Por qué las mujeres enfrentan un mayor riesgo de desplazamiento — y cómo el rediseño de roles puede abrir nuevas vías

La industria tecnológica ha pasado años preocupada por la escasez de talento. No hay suficientes ingenieros de inteligencia artificial, científicos de datos o arquitectos de inteligencia artificial para satisfacer la demanda. Las empresas están compitiendo ferozmente por el mismo grupo limitado de especialistas, y la mayoría de ellos son hombres.

Mientras que la guerra por el talento de inteligencia artificial domina los titulares, una crisis más silenciosa se está gestando en el otro lado del mercado laboral. Millones de trabajadores, en su mayoría mujeres, están en empleos que la inteligencia artificial ya está redefiniendo. No tienen acceso a la misma formación, herramientas o nuevos roles que les permitan hacer esa transición.

El resultado es un doble vínculo. La industria no puede encontrar suficiente talento con habilidades en inteligencia artificial, mientras que las mujeres siguen siendo el grupo de talento más subutilizado en la fuerza laboral. La brecha entre quién pierde el trabajo y quién lo gana no es aleatoria. Sigue un patrón que se observa en los datos laborales de casi todas las economías importantes, y si no se aborda, definirá la dinámica de género de la fuerza laboral durante la próxima década.

Por qué las mujeres enfrentan un mayor riesgo de desplazamiento

El número destacado del Organización Internacional del Trabajo (OIT) es impactante: las ocupaciones dominadas por mujeres tienen casi el doble de probabilidades de ser afectadas por la inteligencia artificial generativa que las ocupaciones dominadas por hombres, con un 29% frente a un 16%. En el extremo de alto riesgo, la brecha es aún mayor. El 16% de los roles dominados por mujeres caen en las categorías de automatización más vulnerables. Para los roles dominados por hombres, ese número es del 3%.

El informe de la OIT, Inteligencia Artificial Generativa, Segregación Ocupacional y Igualdad de Género en el Mundo del Trabajo, identifica tres fuerzas que impulsan esto. Las mujeres ocupan los roles más propensos a ser automatizados. Faltan en los campos de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM) que están construyendo estas herramientas. Y los modelos de inteligencia artificial a menudo reflejan los sesgos de género ya arraigados en la sociedad.

No es una coincidencia. Las mujeres han estado históricamente concentradas en roles administrativos, de soporte, de entrada de datos y de servicio al cliente. Estas son exactamente las funciones que la inteligencia artificial maneja mejor: rutinarias, codificables y de alto volumen. La investigación de la OIT abarca el 88% de los países que analizó, y en casi todos ellos, las mujeres enfrentan una mayor exposición que los hombres.

El riesgo de exposición es solo la mitad del problema. Los roles que la inteligencia artificial está creando se concentran en funciones técnicas y estratégicas donde las mujeres han estado históricamente subrepresentadas. Según un estudio de 2024 de Interface EU, a nivel global, las mujeres constituyen solo el 22% de la fuerza laboral de inteligencia artificial. El informe Brecha de Género Global 2025 del Foro Económico Mundial encontró que las mujeres experimentan una caída significativa en el primer año de carreras en STEM y siguen estando subrepresentadas en ingeniería y liderazgo de inteligencia artificial.

Las mujeres están desproporcionadamente concentradas en los roles que están siendo reemplazados, y subrepresentadas en los roles que se están creando. Eso no es un problema, son dos problemas que se comparten.

Una tercera capa lo empeora. El informe Entendiendo la Escasez de Talento: Inteligencia Artificial y Equidad de Randstad muestra una brecha del 42% en habilidades de inteligencia artificial entre hombres y mujeres, con un 71% frente a un 29%. Los hombres son más propensos a recibir capacitación en inteligencia artificial por parte de los empleadores (35% frente a 27%) y más propensos a tener herramientas de inteligencia artificial proporcionadas en el trabajo (41% frente a 35%). UC Berkeley sintetizó 18 estudios que cubrieron a 143,000 trabajadores en todo el mundo y encontró que las mujeres son aproximadamente un 20% menos propensas que los hombres a utilizar herramientas de inteligencia artificial generativa profesionalmente. La brecha se mantuvo independientemente del nivel de educación o del ingreso del país.

La segregación ocupacional colocó a las mujeres en roles automatizables. La subrepresentación en STEM las excluyó de los roles que la inteligencia artificial está creando ahora. La brecha de acceso y capacitación está impidiendo la transición entre los dos. Cada capa refuerza a las demás.

Rediseño de roles: qué significa en realidad y por qué la mayoría de las empresas lo están haciendo mal

Cuando las organizaciones hablan de preparar a su fuerza laboral para la inteligencia artificial, generalmente se refieren a una de dos cosas: capacitar a los empleados existentes en nuevas herramientas o reemplazar los roles desplazados con posiciones técnicas recién creadas. Ambos enfoques pierden el punto.

La capacitación es necesaria pero insuficiente. Dar a una secretaria una capacitación en ingeniería de promotores no crea una vía. Le da un conjunto de habilidades. Lo que necesita es un destino: un rol específico, con responsabilidades definidas, que exista en la organización y en el que pueda moverse de manera creíble.

