Límite de Pista
Género y sesgo en la inteligencia artificial: cuando los algoritmos heredan nuestros prejuicios
La IA promete objetividad, pero detrás de sus decisiones se esconden sesgos humanos que reproducen desigualdades de género y estereotipos culturales.
Durante años, la inteligencia artificial (IA) fue vista como una tecnología neutral, capaz de analizar grandes volúmenes de datos sin emociones ni juicios de valor. Sin embargo, a medida que su uso se expande —desde los filtros de empleo hasta los asistentes virtuales—, se hace evidente que los algoritmos también pueden discriminar. Lo preocupante es que estos sesgos no nacen de las máquinas, sino de quienes las programan.
Cuando la neutralidad no existe
La IA aprende de los datos que le proporcionamos. Si esos datos reflejan desigualdades históricas, el sistema las replica sin cuestionarlas. En 2018, por ejemplo, Amazon debió retirar un algoritmo de reclutamiento que penalizaba los currículums de mujeres, porque había sido entrenado con historiales laborales mayoritariamente masculinos.
Casos similares se repiten en el reconocimiento facial, donde los sistemas identifican peor los rostros femeninos y de piel oscura. Un estudio del MIT Media Lab reveló que algunos softwares de IA tenían tasas de error de hasta el 35 % en mujeres negras, mientras que en hombres blancos el margen era menor al 1 %.
“Los algoritmos no son imparciales: absorben los prejuicios de la sociedad”, explica la investigadora chilena María Ignacia Fuentes, especialista en ética digital. “Si los datos provienen de un mundo desigual, el resultado también lo será”.
Voces femeninas, mandatos invisibles
Otro ejemplo de sesgo aparece en los asistentes virtuales, como Siri, Alexa o Cortana. En sus primeras versiones, todas tenían voces femeninas y actitudes serviciales, diseñadas para obedecer y agradar. Diversos colectivos feministas señalaron que esto refuerza estereotipos de género: la mujer como ayudante, amable y disponible.
Frente a las críticas, algunas empresas comenzaron a ofrecer voces neutras o masculinas, e incluso opciones sin género definido, como “Q”, una voz desarrollada por tecnólogas europeas que busca desafiar los patrones binarios. Sin embargo, la raíz del problema persiste: quién decide qué valores y comportamientos se consideran “normales” dentro de una máquina.
Hacia una inteligencia más inclusiva
Resolver el sesgo algorítmico no es tarea sencilla, pero los especialistas coinciden en algunos pasos clave: diversificar los equipos de desarrollo, auditar los datos de entrenamiento y establecer marcos éticos para el diseño de IA.
“La inclusión debe ser parte del código”, sostiene Fuentes. “No basta con agregar más mujeres o minorías al proceso; hay que cuestionar las lógicas con las que programamos la tecnología”.
Organismos como la UNESCO y la ONU Mujeres ya impulsan guías para promover una inteligencia artificial responsable y con perspectiva de género, subrayando que la equidad no puede ser un complemento, sino una condición básica del desarrollo tecnológico.
Humanizar la máquina
La IA refleja lo mejor y lo peor de nosotros: creatividad, eficiencia, pero también discriminación. Por eso, hablar de género y sesgo no es un debate técnico, sino profundamente humano. En un mundo cada vez más automatizado, garantizar que los algoritmos no perpetúen injusticias es una responsabilidad colectiva.
Al final, las máquinas no deciden por sí solas; lo que decidan dependerá de los valores que programemos en ellas. Y ese código —ético, social y humano— aún está por escribirse.
