Brecha digital de género: más allá del acceso a la tecnología
Karen Lizette Matias López*
La brecha digital no se trata solo de acceso, sino de desigualdades estructurales que afectan especialmente a mujeres y niñas. Este artículo analiza cómo se expresa la desigualdad en habilidades, participación y oportunidades en la era de la inteligencia artificial, y propone acciones desde la educación para construir una ciudadanía digital más justa e incluyente.
La brecha digital es mucho más que el acceso a dispositivos, conectividad o habilidades informáticas. En realidad, es una expresión contemporánea de desigualdades históricas entre mujeres y hombres, tal como lo muestran los análisis regionales en América Latina[1]. Las tecnologías digitales no se desarrollan en un vacío social: emergen en sociedades donde persisten desigualdades económicas, educativas y de cuidados que influyen directamente en quién accede, quién aprende y quién participa en los entornos digitales.
En un contexto donde la inteligencia artificial (IA), la automatización y la transformación digital están redefiniendo la educación y el trabajo, comprender la brecha digital desde una perspectiva de género es indispensable para construir un futuro más justo.
La brecha digital es estructural
Los estudios de la región[2] muestran que la desigualdad digital refleja desigualdades sociales previas en género, territorio, nivel educativo, ingreso y condiciones de cuidado. Las mujeres, especialmente las que viven en zonas rurales o en contextos de pobreza, enfrentan barreras simultáneas, como menor autonomía económica, menor escolaridad, menor acceso a dispositivos y limitada disponibilidad de tiempo debido a la distribución desigual del trabajo de cuidados.
Estas desigualdades no solo determinan si una mujer puede conectarse, sino cómo puede hacerlo y para qué puede usar la tecnología.
Acceso desigual en México: un punto de partida necesario
La Encuesta Nacional sobre Disponibilidad y Uso de Tecnologías de la Información en los Hogares, ENDUTIH, 2024 confirma que en México persisten diferencias de acceso entre mujeres y hombres: mientras 84.1 % de los hombres usa Internet, solo 82.3 % de las mujeres lo hace[3]. Aunque la diferencia parezca pequeña, se amplifica cuando se observa la dimensión territorial: En zonas urbanas, se conecta el 86.9 % de las personas, mientras que en zonas rurales, solo lo hace el 68.5 %[4].
Esta brecha territorial afecta más a las mujeres, quienes suelen enfrentar mayores obstáculos económicos y educativos. Además, la mayoría de las personas se conecta mediante teléfonos móviles, un dispositivo que limita las actividades educativas, laborales o formativas que se benefician de pantallas más grandes, programas especializados o mejor ancho de banda.
De ahí que el acceso, por sí mismo, no garantice la inclusión.
Brechas invisibles: habilidades, confianza y usos diferenciados
Más allá del acceso existe la brecha en habilidades digitales, que es una de las más profundas y menos visibles. Según la UNESCO y la CEPAL[5], las mujeres latinoamericanas tienen menor acceso a formación tecnológica, así como menos oportunidades de desarrollar habilidades digitales avanzadas. En México, la ENDUTIH[6] revela diferencias claras en los usos asociados a la autonomía, la movilidad y la exploración. A menor uso de aplicaciones de navegación, menor participación 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 tecnológica y el tiempo disponible para aprender.
La brecha se vuelve más evidente con la IA generativa. Hay estudios[7] 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 preocupación ética, 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.
La inteligencia artificial reproduce desigualdades
La IA no es neutral. Diversos estudios muestran que los sistemas de lenguaje pueden reforzar estereotipos de género, 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 acción[8].
Otro estudio[9] identificó que los modelos más avanzados de IA aún reproducen sesgos en tareas narrativas, asociaciones profesionales y contenido visual. Estos sesgos son persistentes y aparecen incluso cuando las indicaciones –o prompts– no hacen referencia al género.
A nivel regional, la preocupación no solo es simbólica, sino también laboral. El BID[10] señala que la IA afecta de manera desigual a las mujeres en el mundo del trabajo, especialmente en sectores altamente feminizados expuestos a la automatización, como son los servicios, la administración y la educación. Además, advierte que las mujeres están subrepresentadas en los equipos que diseñan, implementan y supervisan la IA, lo que limita la diversidad de perspectivas en la generación de innovaciones.
La transformación digital empresarial refuerza esta preocupación, pues las mujeres tienen menor acceso a roles tecnológicos, menor participación en procesos de innovación y menor presencia en puestos directivos relacionados con lo digital[11].
