A medida que los trabajos estén automatizados, ¿se verán afectados por igual los hombres y las mujeres?

¿Cómo será el trabajo para la próxima generación de mujeres, especialmente a medida que se automaticen (o incluso se sustituyan) más funciones por inteligencia artificial (IA)? ¿Y cómo pueden los líderes garantizar que la IA no provoque prejuicios de género en sus organizaciones? Las investigaciones recientes están empezando a responder a estas preguntas y las perspectivas son dispares: por un lado, las mujeres podrían librarse de las interrupciones laborales a las que se enfrentarán los hombres a largo plazo. Por otro lado, la falta de diversidad de género en los trabajos relacionados con la IA podría reflejarse en las herramientas que se crean y afectar a la contratación o el ascenso de mujeres. Los empleadores deberían pensar en esta redistribución de los puestos de trabajo con antelación para garantizar que la ola de despidos tras el cambio tecnológico no provoque un empeoramiento repentino del equilibrio de género en la organización.

••• Escribo este artículo mientras mi hija pequeña duerme. Como todos los padres primerizos, su padre y yo hemos pasado los últimos meses en una neblina adormecida y llena de alegría conociéndola e imaginando cómo sería su futuro. Esto aporta una nueva intensidad y un poco más de inquietud a mi función de asesorar sobre el futuro del trabajo. ¿Cómo será el trabajo para esta generación de mujeres jóvenes, especialmente a medida que cada vez más de nuestras funciones se automatizan (o incluso se sustituyen) por inteligencia artificial (IA)? ¿Y cómo pueden los líderes garantizar que la IA no provoque prejuicios de género en sus organizaciones? Las investigaciones recientes están empezando a responder a estas preguntas y las perspectivas son dispares: por un lado, las mujeres podrían librarse de las interrupciones laborales a las que se enfrentarán los hombres a largo plazo. Por otro lado, la falta de diversidad de género en los trabajos relacionados con la IA podría reflejarse en las herramientas que se crean y afectar a la contratación o el ascenso de mujeres. En primer lugar, el impacto de la IA en el trabajo se verá influido por la distribución de las mujeres y los hombres en determinados trabajos. Si bien es posible que una herramienta de IA no esté diseñada para reemplazar las tareas de mujeres u hombres en particular, muchas ocupaciones tienen una distribución actual tan sesgada que las olas de automatización pueden recaer más en las mujeres o los hombres en momentos determinados.[Datos de la Oficina de Estadísticas Laborales](https://www.bls.gov/cps/cpsaat11.htm) muestran que hay una distribución de género desequilibrada entre los trabajos más comunes en los Estados Unidos en la actualidad. Los puestos de profesores de primaria y secundaria, enfermeras tituladas y secretarias y asistentes administrativas están compuestos por al menos un 80% de mujeres cada uno; mientras que los trabajos como conductores de camiones y trabajadores de la construcción emplean a más del 90% de hombres. Porque las herramientas de IA tenderán a[automatizar las tareas, en lugar de tareas completas](https://jwel.mit.edu/news/machine-learning-will-replace-tasks-not-jobs-say-mit-researchers%C2%A0), muchas ocupaciones se verán afectadas de manera desigual. Si bien la distribución por género de las ocupaciones puede cambiar con el tiempo, [PwC ha estimado](https://www.pwc.co.uk/economic-services/assets/international-impact-of-automation-feb-2018.pdf) que los cambios de trabajo afectarán a más mujeres que hombres de aquí a finales de la década de 2020. Este impacto desproporcionado en las mujeres se debe en gran medida al elevado número de mujeres empleadas en ocupaciones de oficina: en los EE. UU., por ejemplo,[El 94% de las secretarias y asistentes administrativas son mujeres](https://www.bls.gov/cps/cpsaat11.htm). Este tipo de funciones se ven afectadas de manera desproporcionada por los avances tecnológicos, como los asistentes automatizados y un software de correo electrónico, calendario y finanzas más inteligentes. Este panorama cambia a medio plazo. A medida que se desarrollen nuevas capacidades de IA, como las tecnologías de conducción autónoma, los cambios de trabajo afectarán a más hombres que mujeres entre finales de la década de 2020 y mediados de la década de 2030. Durante esos años, la automatización es[predijo](https://www.pwc.co.uk/economic-services/assets/international-impact-of-automation-feb-2018.pdf) provocar la pérdida de puestos de trabajo en lo que actualmente son industrias con muchos hombres, como la construcción y el transporte. Los empleadores deberían pensar en esta redistribución de los puestos de trabajo con antelación para garantizar que la ola de despidos tras el cambio tecnológico no provoque un empeoramiento repentino del equilibrio de género