitando el acceso de mujeres a oportunidades laborales.
Los empleos con mayor exposición a IA tienden a estar en sectores mejor pagados, donde empleados con estudios superiores (27%) tienen más del doble de posibilidades de verse afectados que aquellos con educación básica (12%). Esta situación puede amplificar las brechas de género existentes en sectores de alta cualificación.
Los sesgos algorítmicos amplifican exponencialmente discriminaciones pasadas, creando un «círculo vicioso» donde los estereotipos se refuerzan continuamente. Esto tiene particular relevancia en plataformas digitales donde estas imágenes estereotipadas son vistas por millones de personas, perpetuando roles de género desequilibrados.
Las empresas que implementan sistemas sesgados no solo vulneran derechos fundamentales sino que también pierden la oportunidad de incorporar el mejor talento, impactando negativamente en resultados de negocio a medio plazo. Esto subraya la necesidad imperativa de abordar estos sesgos tanto desde perspectivas éticas como económicas.