La vicerrectora de Coordinación y Comunicación de la Universidad de Cantabria (UC), Mar Marcos, ha afirmado que “está demostrado que la Inteligencia Artificial (IA) tiene sesgo de género”. Esta afirmación resalta cómo la IA tiende a tratar a las personas de manera diferente según su género, un fenómeno que se origina en el entrenamiento con datos que ya contienen estereotipos y desigualdades. Al aprender de esta información sesgada, la IA no solo reproduce, sino que también amplifica los sesgos existentes en la sociedad.
Claves de la noticia
Sesgo de género en IA
La IA tiende a discriminar según el género.
Consecuencias en salud
Los diagnósticos pueden ser erróneos para mujeres.
Necesidad de cambio
Se requiere acción para una innovación inclusiva.
Marcos hizo estas declaraciones durante una mesa redonda organizada por el diario Artículo 14, centrada en el valor del dato femenino y el liderazgo femenino en diversos ámbitos como el empresarial, institucional y académico. En este evento, también participaron figuras destacadas como la alcaldesa de Santander, Gema Igual; la directora adjunta de Ciudades Digitales de Red.es, Elena González; y la directora de Stakeholders de EDP, María Casares, con moderación a cargo de la periodista Belén Zurita.
El encuentro tuvo lugar en el Centro de Iniciativas Empresariales (CIE) de Santander. Durante su intervención, Mar Marcos subrayó que las repercusiones del sesgo en la IA son “reales y relevantes”. Por ejemplo, mencionó que algunos sistemas médicos priorizan síntomas masculinos, lo cual puede resultar en diagnósticos incorrectos para las mujeres. Esto pone de manifiesto la necesidad urgente de estar alerta ante estas realidades.
Desigualdad en los resultados de IA
La vicerrectora también presentó hallazgos sobre cómo diferentes sistemas de IA pueden ofrecer resultados divergentes ante una misma consulta. Un estudio realizado por la Unidad de Recursos de Información Científica para la Investigación del Consejo Superior de Investigaciones Científicas reveló que al solicitar referentes científicos del CSIC en áreas STEM, ‘ChatGPT’ apenas incluía a mujeres, mientras que ‘Copilot’ ofreció una representación más equilibrada. Además, algunas científicas pioneras fueron invisibilizadas debido a criterios considerados “relevantes” por estos modelos.
En cuanto a las medidas necesarias para fomentar una innovación más inclusiva, Marcos enfatizó que “para cambiar hay que actuar”, sugiriendo iniciativas como mentorías femeninas y establecer referentes reales. Destacó que no es necesario ser excepcional para contribuir al campo científico o a la ingeniería de datos; es fundamental transmitir este mensaje a las nuevas generaciones.
También abogó por una orientación equitativa por parte del profesorado hacia todos los estudiantes. En este sentido, mencionó que desde la Universidad de Cantabria se están llevando a cabo programas específicos para animar a las jóvenes a estudiar carreras STEM.
Marcos concluyó señalando que aunque el cambio es lento, es crucial no retroceder. Las políticas activas de igualdad y equidad deben ser vistas como una riqueza social y no como una amenaza; se trata simplemente de sumar talento para construir una sociedad más justa y mejor.
Reconocimiento a estudiantes innovadores
Vanessa Morales Norambuena, alumna del Máster en Empresa y Tecnologías de la Información 2025-2026 en la UC, ha sido galardonada con el primer premio del Hackathon EDINT 2026, en la categoría idea/modelo de negocio. Su proyecto URBENTIQ (Data & Business Model) propone una plataforma con un índice territorial sobre oportunidades energéticas mediante múltiples conjuntos de datos públicos aplicando ciencia de datos y ofreciendo una propuesta escalable.
Este Hackathon está organizado por el Ayuntamiento de Santander dentro del marco del EDINT (Espacio de Datos de Infraestructuras Urbanas Inteligentes), donde colabora también la UC para buscar soluciones basadas en datos. Además, Morales obtuvo el primer premio del certamen EcoResponsable – Programa E² CISE 2026 con su plataforma SaaS HYDROLINK dedicada a Water Intelligence.
(Imagen del acto celebrado en el CIE Santander junto a Vanessa Morales, ganadora del Hackathon EDINT 2026).
Preguntas sobre la noticia
¿Qué evidencia hay sobre el sesgo de género en la inteligencia artificial?
La vicerrectora Mar Marcos afirma que está demostrado que la IA tiene sesgo de género, ya que tiende a tratar a las personas de manera diferente según su género debido a que se entrena con datos que contienen estereotipos y desigualdades.
¿Cuáles son las consecuencias del sesgo de género en la IA?
Las consecuencias son reales y relevantes; por ejemplo, en el ámbito de la salud, algunos sistemas priorizan síntomas masculinos, lo que puede llevar a diagnósticos erróneos para mujeres.
¿Qué medidas se pueden tomar para garantizar una innovación más inclusiva en tecnología?
Marcos aboga por la mentoría femenina, poner referentes reales y orientar por igual a todos los estudiantes en educación secundaria, además de animar a las jóvenes a estudiar carreras STEM.
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