Quién decide cuándo la Inteligencia Artificial entra a jugar en las PyMEs

"Hoy se nota menos en el acceso y más en lo que pasa después. Un relevamiento de Chicas en Tecnología publicado en marzo de 2026, hecho con empresas tecnológicas argentinas, lo muestra con bastante claridad. Las mujeres son el 36% de quienes trabajan en esas compañías, pero apenas el 16% en los puestos técnicos, como programación e infraestructura, y el 20% en los cargos directivos", postuló.

"Entran al sector, pero se quedan en las áreas de soporte o en los mandos medios. El efecto sobre la carrera es acumulativo. Quien no participa de los proyectos técnicos ni de las decisiones llega con menos experiencia a la próxima promoción, y a la siguiente. Nadie lo decidió así, pero el resultado termina siendo el mismo", aclaró.

Acerca de la participación en los espacios donde se toman las decisiones de este tipo, Ribecco expresó: "Usar una tecnología y decidir sobre ella son cosas distintas".

"Hoy cualquier persona con un celular tiene a mano herramientas de Inteligencia Artificial, y muchas mujeres ya las usan a diario para trabajar, vender o resolver la organización de su casa. Lo que cambia es quién está en la reunión donde se define qué sistema se compra, quién lo implementa y para qué", opinó.

En ese sentdio, graficó: "El mismo informe de Chicas en Tecnología deja un dato que lo explica bien. En las empresas relevadas, el 76% de las mujeres tiene formación universitaria o de posgrado, contra el 54% de los varones. Están más formadas y, aun así, ocupan solo uno de cada cinco cargos de dirección".

"La preparación no alcanza cuando las oportunidades se reparten por otros canales, como las redes informales, la confianza acumulada o la costumbre de convocar siempre a las mismas personas. Muchas veces nadie excluye a nadie. Simplemente se llama a los de siempre", objetó.

¿De qué manera los sesgos de género pueden reproducirse a través de la Inteligencia Artificial?

Según Cecilia, "los sistemas de IA aprenden de enormes volúmenes de datos producidos por personas, y esos datos arrastran desigualdades que ya conocemos. Si nadie los revisa, el sistema las repite, y lo hace con una apariencia de objetividad que las vuelve más difíciles de discutir".

"Un ejemplo reciente toca algo muy cotidiano. En 2025, investigadores de la Universidad Técnica de Ciencias Aplicadas de Würzburg-Schweinfurt, en Alemania, les pidieron consejos para negociar un sueldo a varios de los chatbots más populares, los mismos que hoy usa cualquier persona en la Argentina para preparar una entrevista", recordó.

"En la mayoría de los casos, a las mujeres les sugirieron pedir menos que a hombres con el mismo perfil. En uno de los ejemplos que se difundieron, la diferencia rondaba el 30%", resaltó.

"En una PyME el riesgo aparece en tareas mucho más simples. Un sistema que filtra currículums a partir de los perfiles que la empresa contrató en los últimos años, o que asigna clientes y créditos según el historial, puede dejar afuera sin que nadie lo advierta a quien tuvo una trayectoria distinta, por ejemplo una mujer que volvió a trabajar después de una licencia", ejemplificó.

"Por eso, sostengo que automatizar una decisión no la vuelve neutral. A veces solo la vuelve más difícil de ver", enfatizó.

¿Qué aportan las mujeres a las mesas de decisión tecnológica y cómo influye una mayor diversidad en la innovación, el desarrollo de productos y las estrategias empresariales? "Aportan otras preguntas", contestó la oradora TEDx.

"Cuando quienes deciden tienen trayectorias parecidas, suelen ver los mismos riesgos y las mismas oportunidades, y también pasar por alto los mismos problemas", observó la experta.

"Una mirada distinta detecta antes que un producto no le sirve a una parte del mercado, que un proceso deja afuera a un grupo de clientes o que una herramienta va a generar resistencia en el equipo", advirtió.

Y subrayó: "Para una empresa, eso se traduce en resultados. Un producto pensado para todo su mercado vende más, y una decisión revisada desde varios ángulos se equivoca menos".

"Lo planteo como una cuestión de calidad de las decisiones, más que como un gesto de buena voluntad. En tecnología, además, los errores se replican a escala, de modo que la calidad de la decisión inicial pesa todavía más", definió.

Los principales obstáculos para acceder a posiciones de liderazgo en tecnología

"Los obstáculos son conocidos y, en tecnología, se suman. Hay pocas mujeres en las carreras técnicas desde la base, menos oportunidades de liderar proyectos visibles y menos acceso a las redes informales por donde circulan las oportunidades. A eso se agrega una carga de cuidados que sigue recayendo mayormente en ellas, justo en los años en que se define una carrera", remarcó Ribecco en diálogo con Somos Pymes.

"En la Argentina hay además un problema previo, y es que medimos poco. El propio informe de Chicas en Tecnología advierte que el país no cuenta con estadísticas nacionales actualizadas y de acceso público sobre mujeres en carreras tecnológicas. Sin esos datos, cuesta saber dónde se cortan las trayectorias y qué políticas funcionan", admitió.

Y amplió: "América Latina suma sus propias capas. Una parte importante del empleo y de los emprendimientos de mujeres está en la informalidad o en empresas pequeñas, donde la tecnología llega más tarde y con menos acompañamiento. Y buena parte de las herramientas que usamos se diseñan fuera de la región, con datos de otras realidades".

"También lo veo como una oportunidad. La región todavía está definiendo cómo va a incorporar la Inteligencia Artificial, y hay margen para hacerlo de otra manera", comentó la especialista.

Sobre las medidas concretas pueden implementar hoy las empresas y las organizaciones para promover una participación más equitativa de las mujeres en el desarrollo tecnológico y en los espacios de decisión, Cecilia señaló: "Lo primero es reconocer desde dónde partimos".

Según la Encuesta Nacional sobre Adopción de IA en las firmas del sector, relevada por la Fundación Observatorio PyME y publicada en abril de 2026, el 41,6% de las PyMEs industriales y de software ya usa alguna herramienta de Inteligencia Artificial.

Pero entre las que la usan, solo el 3,3% tiene una política escrita sobre cómo hacerlo, y más de la mitad no mide su impacto.

"La tecnología está entrando sin reglas claras, y justamente por eso este es el mejor momento para definirlas", dijo la licenciada.

"Hay medidas que no requieren grandes presupuestos. La primera es medir quién usa las herramientas de IA en la empresa y quién no. Sin ese dato, cualquier política se apoya en intuiciones, y vale recordar que, según Chicas en Tecnología, solo el 18% de las empresas tecnológicas mide su brecha salarial de género", afirmó.

"La segunda es dar tiempo protegido para aprender, una o dos horas por semana para experimentar, con prioridad para quienes hoy reciben menos estímulo. Y la tercera es mirar quién está sentado a la mesa cuando se elige un proveedor o se compra un sistema. Sumar a esa conversación a mujeres de distintas áreas cambia las preguntas que se le hacen a la tecnología", describió.

Y continuó: "La cuarta, revisar qué aprueban y qué descartan los sistemas automatizados. En una PyME no hace falta un área de auditoría, alcanza con que alguien mire los números con atención de vez en cuando".

"Por último, hacer visibles a las referentes. Cuando una mujer ve a otra liderar un proyecto tecnológico en su propia empresa, ese camino deja de parecerle ajeno", aseveró Ribecco.

"La tecnología multiplica lo que hacemos. Si una empresa quiere que multiplique talento y no brechas, esa decisión empieza mucho antes de comprar el software", concluyó.