Las mujeres aún están rezagadas en la adopción de la IA en el trabajo. El riesgo es que dejemos de lado a mujeres talentosas y perjudiquemos el rendimiento empresarial. Consejos para cerrar la brecha.
por Jackie Ferguson
En las salas de juntas y en las sesiones de estrategia de RR. HH. de todo el mundo, se habla incesantemente de IA, y con razón. La IA está transformando nuestra forma de trabajar, aprender y liderar. Sin embargo, en la prisa por adoptar herramientas de IA e integrarlas en nuestras operaciones diarias, demasiadas organizaciones pasan por alto un problema crucial: las mujeres se están quedando atrás.
A pesar de la creciente influencia de la IA, las mujeres son significativamente menos propensas a usar herramientas de IA en entornos profesionales. Las investigaciones indican que las mujeres adoptan la IA generativa con una tasa un 25 % menor que los hombres , y las mujeres tienen un 20 % menos de probabilidad de usar tecnologías de IA en el trabajo. Las mujeres de mayor edad y con diversidad cultural presentan tasas de adopción más bajas, incluso en los mismos puestos.
No se trata sólo de una brecha técnica: es una crisis de liderazgo que está a punto de ocurrir.
La nueva expectativa de liderazgo
La alfabetización en IA ya es una competencia fundamental de liderazgo . Cada vez se evalúa más a los ejecutivos por su capacidad para usar la IA para impulsar la productividad y la innovación. Se espera que los líderes guíen a sus equipos en la adopción de la IA, tomen decisiones informadas sobre nuevas herramientas y comprendan las implicaciones éticas de estas tecnologías.
Cuando las mujeres se quedan atrás en la adopción de la IA, se reduce su visibilidad y credibilidad como futuras líderes. Esta brecha amenaza con convertirse en una barrera más en el proceso de liderazgo, agravando las disparidades de género existentes en los puestos ejecutivos.
Pero las consecuencias van más allá. El MIT estima que el uso de IA puede aumentar la productividad en un 40 %. Si las mujeres no utilizan la tecnología, su relativa falta de eficiencia puede limitar su crecimiento profesional, ampliando así la brecha salarial de género. A medida que la IA transforma las industrias, quienes se quedan fuera de su adopción corren el riesgo de quedarse atrás no solo en habilidades, sino también en potencial de ingresos e influencia.
¿Por qué las mujeres utilizan menos la IA?
Esta brecha no se trata de talento, sino de obstáculos. En todos los sectores, las mismas barreras se presentan constantemente para las mujeres a la hora de adoptar la IA:
- Percepción de que la IA es poco ética. Muchas mujeres ven las herramientas de IA como una trampa o un atajo que socavará su credibilidad profesional y las expondrá a acusaciones de deshonestidad o pereza. Kamales Lardi describe la persistente creencia de que confiar en la IA disminuye el valor del pensamiento original y la experiencia adquirida con esfuerzo, un tema especialmente delicado para las mujeres que ya se sienten sometidas a un mayor escrutinio en su vida profesional.
- Problemas de confianza: Las mujeres suelen enfrentarse a consecuencias más severas cuando se las percibe como inexpertas, lo que las hace más cautelosas al usar herramientas que no son 100 % fiables. Aunque la IA se vuelve más precisa con la ayuda de las indicaciones adecuadas, sigue siendo imperfecta. Las alucinaciones y las respuestas que incluyen información inventada siguen siendo comunes. Además, la preocupación por la privacidad de los datos y la propiedad intelectual genera dudas.
- Presión del tiempo: Las mujeres profesionales suelen tener responsabilidades personales desproporcionadas, además de más tareas administrativas y de oficina. Encontrar tiempo para explorar nuevas tecnologías puede ser un desafío, sobre todo si la dirección no lo prioriza. Por ejemplo, Deloitte informa que las mujeres tienen un 22 % menos de probabilidades que los hombres de sentirse motivadas y un 30 % menos de probabilidades de recibir capacitación en GenAI en el trabajo.
Estas dudas no son irracionales; tienen su origen en verdaderos desafíos sistémicos. Pero también están creando un círculo vicioso.
