La inteligencia artificial puede reproducir estereotipos de género cuando genera imágenes de profesiones. En nuestro estudio analizamos 666 imágenes creadas con DALL·E 2 sobre 37 profesiones y observamos patrones de representación asociados al género.
El trabajo, publicado en 2023 en Profesional de la Información, forma parte de mi investigación en la Universidad Europea de Valencia sobre sesgos, estereotipos e inteligencia artificial.
¿Por qué la IA reproduce estereotipos de género?
La IA generativa aprende patrones a partir de grandes conjuntos de datos y puede reproducir asociaciones sociales que ya existen en esos datos. En nuestro caso, la pregunta surgió al observar que determinados prompts —las instrucciones de texto que se dan al sistema— producían de forma repetida imágenes de hombres o mujeres según la profesión solicitada.
Para estudiar ese fenómeno de forma sistemática, junto a Mónica Melero-Lázaro analizamos 666 imágenes generadas por DALL·E 2 correspondientes a 37 profesiones. El objetivo era comprobar si las imágenes producidas por el sistema reproducían estereotipos de género presentes en las representaciones sociales de esas ocupaciones.
¿Cómo se estudiaron los sesgos de género en DALL·E 2?
El estudio se basó en una muestra de 666 imágenes generadas por DALL·E 2 y organizadas en torno a 37 profesiones. Analizamos la representación de género que aparecía en las imágenes para identificar patrones repetidos asociados a distintos perfiles profesionales.
La muestra se calculó con un nivel de confianza del 99 % y un margen de error del 5 %. Cada imagen se evaluó mediante una escala de tres niveles: no estereotipada, moderadamente estereotipada o fuertemente estereotipada.
Los resultados muestran que DALL·E 2 no solo reproduce estereotipos profesionales de género, sino que los acentúa. El 59,4 % de las imágenes mostraba estereotipos fuertes, frente al 35 % observado en investigaciones previas con participantes humanos.
Dentro de ese 59,4 %, el 21,6 % correspondía a estereotipos completos asociados a mujeres y el 37,8 % a hombres.
El artículo fue publicado como “Gender stereotypes in AI-generated images” en Profesional de la Información, volumen 32, número 5, en 2023.
¿Por qué importa este sesgo en la inteligencia artificial?
Estos sesgos importan porque las imágenes generadas por IA pueden terminar utilizándose en educación, comunicación, publicidad o procesos profesionales. Si un sistema asocia de forma recurrente determinadas ocupaciones con un género concreto, puede reforzar representaciones sociales ya existentes.
El trabajo continúa siendo utilizado como referencia en investigaciones posteriores. En 2026 fue citado por Microsoft Research en el trabajo “Identifying Harm in Personalized, Generative AI Systems Require User-Centered Auditing at the Interaction Level”, donde aparece como referencia bibliográfica del análisis sobre daños y sesgos en sistemas generativos personalizados.
Datos clave
- 666 imágenes analizadas.
- 37 profesiones incluidas en la muestra.
- 59,4 % de las imágenes presentó estereotipos fuertes.
- Nivel de confianza del 99 % y margen de error del 5 %.
- Autores: Francisco José García-Ull y Mónica Melero-Lázaro.
Referencia
García-Ull, F. J. y Melero-Lázaro, M. (2023). Gender stereotypes in AI-generated images. Profesional de la Información, 32(5). DOI: 10.3145/epi.2023.sep.05.
Microsoft Research (2026). Identifying Harm in Personalized, Generative AI Systems Require User-Centered Auditing at the Interaction Level. El artículo de García-Ull y Melero-Lázaro aparece citado como referencia 51.