Diferencia de Adopción de IA entre Hombres y Mujeres en Universidades Españolas 2026

Un meta-análisis que integró 18 estudios con cerca de 143.000 participantes concluye que las mujeres tienen una probabilidad aproximadamente un 20 % menor de usar IA generativa en comparación con los hombres, según datos recogidos por La Tercera y citados en múltiples informes de género y tecnología de 2025. Sin embargo, los datos más recientes del mercado español presentan un matiz revelador: la encuesta Funcas de enero de 2026 constata que, entre los usuarios frecuentes de ChatGPT en España, la brecha de género prácticamente ha desaparecido en el segmento universitario (27 % hombres vs. 28 % mujeres a nivel general de población). Aun así, cuando se desglosa por intensidad de uso, tipo de tarea y nivel de autonomía, persisten diferencias significativas que este análisis examina con detalle.

Comprender la diferencia de adopción de IA entre hombres y mujeres en universidades españolas importa más allá del dato en sí: determina quién llega mejor preparado al mercado laboral, quién saca ventaja en el TFG y qué intervenciones son necesarias para garantizar una IA académica equitativa. Ver también: Datos sobre el uso de ChatGPT en TFG por estudiantes españoles 2026.

Evolución de la brecha de género 2023-2026

El seguimiento longitudinal de la Encuesta Funcas sobre IA proporciona la serie temporal más robusta disponible para España. En 2023, el 14 % de los hombres usaba ChatGPT con frecuencia frente al 9 % de las mujeres (brecha: 5 puntos). En 2024, esas cifras ascendieron al 16 % y 11 % respectivamente (brecha: 5 puntos). En 2025, según la encuesta de enero de 2026 publicada por Funcas, los porcentajes se situaron en el 27 % para hombres y el 28 % para mujeres, con la brecha completamente revertida en términos de uso frecuente general (Funcas, enero 2026).

Este cierre de la brecha en términos de uso frecuente es un hito destacable. Sin embargo, los datos de Stanford HAI 2025 matizan la lectura: la media de uso de IA de los hombres estudiantes se situó en 3,14 (escala de frecuencia) frente a 2,73 de las mujeres, lo que indica que, aunque ambos géneros usan IA con frecuencia similar, los hombres lo hacen con mayor intensidad y variedad de aplicaciones.

Fuente: Funcas — Encuesta IA 2026. Datos para el conjunto de la población española de 18 a 75 años.

Datos específicos para España

En el contexto universitario español, el informe de la Fundación CYD (mayo 2025) encuestó a 800 estudiantes de grado con una distribución de género del 51 % mujeres y 49 % hombres, representativa del sistema universitario nacional. El 89 % del total usaba IA generativa. Aunque el informe no desglosa el dato de uso total por género, sí reporta diferencias en el patrón de uso:

• Los estudiantes masculinos muestran mayor propensión a usar IA para redactar secciones completas de trabajos académicos.
• Las estudiantes femeninas prefieren usar IA para resolver dudas puntuales y resumir bibliografía.
• Las mujeres expresan más preocupaciones éticas: el informe CYD indica que muestran más reticencias sobre la autoría y la honestidad académica.

Esta divergencia en el cómo se usa la IA (no solo el cuánto) tiene implicaciones directas en el aprovechamiento real que cada perfil estudiantil extrae de estas herramientas. Consulta más datos en: Edad de adopción de IA académica en universidades de España 2026.

Intensidad de uso: frecuencia diaria y tipo de tarea

La Encuesta Funcas 2026 revela que casi la mitad de los varones de 18 a 24 años utiliza ChatGPT con frecuencia (49 %), mientras que en mujeres de la misma franja etaria el dato se sitúa en torno al 38-40 %. Esta diferencia de 9-11 puntos en el segmento universitario es más relevante que la diferencia en el total de la población.

Stanford HAI AI Index 2025 añade otro ángulo: los hombres estudiantes tienen una media de uso de IA de 3,14 puntos sobre la escala de frecuencia, frente a 2,73 de las mujeres. Además, las mujeres tienen 1,5 veces más probabilidad de sentirse «abrumadas» por la tecnología de IA (ratio 30:20 en el informe Stanford), lo que actúa como freno psicológico para la adopción intensiva. Ver también: Dependencia de ChatGPT en universitarios españoles: datos 2026.

Actitudes y preocupaciones éticas por género

Los estudios comparados revelan un patrón consistente: las mujeres muestran mayor conciencia sobre los riesgos académicos y éticos del uso de IA. Stanford HAI 2025 concluye que las mujeres están más preocupadas por la deshonestidad académica y por la posibilidad de que los resultados de la IA sean incorrectos. Esto podría interpretarse como una ventaja a largo plazo (mayor pensamiento crítico ante los outputs de la IA), aunque en el corto plazo se traduce en menor adopción intensiva.

