La inteligencia artificial generativa (GenAI) dejó de ser una promesa futurista, ya está transformando el mundo del trabajo a una velocidad sin precedentes. Se trata de una tecnología capaz de crear contenido original como texto, imágenes o código, a partir de grandes volúmenes de datos, imitando patrones humanos. Aunque sus beneficios son enormes, también plantea riesgos importantes que no afectan a todos por igual. Las diferencias no solo se observan entre sectores, ocupaciones o regiones, sino también entre mujeres y hombres. En México, las mujeres enfrentan una vulnerabilidad particular ante la automatización, sobre todo en aquellos sectores donde su participación laboral es mayoritaria.
Una transformación mundial que no es neutral
Un estudio reciente de la Organización Internacional del Trabajo (OIT), publicado en mayo de 2025, analiza a fondo la vulnerabilidad de distintas ocupaciones frente a la inteligencia artificial generativa (GenAI). Para ello, cruza información detallada sobre las tareas que se realizan en distintos empleos con evaluaciones sobre la capacidad actual de GenAI para automatizarlas, total o parcialmente. El resultado es un índice que mide qué tan susceptibles son las tareas laborales de ser asumidas por esta tecnología.
La construcción del índice se basa en dos fuentes principales: (1) la base de datos O*NET (Occupational Information Network), desarrollada por el Departamento de Trabajo de los Estados Unidos, que describe más de 2,000 tareas asociadas a distintas ocupaciones; y (2) una evaluación técnica que determina qué tareas pueden ser realizadas por GenAI, clasificándolas en tres categorías: no expuestas, complementadas o potencialmente automatizables. A partir de estas fuentes, cada ocupación recibe una puntuación promedio según la proporción de sus tareas que pueden ser realizadas por GenAI. Esto no significa que todos los empleos en esas ocupaciones estén en riesgo de desaparecer, pero sí que muchas de sus funciones podrían cambiar, ser sustituidas o transformadas por la tecnología.
El hallazgo central es que aproximadamente un 24% del empleo global corresponde a ocupaciones en las que GenAI podría asumir una parte significativa de las tareas, y ese porcentaje es aún mayor en los países de altos ingresos. Más revelador aún es que este nivel de exposición es sistemáticamente más alto en ocupaciones donde predominan las mujeres.
Esta brecha de exposición de género no responde únicamente a diferencias tecnológicas, sino que refleja patrones ocupacionales construidos históricamente. Las mujeres suelen estar sobrerrepresentadas en tareas administrativas, contables, de atención al cliente y apoyo educativo o de salud, todas ellas con una alta proporción de funciones susceptibles de automatización. En cambio, los hombres dominan sectores como transporte, construcción o manufactura pesada, donde la transformación digital avanza a otro ritmo.
¿Dónde se concentra el riesgo en México?
Para entender cómo se traduce esto en el contexto mexicano, cada ocupación clasificada por la OIT fue vinculada con su sector económico correspondiente, siguiendo la estructura de 11 sectores definida en la ENOE (Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo). Luego, se calculó el promedio ponderado de exposición por sector, tomando en cuenta la composición ocupacional en cada uno en el primer trimestre de 2025.
El gráfico muestra el número de personas en riesgo de ver automatizadas sus tareas laborales en México, desagregado por sexo y por sector económico. Cada barra representa un sector, y se divide en dos colores: el rojo indica cuántas mujeres están en riesgo, y el gris cuántos hombres. Las cifras están expresadas en miles de personas. A la derecha, se muestra la probabilidad promedio de automatización de cada sector, es decir, qué tan probable es que las tareas realizadas en ese sector puedan ser automatizadas por GenAI. De este modo, el gráfico permite ver no solo en qué sectores hay mayor o menor exposición tecnológica, sino también aproximar cuántas personas se verían afectadas y qué proporción de ellas son mujeres u hombres.
Los datos hacen evidente que los sectores más susceptibles de automatización tienden a concentrar una proporción mayor de trabajadoras, lo que significa que las mujeres se sitúan en la primera línea de riesgo cuando las tareas se digitalizan o automatizan. En contraste, los sectores menos susceptibles de reemplazo tecnológico muestran una presencia mayoritaria de hombres en riesgo. Así, la combinación de una alta probabilidad de automatización y la feminización de ciertas actividades convierte a las mujeres en el grupo más vulnerable ante la adopción de tecnologías basadas en inteligencia artificial.
