¿Quién Le Enseñó a la Inteligencia Artificial Que los Hombres Deben Ganar Más?
Una auditoría de 86.000 consultas encontró que cuatro modelos de IA recomendaron metas salariales más altas a hombres que a mujeres con perfiles equivalentes. Qué revela sobre género, dinero y poder.
Dos profesionales tienen la misma experiencia y cualificaciones. Ambos consultan a una inteligencia artificial sobre cómo negociar sus condiciones laborales. A él le recomienda apuntar a una remuneración mayor; a ella le concede más importancia a la flexibilidad y los cuidados. Los perfiles no describen responsabilidades familiares distintas. Solo cambian las señales de género.
Esta es la contradicción que documenta un estudio preliminar de investigadores vinculados con Harvard Kennedy School y MIT Sloan. Sus 86.000 consultas experimentales no demuestran que las mujeres terminen cobrando menos por seguir consejos de IA. Sí muestran que una tecnología presentada como asesor personalizado puede ofrecer horizontes profesionales diferentes a candidaturas equivalentes.
La desigualdad comienza antes de negociar
En una auditoría exploratoria de 6.000 consultas y otra confirmatoria de 80.000, los investigadores examinaron recomendaciones de modelos de GPT, Claude, Gemini y Llama. Los cuatro recomendaron objetivos salariales más altos para perfiles identificados como hombres. La brecha agrupada fue de 5.820 dólares; varió entre modelos. Son objetivos sugeridos, no salarios pagados.
Los sistemas también ordenaron de forma diferente las condiciones laborales negociables. La flexibilidad, los permisos parentales y el trabajo remoto ganaron prioridad para mujeres; la compensación accionaria y la movilidad, para hombres. Una negociación, sin embargo, no solo determina el sueldo de hoy: también puede abrir o cerrar oportunidades de crecimiento y acumulación de patrimonio.
El patriarcado no necesita dar órdenes
La sociología conoce bien esta distribución de expectativas. Arlie Russell Hochschild describió la segunda jornada: el trabajo doméstico y de cuidados que persiste después del empleo remunerado y que recae desproporcionadamente sobre las mujeres. La economía feminista recuerda que el mercado depende de ese trabajo, aunque a menudo no lo remunere ni lo reconozca.
La antropología aporta otra clave: las normas sociales se naturalizan. Lo que una sociedad ha enseñado durante generaciones sobre proveedores y cuidadoras puede parecer una preferencia espontánea. La IA no necesita ordenar a una mujer que cuide; basta con que presuponga que eso será prioritario para ella, incluso sin información individual que lo justifique.
¿Quién le enseñó a la IA estos estereotipos?
¿Quién enseñó esa asociación a los modelos? No hay una respuesta causal única demostrada. Los sistemas aprenden patrones de enormes corpus y atraviesan etapas adicionales de entrenamiento y ajuste. Los investigadores encontraron correspondencia entre sus recomendaciones y asociaciones culturales tradicionales, pero no identificaron una fase técnica responsable del resultado.
Es posible que en ciertos contextos existan diferencias promedio en preferencias laborales. Pero una tendencia estadística sobre un grupo no describe necesariamente las prioridades de una persona. Además, las preferencias mismas pueden responder a desigualdades previas: una mujer puede pedir flexibilidad porque ya soporta más trabajo de cuidados, no porque tenga menor ambición económica.
La flexibilidad no es el problema
Conviene evitar otra simplificación: la flexibilidad no es una mala negociación y las acciones no siempre son una buena inversión. Su valor depende de la persona, la empresa y el riesgo. El sesgo aparece cuando un asesor presupone prioridades por género. También puede perjudicar a los hombres si invisibiliza sus necesidades de cuidado.
En Silicon Valley, donde algunos paquetes de remuneración incluyen equity, estas recomendaciones merecen atención especial. Pero el estudio no observó negociaciones reales, ascensos, aceptación de ofertas ni decisiones posteriores. No podemos convertir una diferencia experimental en una brecha salarial causada por IA.
Qué demuestra el estudio y qué no
El manuscrito es un preprint sin revisión por pares y sus escenarios están situados en Estados Unidos. Una investigación independiente publicada en PLOS ONE en 2025 también examinó sesgos en consejos de negociación salarial de IA, aunque con otro diseño; no valida automáticamente las cifras del nuevo trabajo. Tampoco sabemos si el patrón se reproduce con la misma magnitud en español o en América Latina.
Un buen asesor profesional preguntaría primero qué busca cada persona y explicaría las alternativas: dinero, acciones, tiempo, estabilidad, movilidad, cuidado y promoción. La promesa de la IA es democratizar ese conocimiento. La pregunta es si ampliará las opciones de quienes la consultan o si convertirá las expectativas heredadas de la sociedad en el límite invisible de lo que creen que pueden pedir.
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