Reemplazar los roles desplazados con posiciones técnicas a menudo profundiza el problema. Los ingenieros de inteligencia artificial, científicos de datos y especialistas en aprendizaje automático requieren credenciales y experiencia que pocos trabajadores desplazados tienen. También tienden a atraer a candidatos del mismo grupo homogéneo de talento que ya domina el sector tecnológico. El desplazamiento afecta a las mujeres. Los roles de reemplazo no.

El rediseño de roles genuino comienza con una pregunta diferente. No qué trabajos puede hacer la inteligencia artificial, sino qué se parece la contribución humana en un mundo donde la inteligencia artificial maneja lo rutinario.

La respuesta es que el trabajo distintivamente humano es relacional, contextual y ético. Es navegar la ambigüedad. Construir confianza con clientes y colegas. Tomar decisiones de juicio en situaciones sin una plantilla. Entender qué es lo que un parte interesada realmente necesita, no solo lo que dijo que quería.

Los nuevos roles que surgen en esta intersección llevan diferentes nombres dependiendo del sector: Coordinador de Implementación de Inteligencia Artificial, Líder de Adopción de Tecnología, Enlace Humano-Inteligencia Artificial, Oficial de Ética Digital, Especialista en Gestión del Cambio. Lo que comparten es la necesidad de personas que puedan trabajar donde la tecnología y la complejidad humana se encuentran.

Estos roles requieren juicio, comunicación y una profunda comprensión de cómo funcionan las organizaciones. Son, en otras palabras, una evolución directa de las habilidades que las mujeres en los roles en riesgo de hoy han pasado años construyendo.

Las empresas que lo están haciendo bien están trazando las habilidades incorporadas en los roles en riesgo, no el título del trabajo, sino las capacidades reales que la persona ha desarrollado, e identificando cuáles de esas capacidades coinciden con los roles que la inteligencia artificial está creando.

Este es un problema de talento, no solo de equidad

La escasez de talento en inteligencia artificial es real y empeora. Los roles que la adopción de inteligencia artificial está creando requieren una combinación de alfabetización técnica y juicio humano que es genuinamente escaso. Las empresas están compitiendo duramente por un grupo limitado de personas.

Las mujeres son el grupo de talento más subutilizado en la fuerza laboral profesional. Las habilidades incorporadas en los roles en riesgo, incluida la gestión de relaciones, la coordinación operativa, el razonamiento ético y la comunicación con las partes interesadas, son exactamente lo que los nuevos roles de la era de la inteligencia artificial requieren. La conexión entre esos dos hechos debería ser obvia.

La contratación basada en habilidades es el mecanismo que hace posible la conexión. En lugar de filtrar por credenciales y trayectorias profesionales lineales, evalúa qué puede hacer realmente alguien. Abre roles a personas cuyas capacidades se desarrollaron a través de años en funciones administrativas y de servicio, exactamente los roles que la inteligencia artificial está automatizando ahora. Cuando se diseña bien, no solo amplía la piscina de talento, sino que también saca a la superficie los tipos específicos de experiencia que las organizaciones necesitan más en un entorno aumentado por la inteligencia artificial.

Qué se ve cuando las organizaciones lo hacen bien

No hay un solo modelo. Pero las organizaciones que están haciendo progresos significativos comparten un conjunto reconocible de comportamientos.

Comienzan con la habilidad, no con el título del trabajo. Antes de que cualquier rol sea automatizado, trazan qué puede hacer realmente la persona en ese rol, y lo trazan contra las capacidades que la organización necesitará en el futuro. La pregunta no es si un trabajo puede ser automatizado. Es qué sabe la persona que hace ese trabajo, y dónde encaja ese conocimiento en lo que se está construyendo.

Las organizaciones líderes están moviéndose más allá de promesas vagas de capacitación para construir vías que son visibles, específicas y accionables. En lugar de una esperanza general de oportunidades futuras, proporcionan una línea clara desde un rol actual hasta un rol definido en el futuro, con pasos, plazos y estructuras de apoyo especificados. Diseñan la capacitación para toda la fuerza laboral, no solo para el empleado promedio. Los programas que se llevan a cabo después del horario laboral o requieren aprendizaje autodirigido excluirán sistemáticamente a las personas con responsabilidades de cuidado. El diseño inclusivo significa módulos, programables, disponibles durante el horario laboral, con la seguridad psicológica para experimentar y fallar sin que afecte una evaluación del desempeño.

Este enfoque se alinea con un cambio fundamental en la fuerza laboral: el Randstad Workmonitor 2026 confirma que la escalera de carrera tradicional está fallando, con un 72% de los empleadores que ahora están de acuerdo en que las trayectorias profesionales lineales están obsoletas. En respuesta, el talento está mitigando el riesgo construyendo “carreras de portfolio”. Este nuevo modelo prioriza la variedad, la agencia individual y la seguridad a través de una amplia gama de experiencias en lugar de la permanencia a largo plazo en un solo rol.

Los próximos 24 meses importarán durante mucho tiempo

Las transiciones de la fuerza laboral no se revierten fácilmente. Los patrones que se están formando ahora tienden a persistir durante años.

Las organizaciones que actúan con intención pueden usar este momento para construir una fuerza laboral más capaz y diversa de lo que tienen hoy. Aquellas que tratan la transformación de la inteligencia artificial como un proyecto técnico con una nota al pie de personas probablemente surgirán de ella con una base de talento más estrecha y un problema de contratación más difícil.