Aunque las mujeres han sido parte constitutiva de todas las sociedades, el reconocimiento pleno de sus derechos es un proceso relativamente reciente por el que continúa luchándose hasta el día de hoy. De ahí la relevancia de las marchas anuales del 8 de marzo, que congregan a multitudes de mujeres que exigen igualdad y justicia. Se trata de un proceso histórico de esfuerzos colectivos por alcanzar paridad en la vida pública, igualdad de derechos y autonomía; una trayectoria en la que los avances, aunque significativos, no han supuesto una ruptura definitiva con las desigualdades estructurales. Los derechos se han reivindicado muy de a poco y en constante tensión con un sistema que con frecuencia se resiste a transformarse.
Ahora bien, ¿qué tanto progreso de género existe en las estructuras digitales de hoy en día? ¿Cuánto avance feminista se programa y se nutre en el machine learning que nos sobrepasa? ¿Realmente se ha producido una síntesis narrativa en los mecanismos de poder que abundan en los medios? Toda lucha física requiere un contrapeso intelectual, un sostén en el que lo físico y voraz de una marcha —como la del pasado domingo ocho de marzo— pueda descansar en un porvenir que realmente esté mutando en pro de las mujeres. Y ese porvenir también se encuentra en las estructuras digitales que a diario nos inundan de contenido sugerente y personalizado; precisamente por ello, la narrativa silenciosa de un algoritmo requiere de salas de programación con equidad de género.
Stuart Hall define la representación como “el proceso social y cultural mediante el cual se construye el significado de las cosas a través del lenguaje, los símbolos y las imágenes, en lugar de simplemente reflejar una realidad preexistente” (Hall, S., 1997, Representation: Cultural Representations and Signifying Practices, London: Sage Publications). En una reflexión paralela de corte constructivista, aunada a su corriente existencial, en La ética de la ambigüedad (1947), Simone de Beauvoir sugiere que la realidad no es algo dado o fijo, sino una construcción continua basada en la acción, la libertad y el compromiso social.
A los estudios lingüísticos y al pensamiento existencial habría que sumarle también la novísima inteligencia artificial: creadora de significados, traductora del lenguaje y, por lo mismo, fuente inagotable de realidades líquidas. En ella, si bien los resultados digitales refieren a una huella de consumo y a un desencadenamiento arbitrario de algoritmos cruzados, cada usuario se convierte en consumidor y reproductor de la realidad que le es dada. Una realidad que, sin embargo, proviene —todavía— de la mano de carne y hueso.
Catherine Lavoie, doctoranda en computación cognitiva en la Université du Québec à Montréal, destaca que menos del 20 % de los puestos profesionales en inteligencia artificial en Quebec están ocupados por mujeres (MontrealCityNews). Desde el ámbito académico, Lavoie defiende la importancia de integrar una cultura diversa en los modelos de inteligencia artificial, ya que estos finalmente se replican y se alimentan de sí mismos; al ser mayoritariamente producidos por hombres, existe un abismal sesgo representativo que repercute negativamente en la creación y entrega de significados. «Podemos decir que si toda la población —y en particular la mitad de la población representada por las mujeres— estuviera mejor representada en los círculos de toma de decisiones a este nivel, podríamos tener un mejor enfoque para abordar estos problemas», reflexiona Lavoie acerca de la predominancia masculina en el data building.
Más allá de una asistencia virtual encarnada en productos como Alexa o Siri, o de influencers digitales como Lil Miquela y Shudu Gram —que en conjunto superan los dos millones de seguidores e imponen nuevas formas de modelaje y creación de contenido artificial—, el algoritmo ha demostrado sesgos de género importantes. Acorde con un artículo publicado por The Guardian (5 de noviembre de 2025), el organismo francés Défenseur des Droits, encargado de regular la representación y prevenir la discriminación de género y sexual, declaró tras una investigación que los anuncios de Facebook presentan un fuerte sesgo en la diseminación de ofertas laborales. El estudio encontró que el algoritmo distribuía anuncios laborales según estereotipos de género: el 90 % de las ofertas para mecánicos se mostraban a hombres, mientras que el 90 % de las vacantes para profesores de preescolar y el 80 % de las de psicología iban dirigidas a usuarias; por otro lado, el 70 % de los anuncios para pilotos se mostraban a audiencias masculinas.
Si la representación —como sugiere Hall— es el proceso mediante el cual se construye el significado de las cosas, y para ello se requiere un compromiso social —como sugiere De Beauvoir—, entonces los algoritmos se han convertido en uno de los nuevos arquitectos de esa construcción simbólica. En ese sentido, la lucha por la igualdad no solo se libra en las calles, sino también en los códigos que ordenan el mundo digital y que permeabiliza la concepción de género que se nos vierte a modo de cascada.