Cristina Ramos Gómez de Balboa, CEO
La inteligencia artificial (IA) no solo cambia qué trabajos existen, cambia quién llega a la mesa donde se decide cuáles se rediseñan, y quién tendrá escalera para llegar a ella dentro de unos años.
La idea en breve
- Los datos más recientes muestran una representación femenina muy baja en el liderazgo de IA.
- El riesgo no es solo quién decide hoy, sino quién podrá decidir mañana si la IA absorbe primero los puestos donde se aprende a decidir.
- Las empresas necesitan auditar tanto la mesa como la escalera.
Llevamos años hablando de preparar a las personas para el futuro de la IA: formación, reciclaje de competencias, alfabetización digital. Todo eso es necesario, pero casi nadie pregunta quién está en la mesa donde se decide cómo será ese futuro.
Lo que hoy podemos medir
Según una investigación de LinkedIn (EE. UU. y 27 países) recogida por varios medios:
- Las mujeres fueron el 26% de las contrataciones en IA en EE. UU. en 2025, frente al 50% en puestos no relacionados con IA.
- Representan el 13% del liderazgo C-suite (alta dirección) en IA dentro de empresas de IA.
- La brecha es unos 15 puntos mayor en la cúpula que por debajo.
En el capital de las empresas se repite el patrón: un informe de la oficina de la Primera Dama de California, con Crunchbase e Illumyn Impact, analizó 140 empresas de IA con sede en California y encontró que las mujeres son el 15% de los consejos de administración y más del 40% no tiene ninguna consejera.
Cada cifra mide una población distinta (contrataciones, liderazgo, consejos). No las sumes: léelas como señales de una misma pauta.
Lo que el dato no dice
La OIT estima que cerca del 29% de las ocupaciones de mayoría femenina están expuestas a IA generativa, frente al 16% de las de mayoría masculina. Pero exposición no es despido: la propia OIT apunta a la calidad del empleo antes que al número.
No es neutra, sin embargo. Investigaciones con datos de nóminas apuntan a que los trabajadores jóvenes en ocupaciones muy expuestas ya han visto reducirse su empleo en términos relativos. Cuando se estrecha el primer peldaño, el efecto no se nota en el titular: se nota años después, en quién queda disponible para dirigir.
La escalera sin peldaños
Un análisis de California Management Review (agosto de 2026) sostiene que la presencia de mujeres en la alta dirección ha subido, pero que la cantera bajo ella no ha seguido el ritmo, y que la reestructuración del trabajo de oficina por IA puede debilitar sus rutas al liderazgo si las empresas no protegen el acceso a visibilidad, experiencia y ascenso.
Mi lectura, que es una hipótesis y no un dato: durante décadas, muchas personas aprendieron a decidir haciendo primero tareas que hoy la IA hace mejor y más barato (preparar informes, analizar datos, atender consultas de clientes). Si esas tareas desaparecen antes de que alguien haya pasado por ellas, no habrá solo menos puestos de entrada, habrá menos candidatos con criterio directivo en diez o quince años.
Cuando una función se vuelve estratégica, cambia quién la hace
Las seis mujeres que programaron el ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer, 1945) hacían un trabajo que se consideraba, en gran parte, auxiliar. Según la historiografía que he visto citada, cuando la programación ganó prestigio la profesión se masculinizó.
La neutralidad aparente escala sesgos
En 2018, Reuters informó de que Amazon abandonó una herramienta experimental de selección que penalizaba currículos con la palabra «women’s». Nadie quiso excluir a nadie. El sistema aprendió de la historia de contrataciones de la empresa.
La prueba de la mesa: cuatro preguntas para un comité
Es una propuesta mía, no un marco validado.
- ¿Está en la decisión quien opera hoy el proceso que vamos a automatizar?
- ¿Qué experiencias formativas elimina esta automatización y cómo las sustituimos (rotaciones, proyectos, sponsorship)?
- ¿Medimos la cantera intermedia o solo la cúpula?
- ¿Quién valida los resultados del sistema, y con datos desagregados?
Mi hipótesis
El riesgo no es tecnológico: es de diseño de la mesa de decisión. Si la mesa es homogénea, la IA no corrige los sesgos de siempre, sino que los escala, con apariencia de neutralidad técnica. Y si además se estrechan los primeros peldaños, podríamos estar construyendo una nueva brecha de influencia.