¿Por qué las mujeres están más expuestas a la IA generativa? Una mirada al mercado laboral catalán
Este artículo es el primero de una serie de tres entregas. En esta primera entrega analizamos cómo la inteligencia artificial generativa está transformando el mercado laboral desde una perspectiva de género.
La inteligencia artificial (IA) generativa ya forma parte de muchas tareas cotidianas del mundo laboral: redacta textos, organiza información, resuelve consultas, traduce contenidos o presta apoyo en tareas de programación. Su expansión está modificando, de manera silenciosa pero acelerada, el día a día de muchas ocupaciones. En algunos casos, asumirá las tareas más rutinarias; en otros, cambiará las competencias necesarias y la forma de organizar el trabajo, abriendo paso a nuevas funciones y perfiles profesionales.
Esta transformación, sin embargo, no irrumpe en un terreno vacío: se incorpora a un mercado laboral atravesado por desigualdades de género y, lejos de mantenerse al margen de ellas, también contribuye a redefinirlas. Mujeres y hombres se concentran en sectores, ocupaciones y niveles de responsabilidad distintos, de modo que el potencial transformador de la IA también se distribuye de forma desigual. Por ello, analizar su impacto exige observar dónde trabajan las mujeres, qué tareas desempeñan y hasta qué punto esas funciones están expuestas al cambio tecnológico.
El estudio Impacto de la IA generativa sobre el mercado laboral, elaborado por el Observatorio Mujer, Empresa y Economía de la Cámara de Comercio de Barcelona (2026), pone cifras a esta desigualdad. El análisis, desarrollado con una perspectiva de género y edad, muestra que la exposición a la IA generativa presenta un claro sesgo de género en Cataluña, donde el 21 % de las mujeres trabaja en ocupaciones con una alta exposición a la IA generativa, frente al 11 % de los hombres. En cambio, los hombres tienen una mayor presencia en ocupaciones no expuestas: un 34 %, frente al 23 % de las mujeres.
Esta diferencia responde a la segregación horizontal del mercado laboral. Las mujeres se concentran en mayor medida en ocupaciones administrativas, contables y de atención al público, que incluyen muchas tareas susceptibles de ser automatizadas por la IA generativa. Los hombres, en cambio, tienen una mayor presencia en ocupaciones manuales, industriales o técnicas con un componente físico que, al menos por el momento, presentan una menor exposición a esta tecnología.
Los datos permiten observar esta concentración con mayor detalle. Las mujeres representan el 73,9 % del personal administrativo con atención al público; el 72,3 % del personal administrativo sin atención al público; el 68,3 % de los asistentes administrativos y especializados; y el 60,6 % de los empleados contables y financieros. Estas cuatro ocupaciones, todas ellas con una alta exposición a la IA generativa, concentran el 16,3 % del empleo femenino en Cataluña.
Ahora bien, exposición no significa necesariamente sustitución. Una ocupación altamente expuesta es aquella en la que una parte importante de las tareas puede verse modificada por la IA, pero esa transformación puede tomar direcciones muy diferentes. El resultado dependerá de las decisiones empresariales, de la formación disponible y de la capacidad de participación de las personas trabajadoras en estos procesos. Este matiz es importante porque los datos disponibles todavía no muestran una relación directa entre una mayor exposición a la IA y la destrucción de empleo. Entre 2023 y 2025, la contratación evolucionó de forma heterogénea: algunas ocupaciones altamente expuestas perdieron dinamismo, mientras que otras registraron incrementos. El escenario sigue abierto y exige un seguimiento de la evolución de las ocupaciones más expuestas, especialmente de aquellas con una elevada concentración femenina.
