Durante años, la presencia latina en Silicon Valley se contó con una estadística de diversidad o una fotografía de celebración cultural. La inteligencia artificial obliga a mirar otra cosa: quién diseña los sistemas, quién decide qué productos llegan al mercado, quién controla la infraestructura y quién puede financiar la siguiente empresa.

La respuesta sigue siendo desigual, pero ya no es ausencia.

Carolina Parada, nacida en Venezuela, dirige el área de robótica de Google DeepMind. Su trabajo no ocurre en la periferia de la AI: busca construir la capa de inteligencia capaz de operar robots en el mundo físico. Antes pasó por reconocimiento de voz, conducción autónoma y sistemas que aprendieron a escuchar órdenes humanas. Ese recorrido muestra algo que suele perderse cuando se habla de representación: una mujer latina puede estar en el lugar exacto donde una tecnología deja de ser una demostración y comienza a convertirse en infraestructura.

Ana Corrales, nacida en Costa Rica, ocupa otra zona del poder. Como directora de operaciones del negocio de hardware de consumo de Google, ha supervisado la maquinaria que convierte investigación, chips, cadenas de suministro y diseño en dispositivos que llegan a millones de personas. Pixel, Tensor, Nest y Fitbit no existen únicamente por una idea de laboratorio. Requieren operaciones, fabricación y decisiones de escala. En la economía de la AI, ese poder de ejecución importa tanto como entrenar un modelo.

El poder no está solo en el código

La narrativa dominante premia a quien funda una empresa o aparece en una keynote. Silicon Valley, sin embargo, se sostiene sobre una arquitectura más amplia: científicas, ejecutivas de operaciones, inversionistas, investigadoras de sesgos, constructoras de comunidad y fundadoras que traducen la tecnología para mercados ignorados.

Laura Montoya, fundadora de Accel AI Institute y Latinx in AI, trabaja precisamente en esa frontera. Su campo es la inteligencia artificial responsable, la representación en los datos y la construcción de redes para personas que suelen llegar al sector sin las conexiones heredadas de Stanford, grandes laboratorios o firmas de venture capital.

Lolita Taub, general partner de Ganas Ventures, ocupa otro punto decisivo: la asignación de capital. Sigue e invierte en compañías tecnológicas y utiliza AI para ampliar la búsqueda de oportunidades y el acompañamiento a fundadores. Esto importa porque la industria no se define solamente por quién tiene buenas ideas. La define quien recibe dinero para convertirlas en compañías.

Las cifras explican la distancia. SomosVC encontró que las personas latinas representan apenas 1,6% de los profesionales de inversión en fondos con más de 100 millones de dólares bajo gestión. El 79% de esos fondos no tenía ningún profesional latino en su equipo. Solo 35% de los inversionistas latinos identificados por la organización vivía en el Bay Area.

En otras palabras, las latinas pueden estar construyendo productos y comunidades mientras permanecen lejos de las mesas que deciden qué se financia, cuánto vale y quién conserva la propiedad.

Visibilidad no es propiedad

El auge de la AI ha creado una ilusión estadística. PitchBook informó que las compañías estadounidenses con al menos una fundadora captaron un récord de 73.600 millones de dólares en 2025. Pero aproximadamente dos tercios del capital invertido en empresas con fundadoras fue a AI y más de 30.000 millones provinieron solamente de Scale AI y Anthropic. Un récord agregado puede esconder una concentración extrema.

La categoría “empresa con una fundadora” tampoco responde cuántas de esas mujeres son latinas, cuánta participación conservan ni qué poder tienen sobre la compañía. Cuando los datos dejan de distinguir raza, origen, cargo y propiedad, la representación se vuelve más fácil de celebrar y más difícil de auditar.

Ese vacío también es una historia. La economía más obsesionada con medirlo todo todavía produce información insuficiente sobre quiénes son las latinas que construyen AI y cuánto capital controlan.

Una generación que no cabe en el relato habitual

También hay fundadoras que trabajan fuera de los laboratorios más famosos. Laura I. Gómez creó Atipica para utilizar inteligencia artificial y datos en procesos de talento con menos sesgos. Yovana Rosales fundó AI.Latina para acercar estas herramientas a carreras y pequeños negocios. Son proyectos distintos, pero comparten una disputa: evitar que la comunidad latina aparezca únicamente como consumidora, fuerza laboral o conjunto de datos.

La lista no debe convertirse en un salón de la fama. Una colección de nombres puede producir inspiración sin alterar la distribución del poder. La pregunta útil es qué rutas hicieron posible esas carreras, quién las financió, qué redes abrieron puertas y cuántas mujeres pueden repetirlas.

Durante Hispanic Heritage Month abundan los homenajes al origen. LEVEL propone otra conversación. Celebrar importa, pero contar quién diseña, opera, financia y posee la nueva economía importa más.

Las latinas ya están dentro de la historia de la AI. Lo que falta es construir una medida honesta de su poder.

Fuentes consultadas

Google DeepMind, perfil de Carolina Parada y Gemini Robotics: https://deepmind.google/

Berkeley Haas, perfil de Ana Corrales.

Latinx in AI: https://www.latinxinai.org/

Ganas Ventures: https://www.ganas.vc/

SomosVC, State of Latino/a VCs.

PitchBook, Female Founders VC Fundraising Dashboard, 2025.

Nota de verificación: los perfiles y cargos fueron contrastados con fuentes institucionales. Las cifras de SomosVC describen una muestra específica de fondos; los casos citados no se presentan como una estadística de toda la comunidad latina.