C\u00f3mo se expresa la desigualdad en habilidades, participaci\u00f3n y oportunidades en la era de la inteligencia artificial<\/em><\/p>\n\n\n\n Karen Lizette Mat\u00edas L\u00f3pez*<\/p>\n\n\n\n SemM\u00e9xico, Cd. de M\u00e9xico, 7 de enero, 2026.- La brecha digital es mucho m\u00e1s que el acceso a dispositivos, conectividad o habilidades inform\u00e1ticas. En realidad, es una expresi\u00f3n contempor\u00e1nea de desigualdades hist\u00f3ricas entre mujeres y hombres, tal como lo muestran los an\u00e1lisis regionales en Am\u00e9rica Latina. Las tecnolog\u00edas digitales no se desarrollan en un vac\u00edo social: emergen en sociedades donde persisten desigualdades econ\u00f3micas, educativas y de cuidados que influyen directamente en qui\u00e9n accede, qui\u00e9n aprende y qui\u00e9n participa en los entornos digitales.<\/p>\n\n\n\n En un contexto donde la inteligencia artificial (IA), la automatizaci\u00f3n y la transformaci\u00f3n digital est\u00e1n redefiniendo la educaci\u00f3n y el trabajo, comprender la brecha digital desde una perspectiva de g\u00e9nero es indispensable para construir un futuro m\u00e1s justo.<\/p>\n\n\n\n La brecha digital es estructural<\/strong><\/p>\n\n\n\n Los estudios de la regi\u00f3n muestran que la desigualdad digital refleja desigualdades sociales previas en g\u00e9nero, territorio, nivel educativo, ingreso y condiciones de cuidado. Las mujeres, especialmente las que viven en zonas rurales o en contextos de pobreza, enfrentan barreras simult\u00e1neas, como menor autonom\u00eda econ\u00f3mica, menor escolaridad, menor acceso a dispositivos y limitada disponibilidad de tiempo debido a la distribuci\u00f3n desigual del trabajo de cuidados.<\/p>\n\n\n\n Estas desigualdades no solo determinan si una mujer puede conectarse, sino c\u00f3mo puede hacerlo y para qu\u00e9 puede usar la tecnolog\u00eda.<\/p>\n\n\n\n Acceso desigual en M\u00e9xico: un punto de partida necesario<\/strong><\/p>\n\n\n\n La Encuesta Nacional sobre Disponibilidad y Uso de Tecnolog\u00edas de la Informaci\u00f3n en los Hogares, ENDUTIH, 2024 confirma que en M\u00e9xico persisten diferencias de acceso entre mujeres y hombres: mientras 84.1 % de los hombres usa Internet, solo 82.3 % de las mujeres lo hace. Aunque la diferencia parezca peque\u00f1a, se amplifica cuando se observa la dimensi\u00f3n territorial: En zonas urbanas, se conecta el 86.9 % de las personas, mientras que en zonas rurales, solo lo hace el 68.5 %.<\/p>\n\n\n\n Esta brecha territorial afecta m\u00e1s a las mujeres, quienes suelen enfrentar mayores obst\u00e1culos econ\u00f3micos y educativos. Adem\u00e1s, la mayor\u00eda de las personas se conecta mediante tel\u00e9fonos m\u00f3viles, un dispositivo que limita las actividades educativas, laborales o formativas que se benefician de pantallas m\u00e1s grandes, programas especializados o mejor ancho de banda.<\/p>\n\n\n\n De ah\u00ed que el acceso, por s\u00ed mismo, no garantice la inclusi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Brechas invisibles: habilidades, confianza y usos diferenciados<\/strong><\/p>\n\n\n\n M\u00e1s all\u00e1 del acceso existe la brecha en habilidades digitales, que es una de las m\u00e1s profundas y menos visibles. Seg\u00fan la UNESCO y la CEPAL, las mujeres latinoamericanas tienen menor acceso a formaci\u00f3n tecnol\u00f3gica, as\u00ed como menos oportunidades de desarrollar habilidades digitales avanzadas.<\/p>\n\n\n\n En M\u00e9xico, la ENDUTIH revela diferencias claras en los usos asociados a la autonom\u00eda, la movilidad y la exploraci\u00f3n. A menor uso de aplicaciones de navegaci\u00f3n, menor participaci\u00f3n en videojuegos, y menor presencia en actividades digitales avanzadas. Estas diferencias no responden a una falta de capacidad, sino a barreras estructurales que influyen en la confianza, la familiaridad tecnol\u00f3gica y el tiempo disponible para aprender.<\/p>\n\n\n\n La brecha se vuelve m\u00e1s evidente con la IA generativa. Hay estudios que muestran que las mujeres usan menos herramientas de IA que los hombres, incluso cuando tienen un acceso comparable. Las razones incluyen menor familiaridad, menor confianza y mayor preocupaci\u00f3n \u00e9tica, especialmente en contextos educativos. Esta realidad importa porque los modelos de IA se entrenan con los datos derivados de las personas que los usan. Menos mujeres interactuando con estas herramientas significa que la IA aprende menos sobre ellas y sus contextos.<\/p>\n\n\n\n La inteligencia artificial reproduce desigualdades<\/strong><\/p>\n\n\n\n La IA no es neutral. Diversos estudios muestran que los sistemas de lenguaje pueden reforzar estereotipos de g\u00e9nero, por ejemplo, evidencian que el modelo de lenguaje autorregresivo, conocido como GPT-3, presenta patrones consistentes en los que asocia a las mujeres con roles de cuidado o rasgos de debilidad, mientras que atribuye a los hombres roles vinculados con liderazgo, poder y acci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Otro estudio identific\u00f3 que los modelos m\u00e1s avanzados de IA a\u00fan reproducen sesgos en tareas narrativas, asociaciones profesionales y contenido visual. Estos sesgos son persistentes y aparecen incluso cuando las indicaciones \u2013o prompts\u2013<\/em> no hacen referencia al g\u00e9nero.