IA con mirada de mujer

Juviska Meza, Denisse Goldfarb, Natalia Lidijover y Paula Aguirre, tienen algo en común: no solo son mujeres, sino que también están dentro de los principales líderes en Inteligencia artificial en Latinoamérica. Y eso lo demostraron a principios de septiembre, cuando se celebró el primer Congreso Impacta IA 2026, encuentro enfocado en cómo acelerar el uso de la inteligencia artificial en las empresas y los negocios. Este encuentro rompió con un estereotipo establecido por años: si pensamos en quien manejaba la tecnología de los 80, imaginamos a un hombre treintón, que jugó Atari y estudió ingeniería matemática o en computación.

Con la inteligencia artificial ocurrió algo inesperado. La tecnología empezó a hablar nuestro idioma, tanto que usa nuestros modismos, habla como nosotros y si le pedimos que haga una ilustración en base a lo que nosotros consultamos llega a dar miedo: nos clona en gustos, hobbies, trabajos, aficiones y hasta mascotas.

Uno escribe una pregunta, explica lo que necesita, agrega el contexto, corrige. Vuelve a preguntar. Precisa un tono: formal, narrativo, define audiencia. Ese mandato que llamamos prompt da una intención y una restricción. Y detrás de algo que parece tan sencillo aparece una habilidad mucho menos técnica de lo que acostumbrábamos a asociar con la tecnología: saber conversar bien. Contra todo pronóstico, la IA tiene sensibilidad y escucha activa, donde las mujeres somos las líderes del equipo.

Para Juviska Meza, bioingeniera y gerente de gestión tecnológica en Brinca -empresa especializada en IA- allí hay una oportunidad que no existía antes con la misma claridad. En proyectos relacionados con inteligencia artificial agéntica -aquella que percibe, razona, planifica y actúa- cuenta, “ha comenzado a observar la incorporación de sociólogos, filósofos y psicólogos, precisamente porque se necesitan personas capaces de construir instrucciones, manejar lenguaje y comprender mejor la interacción con la máquina. Están buscando generadores de prompt que sepan muy bien hablar, relatar”.

Meza va más allá y, desde su experiencia, cree que las mujeres pueden tener ventajas comunicacionales en ese nuevo escenario. Es una percepción suya, no una diferencia natural demostrada entre hombres y mujeres. Pero abre una pregunta que recorre esta historia de apenas tres años que nos cambió la forma de trabajar e incluso pensar: ¿qué pasa cuando las capacidades que durante años estuvieron lejos del corazón tecnológico comienzan a ser necesarias para hacer funcionar la tecnología?

Corazón Tecnológico

Denisse Goldfarb es psicóloga. Natalia Lidijover, socióloga. Paula Aguirre llegó desde la astronomía. Meza es bioingeniera. Ninguna recorrió exactamente el mismo camino y probablemente eso es lo que las une: estar en el corazón tecnológico que describe Meza.

Goldfarb trabajó durante años en compañías tecnológicas, pero siempre desde departamentos de personas (antes mal llamados recursos humanos) y organizaciones. Hoy es CEO de The People Future by Denisse Goldfarb, su consultora especializada en talento en la era de la IA, liderazgo 4.0, equidad de género y generaciones en el trabajo. Para ella, uno de los cambios decisivos de la IA generativa es precisamente el lenguaje natural: ya no hace falta saber códigos para empezar a utilizarla. “Una periodista, una psicóloga, una profesora, una abogada o una ejecutiva pueden sentarse frente a una herramienta y comenzar a trabajar con ella”.

Eso, aclara, no las convierte en ingenieras. Tampoco reemplaza la formación técnica que existe detrás de un modelo de inteligencia artificial. Lo que hace es ensanchar la puerta.

Y al ensancharla aparecen otras capacidades.

Un buen prompt no consiste únicamente en saber darle una orden a una máquina. Hay que saber qué se quiere obtener. Explicar un contexto, jerarquizar información, detectar lo que falta, imaginar cómo puede malinterpretarse una instrucción, preguntar nuevamente y evaluar si la respuesta tiene sentido. En otras palabras: pensar con sensibilidad.

Quizás por eso la discusión sobre inteligencia artificial está saliendo tan rápidamente de los departamentos de informática. Hoy se habla de educación, trabajo, ética, sesgos, privacidad, cultura organizacional, salud mental, formación, regulación. Temas que difícilmente pueden resolverse solamente desde un computador.