El ciclo del sesgo: cuando faltan las voces de las mujeres
Esta es la parte que no podemos ignorar: una menor participación de las mujeres en la IA no solo limita el crecimiento profesional individual, sino que también determina cómo evolucionan los propios sistemas de IA generativa.
Los modelos de IA generativa como ChatGPT aprenden y perfeccionan sus resultados basándose en los datos y las interacciones humanas que reciben. Cuando menos mujeres interactúan con las herramientas de IA, sus perspectivas, estilos de comunicación y perspectivas profesionales quedan subrepresentados en los ciclos de retroalimentación que perfeccionan las tecnologías de IA. Los datos sesgados de los usuarios alimentan los futuros modelos de IA, perpetuando sistemas que “comprenden” las prioridades y perspectivas de los hombres mejor que las de las mujeres. Y a medida que la IA generativa se integra más en la toma de decisiones y la comunicación, ese sesgo solo se profundizará a menos que intervengamos.
Es por esto que cerrar la brecha de género en la alfabetización en IA es un imperativo comercial, no solo un problema de mujeres.
El papel de RR.HH. en la reducción de la brecha
Entonces, ¿qué pueden hacer los líderes de RR. HH.? Más que cualquier otra función, RR. HH. se encuentra en la intersección del desarrollo del talento, la cultura organizacional y la estrategia empresarial. Las siguientes acciones pueden garantizar que las mujeres no se queden atrás:
- Invertir en aprendizaje específico : La capacitación tecnológica genérica no resolverá este problema. Los equipos de RR. HH. deben desarrollar rutas de aprendizaje de IA diseñadas específicamente para mujeres, lideradas por mujeres que hayan adoptado con éxito herramientas de IA. El aprendizaje entre pares y la mentoría son fundamentales para generar confianza.
- Crear espacios seguros para la experimentación: Los profesionales necesitan seguridad psicológica para probar, fallar y aprender sin ser juzgados. RR. HH. puede establecer entornos de pruebas donde los empleados puedan explorar herramientas de IA sin temor a que los errores afecten sus evaluaciones de desempeño.
- Modelar el uso inclusivo de la IA: Los líderes sénior, y especialmente las mujeres en puestos de liderazgo, deberían compartir historias sobre cómo integran la IA en su trabajo. Los modelos a seguir visibles hacen que la adopción de la IA se sienta alcanzable y relevante.
- Monitorear y medir el progreso: Monitorear cuántas mujeres se inscriben y completan la capacitación en IA. Pregunte a los empleados, antes y después de la capacitación, qué tan seguros se sienten al usar las herramientas de IA. Analice la frecuencia con la que las mujeres usan la IA en el trabajo, para qué tareas y cómo mejora la productividad.
El costo de quedarse quieto
En lo que respecta a la IA, quedarse estancado es quedarse atrás. Las organizaciones que no logren cerrar esta brecha de género corren el riesgo de dejar atrás a mujeres talentosas y socavar su propio rendimiento empresarial. Como advierte Rembrand Koning , de Harvard : «Estas brechas son perjudiciales para las mujeres porque no son tan productivas como podrían, pero también son perjudiciales para la economía porque estamos perdiendo el crecimiento económico que podríamos haber tenido».
Pero hay buenas noticias: las mismas herramientas que suponen un desafío también son muy prometedoras. La IA puede ayudar a las mujeres con tareas repetitivas, potenciar su creatividad y cerrar brechas en el acceso al conocimiento. Pero solo si se les proporcionan las herramientas, la formación y el apoyo necesarios para usarla.
La inclusión no puede ser una cuestión de último momento en la adopción de la IA. Debe integrarse en cada programa de aprendizaje, cada implementación de herramientas y cada estrategia de liderazgo. Los líderes de RR. HH. tienen el poder —y la responsabilidad— de garantizar que el futuro de la IA no solo sea innovador, sino también equitativo.
Nota del editor: Póngase al día con otras preguntas sobre equidad y adopción de IA a continuación:
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Acerca del autor
Jackie Ferguson es una autora de éxito y una emprendedora galardonada que crea contenido revolucionario como vicepresidenta de Contenido y Programación en The Diversity Movement, una empresa de Workplace Options. Escribe con frecuencia sobre prácticas empresariales inclusivas y es una conferenciante muy solicitada sobre diversidad y pertenencia.