Violencia digital: una capa adicional de exclusión
El análisis de la UNESCO y la CEPAL[12] –aunque no es el foco de los documentos de accesibilidad– incluye un elemento clave para comprender la participación de las mujeres en entornos digitales: la persistencia de entornos hostiles. El reporte señala que la violencia digital, el acoso y los discursos discriminatorios afectan la participación pública y el desarrollo profesional de mujeres y niñas, especialmente en contextos educativos y laborales mediados por plataformas. Un entorno inseguro limita la libertad de expresión y la permanencia en espacios digitales, lo que reproduce las desigualdades y afecta al bienestar.
¿Qué podemos hacer desde la educación?
Cerrar la brecha digital requiere políticas educativas y acciones institucionales que atiendan las desigualdades estructurales identificadas en las fuentes.
a) Alfabetización digital e IA con enfoque de género. La formación en IA no debe limitarse al uso técnico, debe incluir análisis de sesgos, comprensión crítica de modelos y prácticas de seguridad digital[13].
b) Programas de acceso significativo. No solo se requieren dispositivos, también son necesarios la infraestructura, la conectividad estable, el apoyo docente y los procesos de acompañamiento.
c) Habilidades digitales avanzadas para mujeres. Es necesario promover que las mujeres y las jóvenes desarrollen competencias en programación, ciencia de datos, análisis de información y uso avanzado de la IA[14].
d) Inclusión en la transformación digital empresarial. Es imperativo asegurar procesos de reclutamiento sin sesgos, mentorías, participación en innovación y promoción de mujeres a puestos de decisión tecnológicos[15].
e) Instituciones educativas que garanticen entornos seguros. Diseñar e implementar protocolos que atiendan los riesgos digitales y el fortalecimiento de comunidades de aprendizaje para mujeres.
Hacia una participación plena en lo digital
Cerrar la brecha digital con perspectiva de género no es tanto un asunto técnico como un reto profundamente social. Los datos muestran que las mujeres enfrentan desigualdades estructurales en acceso, habilidades, tiempo disponible, seguridad y participación en ecosistemas digitales.
La IA y la transformación digital abren oportunidades inéditas, pero también riesgos claros si las mujeres no participan plenamente. Una ciudadanía digital con igualdad requiere que las mujeres no solo usen tecnología, sino que formen parte de su diseño, regulen su implementación y definan su futuro.
El reto es grande, pero también lo es la posibilidad de construir un entorno digital más justo, más inclusivo y más humano.
Redes sociales
LinkedIn: Karen Matias
Correo: karenlmatiasl@hotmail.com
Referencias
Banco Interamericano de Desarrollo. (2022). La dimensión de género en la transformación digital empresarial de América Latina y el Caribe.
Banco Interamericano de Desarrollo. (2023). Los efectos de la inteligencia artificial en la vida laboral de las mujeres.
Instituto Nacional de Estadística y Geografía. (2024). Encuesta Nacional sobre Disponibilidad y Uso de Tecnologías de la Información en los Hogares (ENDUTIH 2024). https://www.inegi.org.mx/programas/dutih/
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 (pp. 47–55).
Otis, R., Bastian, M., Li, S., y Zhao, Y. (2024). Global evidence on gender gaps in generative AI. World Bank Policy Research Working Paper Series.
UNESCO y Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL). (2022). Innovación y cambio tecnológico, y educación en la era digital para lograr la igualdad de género y el empoderamiento de todas las mujeres y niñas. https://lac.unwomen.org/sites/default/files/2023-02/ESP%20Innovacion%20y%20cambio%20tecnologico%20y%20educacion.pdf
Zhang, Y., Wang, H., & López, M. E. (2024). A comprehensive analysis of gender, racial, and prompt-induced biases in large language models. International Journal of Data Science and Analytics, 15(3), 221–240.
[1] UNESCO y CEPAL, 2022.
[2] UNESCO y CEPAL, 2022.
[3] INEGI, 2024.
[4] INEGI, 2024.
[5] UNESCO y CEPAL, 2022.
[6] INEGI, 2024.
[7] Otis, R. et al., 2024.
[8] Lucy, L. y Bamman, D., 2021.
[9] Zhang, Y. et al., 2024.
[10] Banco Interamericano de Desarrollo, 2023.
[11] Banco Interamericano de Desarrollo, 2022.
[12] UNESCO y CEPAL, 2022.
[13] UNESCO y CEPAL, 2022.
[14] Banco Interamericano de Desarrollo, 2023.
[15] Banco Interamericano de Desarrollo, 2023.
*Karen Lizette Matias López
Integrante de MUxED. Especialista en innovación educativa y tecnologías emergentes aplicadas a la enseñanza. Coordina el Laboratorio de Aprendizaje Digital de la Coordinación de Universidad Abierta y Educación Digital de la UNAM, donde impulsa proyectos de alfabetización digital, formación docente e integración ética de la inteligencia artificial en la educación. Interesada en la equidad digital, la evaluación educativa y la inclusión con perspectiva de género.