Hay pocas cosas que me resulten más evasivas que pasear por un museo. Sumergirte dentro de un cuadro es una oportunidad increíble para cambiar de perspectiva e intentar ver la actualidad a través de los ojos del pasado. A veces la inmersión desaparece al salir del museo; otras, las ideas que nos provoca se quedan dando vueltas durante días.

El verano pasado me topé con una reliquia de 1877 en la Manchester Art Gallery, pintada por Saunders y Sargent. El óleo, de estilo realista, casi fotográfico, se titula Interior of the Manchester Royal Exchange y representa, básicamente, la versión analógica del LinkedIn más caro de la época.

En su momento, aquella elegante sala era considerada la sala de comercio más grande del mundo. Quizá por eso los 231 caballeros que aparecen en el lienzo pagaron de su bolsillo para formar parte de él. Una oportunidad para ser inmortalizados como la élite industrial de la época que nadie quería dejar escapar. A finales del siglo XIX no había pantallas ni internet en las que aparecer, pero las ganas de perdurar y figurar ya se habían inventado mucho antes de las redes sociales.

Lo que tampoco había era mujeres en la sala. Quizá, como sigue ocurriendo hoy en muchos eventos y consejos de administración, las mujeres invitadas no pudieron asistir ese día. O no quisieron salir. O quizá simplemente no había ninguna.

Si hoy utilizáramos ese cuadro de 1877 como dataset para entrenar un algoritmo de selección de talento, el resultado sería bastante predecible: el modelo concluiría que los únicos candidatos válidos para dirigir empresas, invertir capital o tomar decisiones económicas son hombres de semblante serio y sombrero de copa.

No sería un error del algoritmo, sino una lección aprendida del pasado. Algo parecido ocurrió en 2015, cuando Amazon descubrió que su sistema de inteligencia artificial para evaluar currículos penalizaba a las mujeres porque se entrenaba con el histórico de contrataciones de la década anterior, dominado por hombres.

Los algoritmos no entienden contextos históricos, aprenden patrones. Y si los datos del pasado reflejan una realidad sesgada, el riesgo es evidente. Sin auditoría ni diversidad en los datos, la inteligencia artificial no corrige la historia, la automatiza.

A comienzos del siglo XX el arte rompió con el realismo burgués y abrazó las vanguardias, obsesionadas con el movimiento, el color y la ruptura de las formas. Es el caso de Delaunay, que en su cuadro Drame Politique representó el momento en que Henriette Caillaux, esposa del ministro de finanzas francés, disparaba mortalmente al director del periódico Le Figaro, después de que este acusara a su marido de corrupción.

Sorprendentemente, la señora Caillaux fue juzgada y absuelta. El argumento fue tan revelador como perturbador: una mujer no podía ser culpable de un crimen premeditado porque su naturaleza emocional la hacía incapaz de planificar algo tan complejo. Era 1914, y mientras las primeras sufragistas reclamaban derechos políticos en las calles, la justicia seguía considerándolas demasiado irracionales para ser responsables de sus propios actos.

Más de un siglo después, los cambios sociales y, por supuesto, artísticos, son evidentes. Hoy las mujeres ocupan alrededor de un 34% de los asientos en los consejos de administración de las grandes empresas europeas, y en España ya rozan el 38% en las compañías cotizadas, acercándose por fin al umbral del 40% que la regulación europea intenta consolidar. Un avance impensable en la época delManchester Royal Exchange. Y, sin embargo, todavía queda mucho por hacer.

Si hoy Saunders y Sargent volvieran a pintar un cuadro para representar a los fundadores de startups, es posible que la imagen no fuera tan distinta a la de 1877. Según datos de 2023, las empresas emergentes fundadas exclusivamente por mujeres en Europa captaron un raquítico 1,8% del capital riesgo. En Estados Unidos apenas alcanza el 2%.

Lo más frustrante de estas cifras es que no se trata de rendimiento. Según ClosingGap, las startups lideradas por mujeres generan un 10% más de ingresos y tienen una tasa de fracaso un 27% menor que las fundadas por hombres.

En un mundo donde la tecnología avanza exponencialmente y la inteligencia artificial empieza a perfilar nuestro presente, y también nuestro futuro, la diversidad no es solo una cuestión de justicia, es una cuestión de calidad del dato. Porque si los algoritmos se entrenan con el pasado, el riesgo es evidente: automatizar los sesgos que todavía no hemos corregido. No se trata solo de combatir una injusticia ética, se trata de evitar un riesgo sistémico.

A diferencia de los señores del Manchester Royal Exchange, las mujeres de hoy no queremos pagar para salir en la foto. Queremos que las oportunidades reflejen el talento que existe, no las inercias del pasado. Porque si el capital y los datos siguen mirando al pasado, el futuro no será más que una versión digital de aquel cuadro de 1877: elegante, preciso y profundamente equivocado.