Dos imágenes generadas por inteligencia artificial a partir de instrucciones neutras en inglés, sin género: a la izquierda, un soldado hombre con uniforme y casco; a la derecha, una mujer con uniforme de limpieza en un hotel. Ejemplo de estereotipos de género en la IA generativa

Estereotipos de género en imágenes generadas por IA: conferencia en Tenerife

El próximo 16 de octubre de 2026 participaré como ponente en las III Jornadas de Ciberviolencias Machistas, organizadas por el Ayuntamiento de Puerto de la Cruz (Tenerife). Bajo el lema Desafíos feministas ante la inteligencia artificial, las jornadas reúnen a especialistas de distintas disciplinas para reflexionar sobre los efectos de la IA en la representación y la igualdad de género.

Mi conferencia, «Estereotipos de género en imágenes generadas por inteligencia artificial», se centra en una de mis líneas de investigación: los sesgos de la IA generativa y cómo influyen en la forma en que se representa a hombres y mujeres.

¿Reproduce la inteligencia artificial los estereotipos de género?

Los generadores de imágenes crean fotografías e ilustraciones a partir de una descripción escrita. Parecen neutrales, pero no lo son: aprenden de enormes cantidades de imágenes creadas por personas y reproducen los patrones culturales que encuentran en ellas.

Para comprobarlo, Mónica Melero-Lázaro y yo pedimos a DALL·E 2 que representara 37 profesiones y analizamos el grado de estereotipo de cada una. Los resultados se publicaron en Profesional de la Información en el artículo «Gender stereotypes in AI-generated images» (2023):

  • El 59,4 % de las profesiones aparecía con un estereotipo de género fuerte, frente al 35 % que recogen estudios previos realizados con personas.
  • Las profesiones técnicas, científicas, de la construcción y las de mayor estatus, como la política, la economía o la religión, se representaban casi siempre con hombres.
  • La enfermería o la educación, en cambio, aparecían sobre todo con mujeres.
Figura 1 del estudio Gender stereotypes in AI-generated images: gráfico de barras horizontales con el porcentaje de imágenes generadas por DALL·E 2 que representan a hombres y a mujeres en cada profesión; en varias, como policía, el 100 % de las imágenes son de hombres
Figura 1. Imágenes generadas por DALL·E 2 y correspondencia por géneros. Fuente: García-Ull y Melero-Lázaro (2023), Profesional de la Información, 32(5). DOI

En otras palabras, la máquina no solo reflejaba los estereotipos de la sociedad: los acentuaba. Es lo que en ese trabajo llamamos el umbral del espejo: la dificultad de obtener de la IA respuestas que no nos devuelvan nuestros propios sesgos.

En la conferencia presentaré estos resultados y explicaré cómo se construyen los estereotipos visuales y por qué los sesgos se cuelan en los contenidos generados artificialmente.

Ética de la inteligencia artificial y sesgos algorítmicos

Los estereotipos de género forman parte de un debate más amplio sobre la ética de la IA. A medida que estas herramientas entran en la comunicación, la educación y la producción de contenidos, no basta con preguntarse qué pueden hacer: hay que preguntarse qué efectos tienen.

Los sesgos algorítmicos afectan a la diversidad de las representaciones, pueden reforzar la discriminación y se esconden tras una apariencia de neutralidad. Y en un contexto de ciberviolencias machistas, las imágenes que normalizan determinados roles no son un asunto menor: contribuyen a fijar los imaginarios sociales sobre lo que hacen, y pueden hacer, hombres y mujeres. La tecnología no funciona al margen de la cultura; se diseña y se usa dentro de ella.

Inteligencia artificial, educación y pensamiento crítico

Detectar estos sesgos tiene también consecuencias educativas. Con la IA cada vez más presente en las aulas, el alumnado necesita aprender a interpretar, cuestionar y evaluar lo que estas herramientas producen. No se trata solo de saber usarlas, sino de entender sus límites y los criterios con los que generan contenido.

Es la perspectiva con la que trabajamos en Aula-0, el grupo de investigación sobre inteligencia artificial, educación y pensamiento crítico que dirijo. La alfabetización en IA debe incluir una reflexión sobre los sesgos, sobre todo cuando las imágenes generadas parecen reales y objetivas.

Investigación y divulgación científica sobre IA

Mi participación en Tenerife forma parte de una trayectoria de investigación sobre inteligencia artificial, comunicación y sociedad, centrada en los estereotipos de género, los sesgos algorítmicos y la desinformación. Puedes ver otras charlas, entrevistas y apariciones en medios en mi sección de divulgación y medios.

Fecha, lugar y programa

  • Qué: III Jornadas de Ciberviolencias Machistas, Desafíos feministas ante la inteligencia artificial
  • Cuándo: 16 de octubre de 2026. Mi conferencia, de 17:00 a 18:00
  • Dónde: sala Andrómeda del Lago Martiánez, Puerto de la Cruz (Tenerife)
  • Más información: nota del Ayuntamiento de Puerto de la Cruz sobre las jornadas
Programa de las III Jornadas de Ciberviolencias Machistas, «Desafíos feministas ante la inteligencia artificial», el 16 de octubre de 2026 en la sala Andrómeda de Puerto de la Cruz (Tenerife)
Programa de las III Jornadas de Ciberviolencias Machistas.

Imagen de portada: imágenes generadas con inteligencia artificial a partir de instrucciones neutras en inglés, sin indicar el género.


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