Solo el 27% de las descargas globales de ChatGPT provienen de mujeres. Tres años después de empezar a hablar del tema, la brecha sigue ahí. Pero algo ha cambiado.

Hace tres años escribí un articulo en El Peruano sobre la participación de la mujer en el desarrollo de la inteligencia artificial. Era 2023, ChatGPT acababa de salir y la conversación giraba principalmente en torno a la brecha de género en carreras STEM y en los equipos que construían los modelos. Hoy, en 2026, el mundo es radicalmente distinto: la IA generativa ya no es un tema de laboratorio, es una herramienta cotidiana. Y sin embargo, la brecha sigue siendo profunda y preocupante.

Este artículo es una actualización, pero también una llamada de atención urgente.

La brecha en números: una evidencia que no podemos ignorar

Los datos son claros y consistentes. El paper de Harvard Business School «Global Evidence on Gender Gaps and Generative AI» (Otis, Delecourt, Cranney & Koning, 2025), el estudio más completo disponible sobre el tema, con más de 140,000 personas analizadas en 18 estudios a nivel global, concluye que las mujeres tienen aproximadamente un 20-25% menos de probabilidad de usar IA generativa que los hombres. No es un dato aislado: es un patrón global y consistente.

Estos son los indicadores clave que más impactan:

Solo el 27%

de las descargas globales de la app de ChatGPT corresponden a mujeres  (Harvard HBS, 2025)

31%

de los usuarios de Claude (Anthropic) son mujeres  (Harvard HBS, 2025)

20-25%

menor probabilidad de que una mujer use IA generativa vs. un hombre  (Harvard HBS, 2025)

Menos del 10%

de participación femenina en el sector tecnológico en Perú (2023)  (Gestión / Global Network Systems, 2024)

¿Qué ha mejorado en tres años?

Sería injusto no reconocer los avances. La conversación ha cambiado de tono: ya no es solo una discusión académica, sino un debate de política pública, estrategia empresarial e inclusión digital. Algunos ejemplos concretos de lo que ha funcionado:

01. Programas de formación sin barreras técnicas

Iniciativas como Google Women Techmakers, Microsoft TEALS y decenas de bootcamps enfocados en mujeres han demostrado resultados concretos. En Latinoamérica, programas como Laboratoria han formado a miles de mujeres en habilidades digitales, muchas de las cuales hoy lideran equipos de producto y datos en empresas de la región.

02. El acceso a herramientas no técnicas de IA

El mayor cambio de los últimos tres años es que usar IA ya no requiere saber programar. Herramientas como ChatGPT, Gemini, Copilot o Claude son interfaces conversacionales en lenguaje natural. Esta democratización técnica ha eliminado la barrera más grande históricamente señalada: el requisito de estudiar una carrera STEM para poder crear o usar tecnología.

03. Políticas empresariales de inclusión

Empresas como Accenture, IBM, varias fintech latinoamericanas, así como en Yellow Brain, han implementado políticas explícitas de adopción de IA con enfoque de género, incluyendo métricas de uso diferenciadas por género y programas de onboarding tecnológico para colaboradoras. Los resultados han sido positivos: donde se invierte en adopción femenina, los indicadores mejoran.

04. Perú lidera en adopción laboral de IA

Un dato sorprendente y esperanzador: Perú lidera el uso de IA en el trabajo en Latinoamérica, con el 57% de trabajadores que ya la incorporan en sus actividades diarias, según el estudio de Bumeran (2025). Esto nos posiciona mejor que Argentina, Chile, Panamá y Ecuador. La oportunidad de capitalizar ese momentum para reducir la brecha de género es real y urgente.

El doble riesgo: menos adopción, más automatización

Aquí está la paradoja más peligrosa: las mujeres usan menos IA generativa, pero son las más expuestas a que la IA reemplace sus empleos. Y no es una coincidencia: es el resultado de décadas de segregación ocupacional.

Según la OIT (2025), los empleos con mayor riesgo de automatización representan el 9.6% del empleo femenino en países de altos ingresos, frente al 3.5% del empleo masculino. A nivel global, según ONU Mujeres (2024), las mujeres ocupan el 3.7% de los trabajos que podrían ser automatizados por IA, equivalente a 48 millones de empleos, frente a 27 millones de empleos masculinos en la misma situación.

Los sectores más expuestos en Perú según expertos en RRHH son atención al cliente (31% de los reemplazos actuales), labores administrativas (25%) y redacción y análisis de datos (6% cada uno). Estos son sectores con altísima presencia femenina.

La ecuación es alarmante: si una mujer no usa IA generativa hoy, mañana su trabajo puede ser reemplazado por IA. La no-adopción no es neutral; es un factor de riesgo laboral.En términos macroeconómicos, el INEI estima que el 20% de la fuerza laboral peruana podría ser reemplazada por tecnologías de automatización e IA. Y la OIT señala que en Perú, el 31% del empleo total, equivalente a 5.54 millones de trabajo, podría verse afectado por IA generativa.

