En 2003, un estudiante de segundo año en Harvard hackeó los directorios de las residencias universitarias para copiar fotos de sus compañeras y armar un sitio donde los visitantes calificaban cuál era más atractiva. Diecisiete años después, funcionarios de gobierno y operadores políticos de Oaxaca crearon el grupo de WhatsApp “Sierra XXX” para compartir fotografías de compañeras sin su consentimiento, comentando y sexualizando sus cuerpos. Lo que une a los dos casos no es solamente la misoginia y la casi nula sanción a este comportamiento, sino también el medio en que se llevó a cabo: el primero, Mark Zuckerberg, tras una leve suspensión, creó Facebook y la empresa Meta, dueña de la plataforma WhatsApp donde los segundos armaron su grupo.
¿Por qué esta relación tan estrecha entre misoginia y plataformas? ¿Por qué el éxito de influencers como Andrew Tate o El Temach, con millones de seguidores? ¿Es simplemente un espejo de nuestras sociedades, o será que las plataformas facilitan y fomentan este tipo de expresiones y comportamientos? Hay evidencia de que se trata de estructuras, más allá de personas equivocadas usando una herramienta neutral. Hay que ver más allá de los individuos y considerar quiénes y cómo construyen las plataformas, cómo se entrenan sus algoritmos y los modelos de IA y con qué fines. Porque la violencia en las plataformas tiene relación directa con la violencia en el mundo fuera de ellas: La abogada Sandra Domínguez, quien denunció los chats misóginos de Sierra XXX y su sucesor Mega Peda (2023), así como la participación de funcionarios en ellos, desapareció en octubre de 2024 junto con su esposo; sus cuerpos fueron hallados meses después y su feminicidio permanece impune.
Para interrogar el mundo de las plataformas, lo primero que notamos es un bastión masculino. Según datos de Estados Unidos, la proporción de mujeres graduadas en ciencias de la computación llegó a su punto máximo en 1984, con 37%, y cayó de forma sostenida hasta estabilizarse en 18% hacia 2007 (NCWIT). Es decir, el sesgo no está solamente en los datos: está en el mecanismo mismo que los selecciona. Y hablando de datos, ya hemos mencionado varias veces la idea de “entra basura, sale basura”: si los modelos se entrenan con contenido de plataformas como X, que fomentan expresiones racistas y misóginas, el modelo también adopta esos rasgos en su arquitectura. X no es el único lugar donde circulan estas expresiones, lo que crea un círculo de retroalimentación que perjudica no solo a las redes sociales, sino también a sus algoritmos y a los modelos de IA que se entrenan con esos mismos datos.
Todo eso ya se sabe, pero falta hablar de la cultura empresarial detrás de estas compañías, más preocupadas por usuarios, likes y tiempo de pantalla que por moderar sus contenidos. Un ejemplo de este problema lo dio Google en 2020, cuando despidió a Timnit Gebru, entonces codirectora de su equipo de ética en IA, tras negarse a retirar su nombre de un estudio (“On the Dangers of Stochastic Parrots”) que advertía sobre riesgos de sesgo en los grandes modelos de lenguaje; dos meses después despidió también a Margaret Mitchell, su codirectora. Es una decisión activa de no ver el problema, tomada en tiempos en que estas empresas todavía se presentaban como progresistas, antes de que, tras la reelección de Trump en 2024, varias de ellas —incluida Google— recortaran sus metas y programas de diversidad e inclusión.
Vale la pena examinar también a estos mismos capitanes de las plataformas y de la IA, por su enorme poder y por la influencia que ejercen sobre el mundo. Todos, sin excepción, tienden políticamente hacia la derecha, con una idea del mundo que asigna a las mujeres un lugar subordinado. Elon Musk, dueño de SpaceX, X y su IA Grok, es padre de 14 hijos con 5 mujeres distintas, y se hizo célebre por un gesto con el brazo extendido en la investidura de Trump, además de su respaldo a partidos de ultraderecha en Europa. Peter Thiel, cofundador de Palantir —empresa de vigilancia impulsada por IA—, escribió que ya no cree que “la libertad y la democracia sean compatibles”, y señaló la extensión del sufragio a las mujeres como una de las causas. Y ya mencionamos a Mark Zuckerberg en la introducción. El propósito de nombrarlos no es acusarlos a título personal, sino plantear una pregunta: si estas plataformas tienen un sesgo estructural documentado, ¿es casualidad quién termina liderándolas? Parece que la cultura que permitió Facemash sigue siendo la que hoy dirige la infraestructura de la IA.
Señalamos todo esto porque estas plataformas son demasiado poderosas para dejarlas donde están. Pero no bastan mejores políticas sobre lo que producen, ni auditorías posteriores a un daño ya hecho. Lo que exige una transformación real es participación democrática en la construcción misma de los algoritmos, no solo en la regulación de sus resultados: feminismos diversos, comunidades indígenas, y todo sector hoy excluido de la mesa donde se decide qué se permite, qué se mide y qué cuenta como éxito. Mientras el diseño siga en manos de quienes se beneficiaron de Facemash, corregir el resultado final será, en el mejor de los casos, un parche.
FUENTES
Wikipedia (2026). Controversia por el saludo de Elon Musk.
Futurism, reportado en Andro4All (jul. 2025). Elon Musk usó una startup de selección genética para diseñar la inteligencia de sus hijos.
CircleDNA (mar. 2025). Inside the Musk Family: How Genetic Insights and IVF May Shape Future Offspring.
NCWIT — National Center for Women & Information Technology. Estadísticas históricas de mujeres en ciencias de la computación (pico 37% en 1984, estabilización en 18% desde 2007).
Bloomberg (5 feb. 2025). Google Ends Diversity Goals for Workforce as Trump Targets DEI Programs.
Thiel, P. (2009). The Education of a Libertarian. Cato Unbound.
Metz, C. y Wakabayashi, D. (3 dic. 2020). Google Researcher Says She Was Fired Over Paper Highlighting Bias in A.I. The New York Times.
UnoTV, Milenio, Proceso, Infobae, EDUCA Oaxaca — cobertura de los chats “Sierra XXX” / “Mega Peda” y el caso de Sandra Domínguez.