Como los empleos están automatizados, ¿se verán afectados por igual los hombres y las mujeres?

Estoy escribiendo este artículo mientras mi hija duerme. Como todos los padres nuevos, su padre y yo hemos pasado los últimos meses en una bruma llena de alegría y sueño de llegar a conocerla e imaginar cómo podría ser su futuro. Esto trae una nueva intensidad, y un poco más de inquietud, a mi función asesorando sobre el futuro del trabajo. ¿Cómo será el trabajo para esta generación de mujeres jóvenes, especialmente cuando cada vez más de nuestros roles están siendo automatizados, o incluso reemplazados, por la inteligencia artificial (IA)? ¿Y cómo pueden los líderes asegurar que la IA no conduzca al sesgo de género en sus organizaciones? Las investigaciones recientes están empezando a responder a estas preguntas, y las perspectivas son desiguales: por un lado, las mujeres pueden quedar libres de las interrupciones laborales que los hombres enfrentarán a largo plazo. Por otra parte, la falta de diversidad de género en los empleos relacionados con la IA podría reflejarse en los instrumentos que se crean, afectando tanto la contratación como la promoción de mujeres.

En primer lugar, el impacto de la IA en el trabajo se verá influido por la distribución de mujeres y hombres en determinados puestos de trabajo. Aunque una herramienta de inteligencia artificial puede no estar diseñada para reemplazar las tareas de las mujeres o los hombres en particular, muchas ocupaciones están tan sesgadas en su distribución actual que las olas de automatización pueden ser sentidas más por las mujeres, o por los hombres, en momentos particulares. Datos de la Oficina de Estadísticas Laborales muestran que hay una distribución desequilibrada de género entre los empleos más comunes en los Estados Unidos hoy en día. Los puestos de trabajo como maestros de enseñanza primaria y media, enfermeras registradas, secretarias y auxiliares administrativos representan cada uno al menos el 80% de mujeres; mientras que los trabajos como camioneros y trabajadores de la construcción emplean a más del 90% de hombres.

Debido a que las herramientas de IA tenderán a automatizar tareas, en lugar de trabajos completos, muchas ocupaciones se verán afectadas de manera desigual. Si bien la distribución por géneros de las ocupaciones puede cambiar con el tiempo, PwC ha estimado que más mujeres que hombres se verán afectadas por los cambios de empleo entre ahora y finales de la década de 2020. Este efecto desproporcionado en las mujeres se basa en gran medida en el elevado número de mujeres empleadas en ocupaciones administrativas: en los Estados Unidos, El 94% de los secretarios y auxiliares administrativos son mujeres. Este tipo de roles se ven afectados desproporcionadamente por desarrollos tecnológicos como los asistentes automatizados y el correo electrónico, el calendario y el software financiero más inteligente.

Este panorama cambia a medio plazo. A medida que se desarrollen nuevas capacidades de IA, como las tecnologías de autoconducción, más hombres que mujeres se verán afectados por los cambios de empleo entre finales de la década de 2020 y mediados de la década de 2030. Durante esos años, la automatización es predijo para provocar la pérdida de puestos de trabajo en lo que actualmente son industrias pesadas para hombres, como la construcción y el transporte. Los empleadores deberían estar pensando en esta redistribución de puestos de trabajo por adelantado, para ayudar a garantizar que una ola de despidos tras el cambio tecnológico no lleve a un empeoramiento repentino del equilibrio de género en la organización. Esto podría significar reducir la pérdida de puestos de trabajo para permitir que la organización se ajuste. El objetivo de lograr la paridad entre los géneros en las esferas en que los empleos son más seguros, como las funciones de gestión, adquiere aún más importancia.