<\/p>\n\n\n\n A nivel regional, la preocupaci\u00f3n no solo es simb\u00f3lica, sino tambi\u00e9n laboral. El BID se\u00f1ala que la IA afecta de manera desigual a las mujeres en el mundo del trabajo, especialmente en sectores altamente feminizados expuestos a la automatizaci\u00f3n, como son los servicios, la administraci\u00f3n y la educaci\u00f3n. Adem\u00e1s, advierte que las mujeres est\u00e1n subrepresentadas en los equipos que dise\u00f1an, implementan y supervisan la IA, lo que limita la diversidad de perspectivas en la generaci\u00f3n de innovaciones.<\/p>\n\n\n\n La transformaci\u00f3n digital empresarial refuerza esta preocupaci\u00f3n, pues las mujeres tienen menor acceso a roles tecnol\u00f3gicos, menor participaci\u00f3n en procesos de innovaci\u00f3n y menor presencia en puestos directivos relacionados con lo digital.<\/p>\n\n\n\n Violencia digital: una capa adicional de exclusi\u00f3n<\/strong><\/p>\n\n\n\n El an\u00e1lisis de la UNESCO y la CEPAL \u2013aunque no es el foco de los documentos de accesibilidad\u2013 incluye un elemento clave para comprender la participaci\u00f3n de las mujeres en entornos digitales: la persistencia de entornos hostiles. El reporte se\u00f1ala que la violencia digital, el acoso y los discursos discriminatorios afectan la participaci\u00f3n p\u00fablica y el desarrollo profesional de mujeres y ni\u00f1as, especialmente en contextos educativos y laborales mediados por plataformas. Un entorno inseguro limita la libertad de expresi\u00f3n y la permanencia en espacios digitales, lo que reproduce las desigualdades y afecta al bienestar.<\/p>\n\n\n\n \u00bfQu\u00e9 podemos hacer desde la educaci\u00f3n?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Cerrar la brecha digital requiere pol\u00edticas educativas y acciones institucionales que atiendan las desigualdades estructurales identificadas en las fuentes.<\/p>\n\n\n\n Hacia una participaci\u00f3n plena en lo digital<\/strong><\/p>\n\n\n\n Cerrar la brecha digital con perspectiva de g\u00e9nero no es tanto un asunto t\u00e9cnico como un reto profundamente social. Los datos muestran que las mujeres enfrentan desigualdades estructurales en acceso, habilidades, tiempo disponible, seguridad y participaci\u00f3n en ecosistemas digitales.<\/p>\n\n\n\n La IA y la transformaci\u00f3n digital abren oportunidades in\u00e9ditas, pero tambi\u00e9n riesgos claros si las mujeres no participan plenamente. Una ciudadan\u00eda digital con igualdad requiere que las mujeres no solo usen tecnolog\u00eda, sino que formen parte de su dise\u00f1o, regulen su implementaci\u00f3n y definan su futuro.<\/p>\n\n\n\n El reto es grande, pero tambi\u00e9n lo es la posibilidad de construir un entorno digital m\u00e1s justo, m\u00e1s inclusivo y humano.<\/p>\n\n\n\n https:\/\/www.muxed.mx\/blog\/brecha-digital-genero-acceso<\/a><\/p>\n\n\n\n Karen Lizette Mat\u00edas L\u00f3pez. Integrante de MUxED. Especialista en innovaci\u00f3n educativa y tecnolog\u00edas emergentes aplicadas a la ense\u00f1anza. Coordina el Laboratorio de Aprendizaje Digital de la Coordinaci\u00f3n de Universidad Abierta y Educaci\u00f3n Digital de la UNAM, donde impulsa proyectos de alfabetizaci\u00f3n digital, formaci\u00f3n docente e integraci\u00f3n \u00e9tica de la inteligencia artificial en la educaci\u00f3n. Interesada en la equidad digital, la evaluaci\u00f3n educativa y la inclusi\u00f3n con perspectiva de g\u00e9nero. Correo: karenlmatiasl@hotmail.com<\/p>\n\n\n\n Referencias<\/strong><\/p>\n\n\n\n Banco Interamericano de Desarrollo. (2022). La dimensi\u00f3n de g\u00e9nero en la transformaci\u00f3n digital empresarial de Am\u00e9rica Latina y el Caribe<\/em>.<\/p>\n\n\n\n Banco Interamericano de Desarrollo. (2023). Los efectos de la inteligencia artificial en la vida laboral de las mujeres<\/em>.<\/p>\n\n\n\n Instituto Nacional de Estad\u00edstica y Geograf\u00eda. (2024). Encuesta Nacional sobre Disponibilidad y Uso de Tecnolog\u00edas de la Informaci\u00f3n en los Hogares (ENDUTIH 2024)<\/em>. https:\/\/www.inegi.org.mx\/programas\/dutih\/<\/a> <\/p>\n\n\n\n Lucy, L., y Bamman, D. (2021). Gender and representational harms in language models: The case of GPT-3 in generated stories. En Proceedings of the 3rd Workshop on Narrative Understanding<\/em> (pp. 47\u201355).<\/p>\n\n\n\n Otis, R., Bastian, M., Li, S., y Zhao, Y. (2024). Global evidence on gender gaps in generative AI<\/em>. World Bank Policy Research Working Paper Series.<\/p>\n\n\n\n\n
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