Goldfarb lo plantea de manera directa: la incorporación de IA en una empresa es, antes que nada, “un desafío humano”. Hay que conseguir que las personas entiendan para qué sirve, aprendan a utilizarla y encuentren sentido en el cambio.

La mirada sociológica

Natalia Lidijover tampoco fue a buscar la inteligencia artificial. Según cuenta, fue la IA la que irrumpió en el territorio en el que ella llevaba años trabajando. Es socióloga y dirige OTIC SOFOFA, desde donde observa capacitación, empleo y transformación laboral. Su formación hace que la primera pregunta no sea qué puede automatizar una máquina, sino qué le ocurre a una sociedad cuando cambia la manera en que trabajamos.

La diferencia parece pequeña, pero no lo es.

“Desde mi formación prima una mirada sistémica y social”, explica. La IA, dice, “modifica cómo producimos, pero también puede modificar la manera en que organizamos la vida alrededor del trabajo, las relaciones y las organizaciones”.

Esa mirada social permite entender, por ejemplo, algo que una cifra de productividad no muestra: para una mujer, tener acceso a un curso de reconversión profesional no significa necesariamente poder tomarlo. Puede tener hijos, cuidar a un adulto mayor, terminar la jornada laboral para comenzar otra doméstica, lo que nunca aparece en el contrato.

Por eso, cuando Lidijover habla de un programa destinado a trabajadoras expuestas a automatización, uno de los elementos que destaca es que la capacitación ocurra dentro de la empresa y durante un esquema que no las obligue a escoger entre capacitarse y cuidar. “El problema del tiempo”, dice, es el problema real.

Ahí hay también una mirada de mujer sobre la IA. No porque todas las mujeres piensen de la misma manera. Sino porque las experiencias que cada persona lleva a una mesa modifican las preguntas que se hacen en esa mesa.

Avance desigual

La realidad chilena contiene una contradicción. El país se ha instalado entre los ecosistemas de inteligencia artificial más desarrollados de América Latina. Pero en Chile las mujeres siguen siendo una minoría entre quienes investigan y desarrollan esta tecnología.

Y la brecha comienza mucho antes de llegar a un laboratorio. Paula Aguirre lo ve todos los días desde la universidad. Astrofísica de formación y hoy vicerrectora de Inteligencia Digital de la Universidad Católica, sostiene que “no existe un único momento en que las mujeres comiencen a quedar atrás. La diferencia aparece antes de entrar a la educación superior, continúa cuando se eligen las carreras, vuelve a manifestarse en el posgrado y finalmente se traduce en algo muy concreto: cuando llega el momento de contratar, simplemente hay menos mujeres entre quienes pueden postular”.

Su propia historia muestra, sin embargo, que esas fronteras también pueden ser permeables. La astronomía -donde una de cada cinco astrónomos son mujeres- la acostumbró a trabajar con cantidades gigantescas de información. Después llegaron las imágenes satelitales, los datos, el machine learning y finalmente la inteligencia artificial. Para ella fue una progresión natural. Y esa trayectoria interdisciplinaria -pasar de una pregunta a otra utilizando herramientas comunes- le permite hoy mirar problemas que no caben fácilmente dentro de una sola disciplina.

Pero hay algo más interesante en su relato. Cuando se le pregunta qué capacidades humanas no deberíamos entregar a una máquina, Aguirre no habla de cálculo ni de conocimiento técnico. Habla de “empatía, colaboración, liderazgo, humor, relaciones humanas y de la posibilidad de disfrutar el trabajo que hacemos”, asegura.

“Habilidades blandas —dice Aguirre—, que deberían cambiar de nombre por esa habilidad que tenemos las mujeres de poner, digamos, todo en una juguera, que permite abordar problemas más complejos de manera más creativa”.

Donde ellas ya tienen algo que decir

Francisco Martínez, cofundador de Brinca y sociólogo de la Universidad de Chile, cree que hay más mujeres visibles en esta revolución tecnológica que en anteriores.

No necesariamente porque haya desaparecido la desigualdad, sino porque la inteligencia artificial abrió campos donde ya existían liderazgos femeninos: gobernanza, ética, cultura, adopción y formación.