IA como aliada: las horas que la mujer puede recuperar

Hay otro ángulo que pocas veces se menciona en este debate: la IA generativa puede devolver tiempo a las mujeres en su vida cotidiana. Las mujeres siguen cargando con una proporción desproporcionada del trabajo no remunerado en el hogar, planificación familiar, gestión de citas médicas, comunicaciones del colegio, administración del hogar. La IA puede automatizar decenas de estas tareas menores.

Usar IA para redactar un correo en 10 segundos en lugar de 10 minutos. Para resumir un documento extenso. Para planificar una semana de menús. Para investigar opciones médicas. Para preparar una presentación. Estas ganancias de tiempo, multiplicadas por millones de mujeres, tienen un impacto real en calidad de vida y en capacidad de dedicar más horas a proyectos propios, al trabajo formal o al descanso.

La IA no es solo una herramienta de productividad laboral. Para las mujeres, puede ser una herramienta de equidad de tiempo.

La barrera STEM ya no existe: este es el momento

Durante décadas, la principal explicación de la brecha de género en tecnología fue la educativa: las mujeres no estudiaban ingeniería, informática o matemáticas en la misma proporción que los hombres. En Perú, solo el 8% de las mujeres opta por estudiar informática. El 74% de los hombres elige carreras de ingeniería y tecnología versus el 47% de las mujeres.

Pero ese argumento ya no es suficiente. Las herramientas de IA generativa actuales no requieren código, no requieren matemáticas avanzadas, no requieren ninguna certificación técnica. Requieren curiosidad, criterio y práctica.

Una diseñadora puede crear prototipos con IA. Una emprendedora puede construir su propio asistente de ventas. Una educadora puede generar materiales personalizados para sus alumnos. Una abogada puede analizar contratos extensos en minutos. Una periodista puede investigar fuentes en segundos.

La IA generativa es, por primera vez en la historia de la tecnología, una herramienta que no discrimina por formación técnica. Esto no elimina la necesidad de promover vocaciones STEM en niñas y jóvenes, esa lucha sigue siendo vital, pero sí abre una puerta nueva e inmediata para millones de mujeres que hoy no se consideran «del mundo tech».

Incentivar el uso cotidiano de IA generativa en mujeres puede ser además el primer paso hacia una carrera en tecnología. Quien empieza usando ChatGPT para su trabajo puede terminar interesándose en cómo funciona, en cómo se puede personalizar, en cómo se puede construir algo propio. El camino de usuaria a creadora es más corto que nunca.

Lo que las empresas deben hacer: no es opcional

Las empresas tienen una responsabilidad directa en este tema. La brecha de adopción de IA no se resolverá sola con el paso del tiempo: los datos de Harvard muestran que incluso cuando se iguala el acceso, la brecha persiste. Se necesita intervención activa.

Estas son las acciones que funcionan y que deben escalar:

Medir el uso de IA desagregado por género

No se puede gestionar lo que no se mide. Las empresas deben incluir métricas de adopción de herramientas de IA diferenciadas por género en sus dashboards de transformación digital.

Programas de onboarding tecnológico para mujeres

No basta con dar acceso a una herramienta. Se necesitan espacios seguros de aprendizaje, con casos de uso relevantes para cada función, sin asumir conocimiento previo.

Casos de uso específicos por rol

La adopción aumenta cuando las personas ven ejemplos concretos de cómo la herramienta les ayuda en su trabajo específico. Una presentación genérica de «las capacidades de la IA» no mueve la aguja.

Mentoras y referentes visibles

Las mujeres que ya usan IA en sus organizaciones deben ser visibilizadas y empoderadas como embajadoras internas. El peer learning es más efectivo que la formación top-down.

Incluir la adopción de IA en los objetivos de diversidad e inclusión

Si la adopción de IA ya es una métrica de transformación digital, debe cruzarse con los objetivos DEI de la empresa. La equidad digital es parte de la equidad laboral.

Tres años después: urgencia, no complacencia

En 2023 hablábamos de un problema futuro. En 2026, es un problema presente. La IA generativa ya está transformando mercados laborales, y las mujeres, especialmente en economías emergentes como la peruana, están en una posición de doble vulnerabilidad: menos adopción y más exposición al reemplazo.

Pero también es un momento de oportunidad sin precedentes. Por primera vez, la tecnología más poderosa de nuestra era es accesible sin barreras técnicas. El idioma de la IA generativa es el lenguaje natural. Cualquier mujer con acceso a un teléfono puede empezar hoy.

La pregunta no es si las mujeres pueden usar IA. La pregunta es por qué no lo están haciendo todavía, y qué vamos a hacer para cambiar eso.

Tres años después, el diagnóstico es más claro. Las herramientas son mejores. Las excusas son menores. Es hora de actuar.