{"id":13200,"date":"2026-10-02T20:16:46","date_gmt":"2026-10-02T20:16:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.womenonb.com\/?p=13200"},"modified":"2026-10-02T20:16:53","modified_gmt":"2026-10-02T20:16:53","slug":"el-techo-de-cristal-tambien-se-actualiza","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.womenonb.com\/en\/el-techo-de-cristal-tambien-se-actualiza\/","title":{"rendered":"El techo de cristal tambi\u00e9n se actualiza"},"content":{"rendered":"<p><em>Cristina Ramos G\u00f3mez de Balboa, CEO<\/em><\/p><p><em>La inteligencia artificial (IA) no solo cambia qu\u00e9 trabajos existen, cambia qui\u00e9n llega a la mesa donde se decide cu\u00e1les se redise\u00f1an, y qui\u00e9n tendr\u00e1 escalera para llegar a ella dentro de unos a\u00f1os.<\/em><\/p><p><strong>La idea en breve<\/strong><\/p><ul class=\"wp-block-list\"><li>Los datos m\u00e1s recientes muestran una representaci\u00f3n femenina muy baja en el liderazgo de IA.<\/li>\n\n<li>El riesgo no es solo qui\u00e9n decide hoy, sino qui\u00e9n podr\u00e1 decidir ma\u00f1ana si la IA absorbe primero los puestos donde se aprende a decidir.<\/li>\n\n<li>Las empresas necesitan auditar tanto la mesa como la escalera.<\/li><\/ul><p>Llevamos a\u00f1os hablando de preparar a las personas para el futuro de la IA: formaci\u00f3n, reciclaje de competencias, alfabetizaci\u00f3n digital. Todo eso es necesario, pero casi nadie pregunta qui\u00e9n est\u00e1 en la mesa donde se decide c\u00f3mo ser\u00e1 ese futuro.<\/p><p><strong>Lo que hoy podemos medir<\/strong><\/p><p>Seg\u00fan una investigaci\u00f3n de LinkedIn (EE. UU. y 27 pa\u00edses) recogida por varios medios:<\/p><ul class=\"wp-block-list\"><li>Las mujeres fueron el 26% de las contrataciones en IA en EE. UU. en 2025, frente al 50% en puestos no relacionados con IA.<\/li>\n\n<li>Representan el 13% del liderazgo C-suite (alta direcci\u00f3n) en IA dentro de empresas de IA.<\/li>\n\n<li>La brecha es unos 15 puntos mayor en la c\u00fapula que por debajo.<\/li><\/ul><p>En el capital de las empresas se repite el patr\u00f3n: un informe de la oficina de la Primera Dama de California, con Crunchbase e Illumyn Impact, analiz\u00f3 140 empresas de IA con sede en California y encontr\u00f3 que las mujeres son el 15% de los consejos de administraci\u00f3n y m\u00e1s del 40% no tiene ninguna consejera.<\/p><p>Cada cifra mide una poblaci\u00f3n distinta (contrataciones, liderazgo, consejos). No las sumes: l\u00e9elas como se\u00f1ales de una misma pauta.<\/p><p><strong>Lo que el dato no dice<\/strong><\/p><p>La OIT estima que cerca del 29% de las ocupaciones de mayor\u00eda femenina est\u00e1n expuestas a IA generativa, frente al 16% de las de mayor\u00eda masculina. <strong>Pero exposici\u00f3n no es despido: la propia OIT apunta a la calidad del empleo antes que al n\u00famero.<\/strong><\/p><p>No es neutra, sin embargo. Investigaciones con datos de n\u00f3minas apuntan a que los trabajadores j\u00f3venes en ocupaciones muy expuestas ya han visto reducirse su empleo en t\u00e9rminos relativos. Cuando se estrecha el primer pelda\u00f1o, el efecto no se nota en el titular: se nota a\u00f1os despu\u00e9s, en qui\u00e9n queda disponible para dirigir.<\/p><p><strong>La escalera sin pelda\u00f1os<\/strong><\/p><p>Un an\u00e1lisis de California Management Review (agosto de 2026) sostiene que la presencia de mujeres en la alta direcci\u00f3n ha subido, pero que la cantera bajo ella no ha seguido el ritmo, y que la reestructuraci\u00f3n del trabajo de oficina por IA puede debilitar sus rutas al liderazgo si las empresas no protegen el acceso a visibilidad, experiencia y ascenso.<\/p><p>Mi lectura, que es una hip\u00f3tesis y no un dato: durante d\u00e9cadas, muchas personas aprendieron a decidir haciendo primero tareas que hoy la IA hace mejor y m\u00e1s barato (preparar informes, analizar datos, atender consultas de clientes). Si esas tareas desaparecen antes de que alguien haya pasado por ellas, no habr\u00e1 solo menos puestos de entrada, habr\u00e1 menos candidatos con criterio directivo en diez o quince a\u00f1os.<\/p><p><strong>Cuando una funci\u00f3n se vuelve estrat\u00e9gica, cambia qui\u00e9n la hace&nbsp;<\/strong><\/p><p>Las seis mujeres que programaron el ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer, 1945) hac\u00edan un trabajo que se consideraba, en gran parte, auxiliar. Seg\u00fan la historiograf\u00eda que he visto citada, cuando la programaci\u00f3n gan\u00f3 prestigio la profesi\u00f3n se masculiniz\u00f3.<\/p><p><strong>La neutralidad aparente escala sesgos<\/strong><\/p><p>En 2018, Reuters inform\u00f3 de que Amazon abandon\u00f3 una herramienta experimental de selecci\u00f3n que penalizaba curr\u00edculos con la palabra \u00abwomen&#8217;s\u00bb. Nadie quiso excluir a nadie. El sistema aprendi\u00f3 de la historia de contrataciones de la empresa.<\/p><p><strong>La prueba de la mesa: cuatro preguntas para un comit\u00e9<\/strong><\/p><p>Es una propuesta m\u00eda, no un marco validado.<\/p><ol class=\"wp-block-list\"><li>\u00bfEst\u00e1 en la decisi\u00f3n quien opera hoy el proceso que vamos a automatizar?<\/li>\n\n<li>\u00bfQu\u00e9 experiencias formativas elimina esta automatizaci\u00f3n y c\u00f3mo las sustituimos (rotaciones, proyectos, sponsorship)?<\/li>\n\n<li>\u00bfMedimos la cantera intermedia o solo la c\u00fapula?<\/li>\n\n<li>\u00bfQui\u00e9n valida los resultados del sistema, y con datos desagregados?<\/li><\/ol><p><strong>Mi hip\u00f3tesis<\/strong><\/p><p>El riesgo no es tecnol\u00f3gico: es de dise\u00f1o de la mesa de decisi\u00f3n. Si la mesa es homog\u00e9nea, la IA no corrige los sesgos de siempre, sino que los escala, con apariencia de neutralidad t\u00e9cnica. Y si adem\u00e1s se estrechan los primeros pelda\u00f1os, <strong><em>podr\u00edamos estar construyendo una nueva brecha de influencia.<\/em><\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cristina Ramos G\u00f3mez de Balboa, CEO La inteligencia artificial (IA) no solo cambia qu\u00e9 trabajos existen, cambia qui\u00e9n llega a la mesa donde se decide cu\u00e1les se redise\u00f1an, y qui\u00e9n tendr\u00e1 escalera para llegar a ella dentro de unos a\u00f1os. 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