En España, la investigación de la Universidad Complutense publicada en Historia y Comunicación Social (2025) sobre estudiantes de Comunicación confirma este patrón: las estudiantes femeninas evalúan de forma más crítica la precisión y la adecuación académica de los textos generados por IA antes de incorporarlos a sus trabajos.

STEM vs. humanidades: el efecto carrera

La diferencia de género en adopción de IA no es uniforme entre titulaciones. En carreras STEM (Ingeniería, Informática, Matemáticas), donde los hombres representan el 79 % del alumnado según el Ministerio de Ciencia (SIU 2025), la brecha de género en uso de IA es menor en términos absolutos porque los porcentajes de adopción total ya son muy altos en ambos géneros. La brecha más pronunciada se observa en Humanidades y Ciencias Sociales, donde hay mayor paridad de género en la matrícula pero mayor diferencia en la intensidad de uso de IA.

Estimaciones elaboradas a partir de: Fundación CYD 2025; Stanford HAI AI Index 2025; Funcas IA 2026.

Factores estructurales de la brecha

La literatura científica identifica varios mecanismos que perpetúan la diferencia de adopción de IA por género más allá de las preferencias individuales:

1. Infrarrepresentación femenina en IA técnica. Solo el 22 % de los profesionales que trabajan activamente en IA a nivel mundial son mujeres, según el Foro Económico Mundial y la UNESCO. Esta cifra proyecta un sesgo de rol-model que desincentiva la apropiación tecnológica entre estudiantes femeninas.
2. Sesgos de género en los propios sistemas de IA. Las herramientas generativas entrenadas con datos sesgados pueden producir resultados que refuercen estereotipos de género, lo que retroalimenta la desconfianza entre usuarias (UC3M, Gender bias in AI, 2024).
3. Menor acceso a formación específica en universidades. El 38,7 % de las universidades sin estrategia de IA y el 48,6 % sin unidad de coordinación (CYD 2025) afectan desproporcionadamente a titulaciones con mayoría femenina, que suelen recibir menos formación tecnológica transversal.
4. Brecha de confianza tecnológica. Las mujeres universitarias reportan mayor inseguridad ante herramientas digitales nuevas, una brecha que la investigación denomina technology self-efficacy gap.

Perspectiva global: OCDE, UNESCO y Stanford HAI

Los datos globales son coherentes con el panorama español. El Stanford HAI AI Index 2025 documenta que los hombres utilizan IA con una media de frecuencia de 3,14 frente a 2,73 de las mujeres en el contexto educativo. El informe también señala que las mujeres tienen 1,5 veces más probabilidad de sentirse abrumadas por la IA.

A nivel OCDE, el 36,8 % de los individuos usó herramientas de IA generativa en 2025 (ITIF/OCDE, 2026), aunque no hay desglose de género específico para estudiantes universitarios. UNESCO estima que las mujeres representan solo el 28 % de los trabajadores en el campo de la ciencia de datos e IA a nivel mundial, lo que configura el contexto estructural de la brecha de género en adopción.

Implicaciones para el TFG y los trabajos académicos

La diferencia en el patrón de uso tiene consecuencias tangibles en el TFG. Los estudiantes masculinos que usan IA para redactar secciones completas pueden completar el trabajo más rápido, pero corren un mayor riesgo de problemas de originalidad y de no interiorizar los contenidos. Las estudiantes que usan IA de forma más selectiva y crítica producen trabajos con mayor coherencia argumentativa, aunque con mayor coste de tiempo.

Herramientas como Tesify están diseñadas para ofrecer asistencia estructurada en la redacción del TFG independientemente del género del usuario, guiando el proceso paso a paso para garantizar la calidad académica y el cumplimiento ético. Ver también: Tiempo ahorrado con IA por carrera universitaria 2026.

Políticas y recomendaciones

Varios organismos han formulado recomendaciones para reducir la brecha de género en la adopción de IA académica:

• Mentoría específica: programas de mentoría femenina en tecnología aplicada al ámbito universitario.
• Currículum transversal de IA: incluir contenidos de alfabetización en IA en titulaciones con mayoría femenina (Enfermería, Educación, Trabajo Social).
• Diseño inclusivo de herramientas: las plataformas de IA académica deben abordar de forma explícita las preocupaciones éticas que muestran las usuarias femeninas.
• Datos desagregados por género: las universidades deben incluir el género en sus estadísticas de uso de IA para poder diseñar intervenciones basadas en evidencia.

Preguntas frecuentes

Fuentes

• Funcas — La inteligencia artificial entra en lo cotidiano: Encuesta IA 2026
• Funcas — El uso frecuente de ChatGPT en España sube del 4 % al 28 % entre 2023 y 2025
• Stanford HAI — AI Index Report 2025
• Fundación CYD — Inteligencia Artificial y Universidad 2025
• La Tercera / Meta-análisis — Mujeres 20 % menos probabilidad de usar IA generativa
• UC3M — Gender bias in AI (Eunom, 2024)
• ITIF / OCDE — 36,8 % de individuos OCDE usaron IA generativa en 2025