El artículo explora el uso de Word2Vec y FastText para convertir nombres de ocupaciones en representaciones vectoriales y analizar su polaridad de género. Se emplearon dos bases de datos colombianas para preparar y limpiar los datos. Mediante clasificadores, se evaluó cómo la polaridad de género afecta la clasificación de ocupaciones y salarios. Se utilizó ANOVA y pruebas de Tukey para el análisis estadístico. Se descubrió que modelos como ExtraTreesClassifier y XGBClassifier presentaron menores diferencias de precisión entre géneros, sugiriendo que tienden a clasificar con mayor exactitud a los hombres. Sin embargo, no se evidenció una preferencia clara en las predicciones de los modelos hacia un género específico tras manipular las variables relacionadas con denominaciones profesionales. El estudio destaca la importancia de abordar los sesgos sistémicos en representaciones semánticas que pueden perpetuar prejuicios existentes.