En segundo lugar, considerar que la representación actual de las mujeres en los empleos relacionados con la IA es inequívocamente pobre. De acuerdo con Datos 2018 del Foro Económico Mundial y LinkedIn, sólo el 22% de los puestos de trabajo en inteligencia artificial están ocupados por mujeres, y aún menos ocupan los puestos más altos. Esta es una disparidad importante, porque aquellos que aprenden, experimentan e implementan tecnologías de IA crearán las herramientas que las organizaciones usan en el día a día, y cualquier sesgo inconsciente relacionado con sus decisiones podría tener consecuencias graves. Por ejemplo, cada vez más departamentos de recursos humanos utilizan algoritmos para ayudar a analizar los currículos, realizar entrevistas, determinar los salarios y detectar problemas de rendimiento. Estas herramientas a menudo están destinadas a ser más objetivas que la toma de decisiones humanas, pero fácilmente pueden ir mal. Por ejemplo, Amazon abandonó su herramienta de reclutamiento de IA después de descubrir que daba preferencia a los candidatos varones sobre las mujeres.

Los líderes de las organizaciones que utilizan herramientas de inteligencia artificial pueden ayudar a prevenir el uso de herramientas sesgadas de género alentando a diversos equipos técnicos siempre que sea posible. Tener más mujeres desarrollando herramientas puede ayudar a los equipos a detectar sesgos de género involuntarios, como entrenar un algoritmo sobre datos históricos que refleje la desigualdad de género en quién es contratado o promovido. Los líderes también deben verificar regularmente la integridad de las pruebas utilizadas para detectar sesgos de género. Esto se debe a que una herramienta resultante puede producir resultados diferentes para mujeres y hombres incluso cuando un algoritmo ha sido entrenado sin usar el género como parámetro de datos. En el caso de los currículos, una brecha entre puestos de trabajo o un período más largo sin ascensos puede tratarse mediante un algoritmo como indicadores negativos, pero podría deberse a razones no relacionadas con el trabajo, como una madre que pasa más tiempo en casa alrededor del nacimiento de los hijos. Una herramienta que ofrezca consejos justos sobre contratación, desempeño, ascensos o salarios basados en currículos debe proporcionar las mismas respuestas sobre hombres y mujeres de igual competencia, sin asumir que los currículos masculinos y femeninos siempre tendrán el mismo aspecto.

¿Qué significa todo esto para chicas como mi hija, que entrarán en la fuerza laboral dentro de dos décadas más o menos? En los próximos años hay riesgos considerables que recorrer, especialmente cuando se juzga a las mujeres utilizando herramientas construidas sobre los datos del mundo tal y como son, en lugar del mundo como debería ser. Los líderes deben hacer sus propias comprobaciones para asegurarse de que las herramientas de IA que utilizan sus organizaciones están ayudando a revelar el talento femenino, en lugar de ignorarlo accidentalmente.

Al mismo tiempo, la escasa representación de la mujer en las funciones de ciencia y tecnología se está produciendo junto con una exceso de representación de la mujer en los tipos de roles que requieren inteligencia emocional y habilidades de comunicación avanzadas, como patólogos del habla, maestros de preescolar o terapeutas ocupacionales, por nombrar algunos. Dado que las habilidades como la empatía y la colaboración se encuentran entre las que son más difíciles de recrear en las herramientas de IA, muchas de estas ocupaciones probablemente estarán más seguras frente a la interrupción tecnológica. Mirando hacia el futuro, una feliz posibilidad del ascenso de la IA es que la capacidad de las personas para comprenderse y trabajar juntos pueda ser más valorada a medida que las herramientas tecnológicas nos sobrepasen en otras áreas. Mi optimismo también me hace preguntarme si, a medida que los trabajadores gravitan hacia los papeles más seguros, puede haber un mayor equilibrio de género en los empleos que tradicionalmente han estado dominados por los hombres o por las mujeres. De ser así, esto abre una mayor variedad de opciones — y la posibilidad de una mayor satisfacción en el trabajo — tanto para nuestros hijos como para nuestras hijas.

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Emma Martinho-Truswell via HBR.org