Si bien algunos sectores muestran una alta probabilidad de automatización, el impacto potencial debe analizarse también en función del número total de personas que trabajan en ellos. Por ejemplo, aunque el sector gubernamental tiene la probabilidad más alta de automatización, emplea a menos personas que otros sectores, lo que reduce el volumen absoluto de personas en riesgo. En cambio, sectores como el comercio, con probabilidad de automatización del 30%, concentra una gran parte del empleo en general y del empleo femenino en particular, lo que los convierte en áreas especialmente críticas en términos de riesgo agregado.
¿Qué tan válido es este índice para México?
Aunque el índice de la OIT se basa en información de tareas laborales en Estados Unidos, ofrece una referencia útil para evaluar la exposición a GenAI en otros países. Sin embargo, existen limitaciones. Las condiciones laborales, el acceso a tecnología, el contenido de las tareas e incluso la formalidad del empleo pueden diferir significativamente en México.
En particular, muchas ocupaciones en México (sobre todo en el sector informal) combinan tareas que no están detalladas en la base O*NET. Por tanto, el índice puede subestimar o sobreestimar la exposición real en el contexto mexicano. Aun así, sirve como una primera aproximación para mapear riesgos y desigualdades ante el avance de esta tecnología.
Un patrón que reproduce desigualdades
La feminización de ciertos sectores y actividades no es casual. La segregación ocupacional de género responde en parte a normas sociales profundamente arraigadas, que influyen tanto en las trayectorias educativas como en las decisiones laborales. Pero también refleja una estructura económica y de incentivos laborales que no ha sabido corregir estas distorsiones. En general, las niñas reciben menos estímulo para explorar disciplinas STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas), y muchas mujeres enfrentan barreras culturales, institucionales y prácticas de entrada o ascenso en ciertas ocupaciones, lo que perpetúa su concentración en sectores menos resilientes a la automatización. Las normas sociales, junto con las estructuras sociales y económicas, moldean la asignación del talento y limitan el margen de acción de muchas trabajadoras.
Como resultado, muchas mujeres quedan atrapadas en ocupaciones que, aun cuando requieren habilidades complejas, tienden a ser subvaloradas y están más expuestas a ser replicadas por algoritmos. Este patrón tiene implicaciones graves para la equidad de género. Si no se toman medidas, la automatización podría profundizar las brechas existentes y expulsar a las mujeres de sectores del mercado laboral. Peor aún, aquellas que logren entrar en campos tradicionalmente masculinizados, podrían quedar aisladas o sin oportunidades de reconversión cuando la tecnología transforme también esos espacios.
Una transición tecnológica con perspectiva de género
A pesar de estos riesgos, existen muchas posibilidades para convertir el cambio en oportunidad. La transición tecnológica también puede abrir nuevas puertas si se gestiona con criterios de inclusión. Existen al menos cuatro posibles líneas de acción:
- Aprovechar la IA para potenciar el trabajo humano: Promover tecnologías que complementen el trabajo de las mujeres, no lo reemplacen, mediante capacitación y rediseño de procesos.
- Capacitación con enfoque de género: Formar a mujeres en sectores vulnerables a la automatización para que desarrollen habilidades digitales y puedan reconvertirse hacia ocupaciones más resilientes.
- Promoción de vocaciones diversas desde la infancia: Impulsar el interés de niñas y adolescentes por carreras vinculadas a la ciencia, la tecnología y otras áreas menos susceptibles a la automatización.
- Monitoreo con enfoque local: Generar y publicar datos que permitan estimar la exposición a la automatización en el contexto mexicano, considerando las características locales del empleo, para evaluar con mayor precisión el impacto de GenAI y diseñar políticas públicas basadas en evidencia contextualizada.
La inteligencia artificial no es neutral. En el caso de México, su irrupción en el mercado laboral podría profundizar desigualdades si no se actúa con visión de futuro. Evitar que la automatización se convierta en un nuevo rostro de la exclusión laboral femenina requiere reconocer que los algoritmos no solo reproducen tareas, también reflejan estructuras sociales. Y para que el futuro del trabajo sea verdaderamente inclusivo, es necesario cuestionar esas estructuras.
El desafío no es menor. Pero con datos, voluntad política y perspectiva de género, es posible convertir esta transformación tecnológica en una oportunidad para cerrar, y no ampliar, las brechas históricas del empleo en México.
*Alejandra Villegas es Técnica Académica del Departamento de Economía de la Universidad Iberoamericana Ciudad de México y Candidata a Doctora en Estudios Críticos de Género.