Mujeres líderes en IA: referentes para conocer en 2026

Como mujer que lleva años en IA en España (CEO UFOLAB, profesora ESIC, mentora Wayra), tengo una visión honesta del estado actual: hemos avanzado, queda mucho. Esta es mi lista personal de referentes y motivos para visibilizarlas.

Para complementar, lee cómo emprender en IA siendo mujer y guía completa formación IA.

Por qué importa tener referentes mujeres

• Diseño con menos sesgo: equipos diversos producen IA más justa.
• Modelos para la siguiente generación: visibilizar referentes amplía la cantera.
• Mejor toma de decisiones: equipos diversos rinden más.
• Equidad: no es opcional, es justicia básica.

Referentes internacionales

Investigación y academia

• Fei-Fei Li (Stanford, ImageNet, AI4ALL): pionera en visión por computador y democratización del aprendizaje IA. profiles.stanford.edu
• Daphne Koller (Insitro, ex-Coursera): IA aplicada a descubrimiento de fármacos.
• Cynthia Breazeal (MIT Media Lab): robótica social y educación con IA.
• Margaret Mitchell (Hugging Face): ética IA y model cards.

Ética y sociedad

• Joy Buolamwini (Algorithmic Justice League): visibiliza sesgo algorítmico en reconocimiento facial.
• Timnit Gebru (DAIR Institute): ética IA, transparencia, riesgos LLMs.
• Rumman Chowdhury (Humane Intelligence): auditoría algorítmica.

Industria y startups

• Mira Murati (Thinking Machines Lab, ex-OpenAI): liderazgo en IA generativa.
• Cassie Kozyrkov (Decision Intelligence, ex-Google): inteligencia de decisión.
• Rana el Kaliouby (Affectiva, Smart Eye): IA emocional.

Referentes en España

Investigación y academia

• Investigadoras en universidades públicas (UPC, UPM, UAM, UCM, UPV-EHU, Granada, Sevilla y muchas otras) impulsando IA aplicada y ética desde décadas.
• Catedráticas y profesoras titulares que forman a las siguientes generaciones de profesionales.
• Investigadoras en CSIC y centros como BSC, IIIA, ICMAT.

Divulgación e innovación

• Idoia Salazar (OdiseIA): divulgación rigurosa sobre ética IA.
• Lucía Velasco: trabajo sobre futuro del trabajo y digital.
• Cristina Aranda: innovación, transformación digital, mujer y tecnología.
• Muchas otras divulgadoras y expertas activas en LinkedIn, podcasts, formaciones.

Empresa

• Líderes IA en Telefónica, BBVA, Iberdrola, Repsol, Inditex, Banco Santander, CaixaBank impulsando proyectos serios.
• CIOs y CDOs femeninas en grandes corporates españoles.
• Fundadoras de startups IA con tracción real.

Instituciones

• Profesionales en AESIA (Agencia Española de Supervisión de la IA), ENIA (Estrategia Nacional de IA).
• Posiciones de decisión en ministerios y organismos europeos.

Iniciativas y comunidades

Internacionales

• Women in AI: red global con capítulos en muchos países. womeninai.co
• AI4ALL: formación a chicas jóvenes en IA.
• Black in AI, Latinx in AI, Queer in AI: comunidades específicas.

España

• Mujeres Tech: red activa con eventos y mentoring.
• Women in AI Spain: capítulo español de la red internacional.
• Women Who Code Madrid / Barcelona: comunidad técnica con eventos.
• Mentoring Women IT: programas estructurados de mentoría.
• Wayra Open Future con foco en diversidad emprendimiento.

Cómo aprovechar referentes

1. Síguelas en LinkedIn y en sus publicaciones.
2. Lee sus papers o libros según tu interés.
3. Asiste a sus charlas presenciales o virtuales.
4. Únete a 1-2 comunidades activas y participa.
5. Visibiliza el trabajo de mujeres en IA: cuando cites referentes, equilibra.
6. Mentoría bidireccional: si has crecido, mentoriza; si estás empezando, busca mentora.

El estado real en cifras (Stanford AI Index)

• Representación femenina en investigación IA en torno al 22-26%.
• Mujeres en posiciones C-level de empresas IA: significativamente menor.
• Brecha persistente en publicación científica, conferencias, financiación.
• Ratio de fundadoras IA con financiación: muy bajo en porcentaje sobre total.

Lo positivo: tendencia ligeramente al alza año a año. Lo no positivo: a este ritmo, paridad sigue lejos. Por eso visibilizar y actuar importa.

Qué pueden hacer las empresas

• Auditar diversidad real (no solo discursos) por nivel y rol.
• Procesos de selección con sesgo controlado.
• Mentoring estructurado interno.
• Formación interna sobre sesgo y ética IA.
• Equipos de IA con representación diversa desde diseño.
• Patrocinio de iniciativas externas (Women in AI, AI4ALL).

Recursos y lecturas recomendadas

• Stanford AI Index Report
• World Economic Forum — IA
• Women in AI
• McKinsey — Diversity & Inclusion
• ONU — Día Internacional de la Mujer

En el blog: guía completa formación IA, IA para emprendedores, IA en RRHH, IA con licencia comercial.

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