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Chiudere il Gender Gap in Tecnologia ed AI

donna che lavora al computer con davanti tanti schermi diversi
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Siamo nel pieno di una rivoluzione tecnologica che sta riscrivendo le regole del gioco economico e sociale. Tuttavia, come evidenziato nel recente White Paper del World Economic Forum, Gender Parity in the Intelligent Age (Marzo 2025), discusso a Davos a gennaio 2026, la rapidità di questa trasformazione rischia di amplificare le disuguaglianze esistenti se non agiamo con una visione strategica e inclusiva.

Ad oggi, le donne rappresentano il 28,2% della forza lavoro STEM a livello globale. Non si tratta solo di una questione di equità; è un imperativo strategico: integrare pienamente le donne nello sviluppo dell’AI permetterebbe di raddoppiare il bacino di talenti, sbloccando nuovi livelli di innovazione e competitività per le aziende che sapranno farlo per prime.

Il problema non nasce oggi, ma persiste lungo l’intero ciclo di carriera, un fenomeno noto come “leaky pipeline” (una tubatura che perde talenti). Sebbene in alcune regioni, come – forse sorprendentemente – il Medio Oriente e il Nord Africa, si sia raggiunta la parità tra i laureati in discipline scientifiche, la vera sfida resta la conversione di questo talento nel mercato del lavoro.

Un dato particolarmente critico riguarda le nuove generazioni. Secondo la ricerca condotta dall’Oliver Wyman Forum, il gap nell’utilizzo dell’AI generativa è massimo proprio tra i lavoratori della Generazione Z: il 71% degli uomini la usa settimanalmente, contro solo il 59% delle donne. Se non colmato, questo divario limiterà drasticamente le opportunità femminili nelle occupazioni del futuro.

L’Intelligenza Artificiale può essere però anche la soluzione. Reshma Saujani, fondatrice di Girlswho Code e Moms First, racconta come la tecnologia possa abbattere barriere strutturali. Il progetto PaidLeave.ai ne è l’esempio perfetto: uno strumento basato su AI che aiuta i genitori a navigare tra le complessità burocratiche per ottenere i congedi retribuiti, trasformando un sistema complicato in un supporto accessibile che favorisce la permanenza delle madri nel mondo del lavoro.
Come sottolinea Saujani, “l’AI sarà valida solo quanto lo saremo noi”: se la usiamo per innovare e risolvere problemi sistemici, i benefici saranno enormi. L’Intelligenza Artificiale potrebbe essere il più grande acceleratore di parità della nostra epoca. Sta a noi assicurarci che lo diventi davvero giuste per accelerare questa transizione.

In ogni caso, in un mondo dove gli algoritmi sono sempre più dominanti, le competenze prettamente umane come l’empatia e lo spirito critico diventano il vero vantaggio competitivo.
Ayumi Moore Aoki, fondatrice di Women in Tech Global, spiega nell’intervista How to fix the talent pipeline che queste sono abilità che l’AI non può autenticamente apprendere e in cui le donne spesso eccellono, portando una guida etica fondamentale nel decidere se un output tecnologico rispecchia i valori che vogliamo rispettare come società.

Tuttavia, resta un ostacolo economico imponente: solo il 2,6% dei finanziamenti globali di Venture Capital è destinato a team composti esclusivamente da donne. Per questo sono necessari impegni concreti come l’Osaka Protocol, un quadro multilaterale che mira a impattare la vita di 100 milioni di donne entro il 2030 attraverso obiettivi misurabili. Per chiudere davvero il technological gender gap e non restare indietro nella “corsa all’AI”, le soluzioni proposte sono diverse:

  1. Upskilling durante l’orario di lavoro: La formazione sull’AI deve essere accessibile e non penalizzare chi, spesso le donne, deve gestire carichi familiari extra-lavorativi.
  2. Hiring ed Equity: Con il 99% delle aziende Fortune 500 che usa l’automazione nelle assunzioni, è vitale che l’AI sia progettata per eliminare i bias storici, non per replicarli.
  3. Inclusività nell’IT e nelle Decisioni: I budget per l’AI non devono restare confinati nei dipartimenti tecnici a bassa rappresentanza femminile; bisogna allargare la base dei decisori alle leader delle diverse unità di business.
  4. Mastering del Prompt Engineering: Imparare a dialogare con le macchine è la nuova alfabetizzazione. Dobbiamo porre le domande giuste e, soprattutto, verificare sempre i dati per contrastare la disinformazione.

Chiudere il technological gender gap nell’AI non è un progetto “nice to do”, ma il cuore di una crescita economica resiliente e sostenibile. Come suggerisce sempre Ayumi Moore Aoki, la chiave è circondarsi delle persone giuste, puntare sulla forza e l’accountability del team — seguendo i principi del libro “Who not How” — per trasformare la visione in realtà.

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