Este 11 de febrero, desde la UNESCO hasta cada rincón de México, el mensaje fue claro: las niñas no solo pueden estar en la ciencia, deben liderarla. Ministras, científicas y autoridades coincidieron en algo fundamental: la inteligencia artificial, la robótica, la biotecnología y las tecnologías emergentes necesitan más miradas diversas, más creatividad y más talento femenino. No es un gesto simbólico; es una necesidad para construir soluciones más justas, éticas e inclusivas. La invitación es directa y poderosa: las niñas de hoy pueden ser las científicas, programadoras e innovadoras que transformen el mañana.
Pero esta invitación no puede quedarse en palabras bonitas. Significa abrir laboratorios y centros de innovación a visitas escolares, impulsar clubes de ciencia permanentes, ofrecer mentorías con mujeres científicas, garantizar becas y espacios seguros, y acompañar a las niñas desde la primaria hasta la universidad. Significa enseñar inteligencia artificial con ética y sin sesgos, fomentar el pensamiento crítico y asegurar que cada niña que sienta curiosidad por las matemáticas, la programación o la ingeniería tenga una comunidad que la respalde. No se trata solo de inspirar vocaciones, sino de sostenerlas.
A cada niña que siente curiosidad por cómo funciona el mundo, que pregunta “¿por qué?” y “¿qué pasaría si…?”: la ciencia también es tu lugar. STEM, la IA y las tecnologías emergentes necesitan tu imaginación, tu sensibilidad y tu valentía. Y a las familias, docentes, instituciones y gobiernos les corresponde convertir esta invitación en oportunidades concretas, medibles y continuas. Porque cuando una niña entra a la ciencia, no solo cambia su vida: cambia el futuro de todos.
Sobre el autor
Dra. Zobeida Jezabel Guzmán Zavaleta, es Doctora y Maestra en Ciencias con especialidad en Ciencias Computacionales por el Instituto de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE). Actualmente, la Dra. Guzmán es Directora General de Doctorados en la UDLAP. Su área de investigación combina técnicas inteligencia artificial, visión computacional, aprendizaje de máquina, aprendizaje profundo, procesamiento de imágenes, video y audio digitales, así como esteganografía y marcas de agua para ocultamiento de datos.