La edad añade otro matiz al grado de exposición. Según el estudio de la Cámara, la distancia entre mujeres y hombres es especialmente elevada en las etapas centrales de la vida laboral. Entre los 35 y los 44 años, el 22,6 % de las mujeres trabaja en ocupaciones con una alta exposición, frente al 10,9 % de los hombres; entre los 45 y los 54 años, los porcentajes son del 23,8 % y del 9,5 %, respectivamente. Los datos identifican este patrón, aunque por sí solos no permiten determinar qué factores lo explican.
¿Qué implicaciones tiene este escenario?
Este escenario obliga a anticipar cómo cambiarán los roles y funciones de las ocupaciones y qué colectivos pueden quedar en una posición más vulnerable durante esta transición. En este sentido, se plantean retos en distintos niveles. Por un lado, interpela a las organizaciones (tanto empresas como administraciones públicas) que incorporan la IA a sus procesos de trabajo. Por otro, plantea nuevos desafíos para las políticas públicas de empleo y formación, encargadas de acompañar a las personas trabajadoras en esta transición.
Para las organizaciones, la cuestión reside en cómo se reorganiza el trabajo en torno a esta tecnología, ya que decidir qué tareas se automatizan, cuáles se transforman y cómo se redistribuyen las funciones influirá directamente en las oportunidades profesionales de las personas trabajadoras. Por tanto, la implantación de la IA también constituye un proceso de cambio organizativo que redefine progresivamente los roles, los procesos y las dinámicas de trabajo. La forma en que se acompañe esta transformación puede condicionar tanto la calidad del empleo como las oportunidades profesionales que de ella se deriven.
Precisamente porque las mujeres se concentran en muchas de las ocupaciones con mayor exposición a la IA, las decisiones que adopten las organizaciones durante este proceso tendrán un impacto especialmente relevante sobre sus trayectorias laborales. Si la implantación de la tecnología sirve para reducir las tareas más repetitivas y redistribuir el trabajo hacia funciones de mayor valor añadido, puede contribuir a ampliar las oportunidades profesionales. En cambio, si la IA se utiliza principalmente como una herramienta de eficiencia orientada a reducir costes, existe el riesgo de que las ocupaciones feminizadas acaben asumiendo una mayor intensidad de trabajo sin que ello se traduzca en una mejora de las condiciones laborales o de las oportunidades de desarrollo profesional.
Paralelamente, las políticas de formación y transición profesional deben tener en cuenta que no todas las personas afrontan esta transformación desde la misma posición. La disponibilidad de tiempo, los recursos económicos, la trayectoria laboral o las responsabilidades de cuidados condicionan el acceso a la formación y las posibilidades de cambio profesional.
Desde esta perspectiva, la formación adquiere un papel que va más allá del aprendizaje de herramientas concretas. En esta línea, la Cámara propone acompañar esta transformación reforzando las competencias que previsiblemente adquirirán mayor relevancia en los próximos años. De este modo, las personas trabajadoras podrán adaptarse a los cambios en el contenido de sus ocupaciones o afrontar, si fuera necesario, procesos de movilidad y reconversión profesional. Al mismo tiempo, subraya la conveniencia de incorporar la perspectiva de género a las políticas de empleo y de realizar un seguimiento de la evolución de la contratación para detectar si la implantación de la IA está generando efectos desiguales entre mujeres y hombres.
Los datos disponibles muestran que el género y la edad constituyen una primera clave para comprender cómo la IA está transformando el mercado laboral catalán. El siguiente paso consiste en ampliar esta mirada incorporando otros factores, como el origen, la situación socioeconómica o la discapacidad, para comprender cómo interactúan entre sí y condicionan los efectos de la transformación tecnológica. Una perspectiva de género interseccional permitiría identificar con mayor precisión cómo se distribuyen los riesgos y las oportunidades de esta transformación y disponer de una base más sólida para orientar las políticas públicas y las decisiones de las organizaciones.
El próximo artículo de esta serie se centrará en la relación entre la inteligencia artificial generativa y las políticas de igualdad.
Ana Rodarte – Consultora Senior de Igualdad