en la organización. Esto podría significar ralentizar la pérdida de puestos de trabajo para que la organización pueda adaptarse. Lograr la paridad de género en las áreas en las que los puestos de trabajo son más seguros, como los puestos directivos, se hace aún más importante. En segundo lugar, tenga en cuenta que la representación actual de las mujeres en los puestos relacionados con la IA es inequívocamente baja. Según[Datos de 2018 del Foro Económico Mundial y LinkedIn](http://reports.weforum.org/global-gender-gap-report-2018/assessing-gender-gaps-in-artificial-intelligence/?doing_wp_cron=1570938318.1474010944366455078125) , solo el 22% de los puestos de trabajo en inteligencia artificial los ocupan mujeres, y aún menos ocupan los puestos más altos. Se trata de una disparidad importante, porque quienes aprendan sobre las tecnologías de IA, experimenten con ellas e implementen crearán las herramientas que las organizaciones utilizan en el día a día, y cualquier sesgo inconsciente incorporado a las decisiones que tomen podría tener graves consecuencias. Por ejemplo, cada vez más departamentos de recursos humanos utilizan algoritmos para ayudar a revisar los currículums, realizar entrevistas, determinar la paga y detectar problemas de rendimiento. Estas herramientas suelen tener la intención de ser más objetivas que la toma de decisiones humanas, pero pueden salir mal fácilmente. Por ejemplo, Amazon [abandonó su herramienta de contratación de IA](https://www.reuters.com/article/us-amazon-com-jobs-automation-insight/amazon-scraps-secret-ai-recruiting-tool-that-showed-bias-against-women-idUSKCN1MK08G) después de descubrir que mostraba preferencia por los candidatos masculinos antes que por los femeninos. Los líderes de las organizaciones que utilizan herramientas de IA pueden ayudar a evitar el uso de herramientas con sesgo de género alentando a los diversos equipos técnicos siempre que sea posible. Que más mujeres desarrollen herramientas puede ayudar a los equipos a detectar sesgos de género involuntarios, como entrenar un algoritmo con datos históricos que refleje la desigualdad de género en cuanto a las personas contratadas o ascendidas. Los líderes también deberían comprobar periódicamente que las pruebas utilizadas para detectar los sesgos de género están completas. Esto se debe a que la herramienta resultante puede seguir produciendo resultados diferentes para mujeres y hombres, incluso cuando se ha entrenado un algoritmo sin utilizar el género como parámetro de datos. En el caso de los currículums, un algoritmo puede tratar un intervalo entre los trabajos o un período más largo sin ascensos como indicadores negativos, pero puede deberse a motivos no relacionados con el trabajo, como que una madre pase más tiempo en casa alrededor del nacimiento de sus hijos. Una herramienta que dé consejos justos sobre la contratación, el desempeño, los ascensos o la remuneración basándose en los currículums debería ofrecer las mismas respuestas sobre hombres y mujeres de igual competencia, sin dar por sentado que los currículums de hombres y mujeres siempre tendrán el mismo aspecto. ¿Qué significa todo esto para niñas como mi hija, que se incorporarán a la fuerza laboral dentro de dos décadas más o menos? Hay riesgos importantes que sortear en los próximos años, especialmente cuando se juzga a las mujeres que utilizan herramientas basadas en datos del mundo tal como es, en lugar del mundo como debe ser. Los líderes deberían hacer sus propias comprobaciones para asegurarse de que las herramientas de IA que utilizan sus organizaciones ayudan a revelar el talento femenino, en lugar de pasarlo por alto accidentalmente. Al mismo tiempo, la infrarrepresentación de las mujeres en los puestos de ciencia y tecnología se produce junto con un[sobrerrepresentación de mujeres](https://www.bls.gov/cps/cpsaat11.htm) en los tipos de funciones que requieren inteligencia emocional y habilidades de comunicación avanzadas, como patólogos del habla, profesores de preescolar o terapeutas ocupacionales, por nombrar algunos. Como habilidades como la empatía y la colaboración son de las más difíciles de recrear en las herramientas de IA, es probable que muchas de estas ocupaciones estén a salvo de la disrupción tecnológica. De cara al futuro, una buena posibilidad del auge de la IA es que la capacidad de las personas para entenderse y trabajar juntas se valore más a medida que las herramientas tecnológicas nos superen en otros ámbitos. Mi optimismo también me hace preguntarme si, a medida que los trabajadores se inclinan por las funciones más seguras, podría haber un mayor equilibrio de género en los trabajos que tradicionalmente han estado dominados por hombres o mujeres. Si es así, esto abre una mayor variedad de opciones —y la posibilidad de una mayor satisfacción laboral— tanto para nuestros hijos como para nuestras hijas.