Y en eso parece haber una diferencia importante respecto de otras olas tecnológicas. La IA no llega simplemente para instalar un nuevo programa en un computador. Obliga a preguntarse qué decisiones podemos delegar, cómo protegemos los datos, cómo evitamos reproducir prejuicios, cómo enseñamos a un niño a utilizarla sin dejar de pensar, qué pasa con un trabajador cuyo empleo cambia y quién responde cuando una máquina se equivoca.

Son preguntas tecnológicas, pero también políticas, culturales y profundamente humanas. Ahí hay abogadas, profesoras, sicólogas, sociólogas, comunicadoras, expertas en personas. Mujeres trabajando en sostenibilidad, ética, regulación y transformación organizacional. Y no es precisamente porque esos campos sean “propios de las mujeres”, sino porque muchas mujeres construyeron carreras en áreas que ahora están entrando al centro de la discusión tecnológica.

“Será clave buscar que este sea una punta de lanza para continuar el aumento de participación femenina en las áreas de tecnología y en las líneas de dirección empresarial en general”, indica.

Se conversa, pero no se construye

Hay, sin embargo, un límite que no conviene exagerar. Una cosa es participar de la conversación sobre inteligencia artificial, otra es decidir qué inteligencia artificial se construye. Las mujeres todavía son minoría en investigación, ingeniería especializada, desarrollo de modelos, inversión tecnológica y varios espacios de alta dirección.

Meza lo conoce de primera mano. Cuenta que alguna vez llegó a una entrevista de trabajo donde todos quienes la entrevistaban eran hombres. Uno de ellos le preguntó si no consideraba una desventaja entrar, siendo mujer, a un mundo masculino. “No quedé seleccionada”, dice.

Su conclusión, sin embargo, no es retirarse de esos espacios. Todo lo contrario. Habla de atreverse, de no esperar a tener cada variable bajo control antes de aceptar un desafío. Y también de que las mujeres que ya están ahí puedan facilitar la entrada de las que vienen detrás.

Ese punto importa porque una revolución tecnológica no se define únicamente por quién sabe utilizar sus herramientas, sino por quién decide qué se investiga, qué obtiene financiamiento, qué problemas se consideran importantes y qué riesgos estamos dispuestos a aceptar.

Existe, además, una paradoja incómoda. Mientras las mujeres siguen siendo menos numerosas en los espacios donde se desarrolla la IA, muchas trabajan precisamente en sectores que serán fuertemente transformados por ella. Lidijover cita un estudio sobre automatización y empleo femenino en Chile según el cual más de 986 mil trabajadoras -26% de las mujeres ocupadas- están en empleos con alto riesgo de automatización.

Goldfarb observa otro riesgo. Hay mujeres que todavía sienten que utilizar inteligencia artificial es una especie de atajo, casi hacer trampa; que hacer el trabajo por sí mismas tiene más mérito. Para ella, esa distancia puede terminar convirtiéndose en una desventaja profesional.

Quizás sea una de las ironías de este cambio de paradigma. Después de décadas intentando demostrar que podían hacer el trabajo tan bien como cualquiera, algunas mujeres pueden sentirse incómodas delegando parte de ese trabajo a una máquina. Pero la IA no premia necesariamente a quien hace todo sola. Premia también a quien sabe qué pedir, cómo pedirlo, qué cuestionar, qué conservar para sí misma y cuándo desconfiar de la respuesta.

Y allí el viejo reparto entre habilidades “técnicas” y “blandas” comienza a resultar insuficiente. Porque formular una buena pregunta también es conocimiento. Tanto como entender a una persona, saber leer una organización, anticipar una resistencia, reconocer un prejuicio, explicar una idea, escuchar, negociar y comprender el contexto también son capacidades profesionales.

La inteligencia artificial no hizo femeninas esas habilidades, pero sí las acercó al centro de una revolución tecnológica. Y tal vez ahí esté la verdadera oportunidad de una IA con mirada de mujer: no pedirles a las mujeres que entren a la tecnología dejando afuera aquello que aprendieron en otros mundos, sino permitir que lleguen con todo eso. Con la experiencia y preguntas de una socióloga, psicóloga, científica, comunicadora, ingeniera o filósofa.

Porque la inteligencia artificial humana se hará con mujeres, o no se hará.