Inteligencia Artificial y brecha de género: más de 2 millones de trabajadoras argentinas en riesgo de automatización para 2030

Las mujeres suelen ocuparse de tareas rutinarias fácilmente replicables por algoritmos. 30% de los puestos ocupados por mujeres son automatizables, la cifra desciende a 21% para varones.

8 de marzo 2026 · 10:43hs

El despliegue de la inteligencia artificial (IA) en Argentina no ocurre sobre un terreno neutral, sino que se asienta sobre desigualdades estructurales preexistentes. Según estimaciones recientes, para el año 2030, entre el 25% y el 30% de los empleos globales estarán automatizados. En el contexto local, esto implica que más de 2 millones de mujeres argentinas podrían ser reemplazadas por la IA, una cifra que pone de manifiesto la vulnerabilidad diferencial que enfrenta la fuerza laboral femenina.

Las mujeres suelen ocupar roles con tareas rutinarias y administrativas que son fácilmente replicables por algoritmos. 30% de los puestos ocupados por mujeres están expuestos a tareas automatizables, esta cifra desciende al 21% en el caso de los varones

El impacto desigual de la automatización

La exposición a la IA generativa en Argentina afecta a tres de cada diez empleos, pero el impacto tiene un marcado sesgo de género. Mientras que el 30% de los puestos ocupados por mujeres están expuestos a tareas automatizables, esta cifra desciende al 21% en el caso de los varones. Esta brecha se explica porque las mujeres suelen ocupar roles con tareas rutinarias y administrativas que son fácilmente replicables por algoritmos.De acuerdo con el análisis de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH), de las más de 5,6 millones de mujeres ocupadas, aproximadamente 2.022.046 se encuentran en algún grado significativo de exposición a la IA. Los sectores más críticos incluyen:

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  • Tareas de oficina y apoyo administrativo: Representan el grupo con mayor probabilidad de ser absorbido por la automatización.
  • Empleadas contables y de registro: Junto con las oficinistas, suman más de 527.000 trabajadoras directamente afectadas.

Por el contrario, el 64% de las trabajadoras parece estar "fuera de peligro" inmediato, principalmente porque se desempeñan en el sector de cuidados, docencia y salud. La socióloga Julieta Grasas destaca que estas tareas requieren empatía, mediación y relaciones interpersonales, elementos que la IA difícilmente puede replicar por ahora.La paradoja de la IA: menos participación, más violenciaEl informe señala una paradoja crítica: las mujeres participan menos en el uso y creación de la IA, pero sufren sus efectos de manera más cruda. Según datos de la UNESCO y Harvard Business School:

  • Las mujeres tienen un 25% menos de probabilidades de manejar habilidades digitales básicas que los varones.
  • Incluso con acceso a la tecnología, las mujeres usan un 20% menos las herramientas de IA generativa como ChatGPT.
  • El 95% de los deepfakes sexuales generados con IA tienen como objetivo a mujeres y niñas.

Esta exclusión en el diseño tecnológico perpetúa sesgos, ya que los algoritmos tienden a reflejar la homogeneidad de quienes los programan, mayoritariamente varones.

Estrategias de resistencia y soberanía digital

Frente a este panorama, diversas organizaciones en Argentina están liderando redes de contención y capacitación. Colectivos como DataGénero, Mujeres en Tecnología (MeT), Ecofeminita y LAIA Lab trabajan para revertir la exclusión a través de mentorías y herramientas con perspectiva de género.

Entre los proyectos destacados se encuentran:

  • AymurAI (DataGénero): Una herramienta para anonimizar sentencias judiciales y extraer datos sobre violencia de género.
  • Calíope (LAIA Lab): Una interfaz de IA generativa que busca acompañar el proceso creativo en lugar de reemplazarlo.
  • IA for Coops (FACTTIC): Desarrollo de IA para la gestión cooperativa y democrática.

Hacia un futuro planificado

Expertos del think tank Fundar advierten que Argentina no debe limitarse a ser un "depósito" de datos para empresas extranjeras, sino que debe apostar por la soberanía digital e insertarse en etapas de mayor valor agregado.Para mitigar el impacto laboral, se proponen estrategias de reskilling (nuevas habilidades para nuevos roles) y upskilling (mejorar habilidades en el puesto actual), además de políticas públicas como la reducción de la jornada laboral y sistemas de estabilización del empleo ante la reconversión tecnológica.

A modo de conclusión se puede decir que la A no es un destino inevitable, sino un terreno de disputa que requiere de la acción colectiva y de políticas con perspectiva de género para no profundizar las brechas existentes.

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