Por qué la IA agota a las mujeres

Las mujeres dedican el doble de horas semanales que los hombres al cuidado de los hijos y las tareas domésticas. Y eso empieza antes de que deje de sonar la alarma. Una mañana típica para mí consiste en despertar a los niños, encontrar la camiseta de la Semana del Espíritu Escolar de mi hijo todavía en el cesto de la ropa sucia, poner la lavadora, preparar el desayuno que luego no como, darme cuenta de que no nos queda cereal y añadirlo a la lista de la compra, y recordarme a mí misma que tengo que pedir un regalo de cumpleaños, mientras espero con ansias el autobús de las 7:15. Algo parecido les ocurre a las mujeres de otras partes del mundo, cada mañana, antes de llegar a sus escritorios.

Luego comienza el segundo turno. Brindar apoyo emocional a un compañero antes de una llamada importante, guiar a los nuevos miembros del equipo, dirigir una reunión del grupo de recursos para empleados. La mayor parte de este trabajo no se mide ni se recompensa, pero aun así requiere energía.

Además, las organizaciones nos piden que nos adaptemos a una manera completamente nueva de trabajar con IA. No es de extrañar que condiciones como el agotamiento mental y la falta de concentración se conviertan en algo cotidiano. Para muchos, la presión de aprender a usar la IA se siente como abrir una pestaña más en el navegador que nunca se cierra, pero afecta más a las mujeres.

En datos de nuestro informe de 2026, Estado Mental de la Fuerza Laboral, descubrimos que durante el último año, 73% de las mujeres afirma que el estrés mental o cognitivo ha perjudicado su productividad, en comparación con 67% de los hombres. Las mujeres también son más propensas a informar que el estrés afecta la calidad de su sueño (83% frente a 70% de los hombres), su capacidad de concentración (80% frente a 67%) y su compromiso en el trabajo (69% frente a 59%). La IA no creó esta brecha, pero la amplía.

La brecha laboral invisible

La capacidad cognitiva es como una cuenta bancaria, y la adopción de la IA supone un nuevo gasto mensual que es el mismo para todos. El esfuerzo mental que implica solicitar información, verificar datos y aplicar resultados es agotador, sobre todo cuando se realiza entre reuniones. Los estudios demuestran que podemos tardar más de 20 minutos en recuperar la concentración cuando alternamos entre tareas dispares.

Pero las mujeres, especialmente las madres, no parten del mismo equilibrio. La carga doméstica no se redistribuye solo porque ambos miembros de la pareja trabajen. Las mujeres son las administradoras familiares por defecto, los contactos de emergencia, las encargadas de programar citas y las que se ocupan de las necesidades de los demás. En el trabajo, todavía se espera que sean el nexo emocional de sus equipos, las mediadoras de conflictos, las que mantienen la moral alta y las que se dan cuenta cuando alguien pasa por dificultades.

Esto se suma a una realidad ya de por sí exigente por el simple hecho de ser mujer. Las mujeres pasan 25% más de tiempo con mala salud que los hombres, debido a retrasos en el diagnóstico y tratamientos que no fueron diseñados para la fisiología femenina. Los cambios hormonales a lo largo del ciclo menstrual, durante el embarazo y el posparto, e incluso en la perimenopausia, pueden afectar el sueño, la concentración y la capacidad cognitiva de maneras que rara vez se abordan en el trabajo.

Por lo tanto, cuando se aplica el mismo cargo por IA, no se manifiesta de la misma manera. Los hombres suelen disponer de un superávit. A las mujeres se les cobra de una cuenta que ya está en descubierto.

¿Por qué la IA afecta más a las mujeres?

La IA no crea nuevas desventajas para las mujeres; amplifica las que ya estaban integradas en el sistema. Pensemos en cómo la competencia se evalúa de manera diferente por diseño. Las mujeres se enfrentan a lo que los investigadores denominan la dinámica de “demostrar una vez más”, donde los hombres son contratados y ascendidos por su potencial, mientras que las mujeres son juzgadas por sus logros demostrados. La adopción de la IA ofrece a las organizaciones un nuevo escenario para aplicar ese mismo criterio, donde las mujeres parten de un nivel de expectativas más alto.

Cuando una mujer utiliza la IA para realizar un trabajo excelente, surge la pregunta: “¿De verdad lo hizo ella?”. En cambio, cuando lo hace un hombre, se considera una muestra de liderazgo inteligente y eficiente. Las mujeres, además, suelen perder el reconocimiento por sus contribuciones con mayor facilidad. Entre los trabajadores que han utilizado la IA en el trabajo, los hombres tienen 27% más de probabilidades que las mujeres de haber recibido elogios por ello.

Las mujeres también están sobrerrepresentadas en los puestos más expuestos a la automatización temprana: las funciones administrativas, de coordinación y de apoyo que las organizaciones priorizan. Esta tendencia refleja décadas de infravaloración del trabajo al que se veían relegadas las mujeres, quienes enfrentan una mayor amenaza de desplazamiento laboral al mismo tiempo que se les exige demostrar su competencia con las herramientas que las desplazan.

Y ser observada mientras aprendes tiene su propio peso. Las mujeres ya enfrentan mayores índices de síndrome del impostor y dudas sobre sí mismas en el trabajo. La presión por demostrar que pueden estar a la altura se intensifica cuando ya cuestionan su lugar en la jerarquía. Añadir la fluidez en IA a la lista se ha convertido en una manera de burnout, derivada de un sistema que siempre ha exigido que las mujeres se desempeñen con competencia ante un público escéptico. Los programas de bienestar estandarizados no fueron diseñados para estos factores de estrés específicos.

Lo que las organizaciones realmente les deben a las mujeres

Las organizaciones deben hacer más para apoyar a las mujeres.

En primer lugar, pueden empezar por reconocer directamente la brecha. Así podrán organizar sesiones donde los líderes estén presentes para escuchar a los empleados hablar sobre el costo de la adopción de la IA. Los líderes de RH deben usar lo que aprendan para crear apoyo especializado, como recursos que aborden la carga del cuidado familiar o la salud hormonal.

En segundo lugar, visibilicen el trabajo invisible. Capaciten a los gerentes para que reconozcan y nombren el trabajo emocional que mantiene a los equipos funcionando. Roten la toma de notas, el fomento de la moral y la planificación social en un cronograma publicado para que los equipos dejen de recaer por defecto en las mujeres. Estas tareas no promovidas benefician a la organización pero no a la carrera del individuo, y se asignan desproporcionadamente a las mujeres. Lo que no se mide permanece desigual.

En tercer lugar, dejemos de asumir que todos tenemos la misma capacidad. No todos partimos del mismo punto al adoptar la IA. Su capacidad está condicionada por lo que sucede en nuestras vidas fuera de la oficina. En cada reunión individual, les pregunto a mis compañeros: «En una escala del 1 al 10, ¿cuál es tu nivel de carga de trabajo actual?». Cuando escucho respuestas consistentemente de 9 a 10, reajustamos la carga. Si la IA introduce un nuevo flujo de trabajo, eliminemos una tarea antigua. Dirijamos la IA primero a las tareas rutinarias (programación, notas, borradores) en lugar de añadir nuevas exigencias cognitivas.

Las mujeres llevan mucho tiempo trabajando en condiciones imposibles, y absorben costes que nunca se contabilizaron. Remunerar el trabajo invisible implica, por fin, registrar estos aportaciones. Redistribuir significa detener las deducciones automáticas. Las organizaciones que se tomen esto en serio ahora no solo retendrán su talento, sino que construirán una empresa lo suficientemente sólida como para dar cabida a todos.