Como a IA poderia ajudar - ou impedir - mulheres na força de trabalho

Há pouca dúvida de que Inteligência Artificial (AI) - A capacidade dos computadores e outras máquinas de trabalhar de forma inteligente sem intervenção humana - transformarão o mundo de maneiras profundas. Quando e onde seu impacto será mais difícil de prever. Uma coisa é certa: a IA interromperá completamente os padrões de emprego. Nas próximas décadas, dezenas de milhões de empregos serão eliminadas - e criadas. E a IA tocará todos nós de inúmeras maneiras, pois permeia a tomada de decisão e outros processos no local de trabalho.

Como a IA afetará as mulheres e seus empregos? Como isso afetará o número de mulheres na força de trabalho? E como pode exacerbar-ou mitigar-a atual lacuna de gênero no oleoduto da liderança corporativa?

Os sinais iniciais apresentam causa de preocupação. O Fundo Monetário Internacional (FMI) projeta que 11% dos empregos atualmente mantidos por mulheres (uma porcentagem maior do que os atualmente mantidos por homens) correm risco de eliminação como resultado da IA ​​e de outras tecnologias digitais. E houve relatos de algoritmos de IA em software de gerenciamento de talentos que geram resultados inclinados contra mulheres por causa de um viés cumulativo assado nos dados nos quais os algoritmos são treinados. A imagem, embora preocupante, não é categoricamente negativa. O desafio adiante é garantir que, na pressa da mudança, a IA não deixasse as mulheres de lado. De fato, estamos confiantes de que, com esforços rápidos e proativos, empresas e líderes podem tornar a IA um benefício líquido para as mulheres. No entanto, de acordo com o FMI, as mulheres são mais vulneráveis ​​à perda de empregos da automação e da IA ​​do que os homens. Uma olhada nos exemplos do setor mostra o porquê.

In this article, we look at the potential gender-related impact of AI. The picture, although troubling, is not categorically negative. The challenge ahead is to ensure that, in the rush of change, AI does not cast women aside. In fact, we are confident that with prompt and proactive efforts, companies and leaders can make AI a net benefit to women.

Reskilling Will Be Crucial in Preventing Job Loss

Jobs that are stereotypically considered men’s jobs, such as truck driving or working on factory assembly lines, are what might first come to mind when one considers AI’s potential job-killing effects. Yet, according to the IMF, women are more vulnerable to job loss from automation and AI than are men. A look at industry examples shows why.

Considere serviços financeiros. As mulheres representam quase 50% da força de trabalho total desse setor, mas ocupam apenas 25% dos cargos de gerenciamento sênior, muitos dos quais são isolados dos choques da automação. Em vez disso, as mulheres predominam nos trabalhos administrativos e administrativos rotinizados que estão em alto risco de eliminação. Nos EUA, por exemplo, 85% dos caixas bancários são do sexo feminino. Esse padrão é verdadeiro em indústrias dominadas por mulheres, como assistência médica e educação, que são menos ameaçadas pela automação.

In the near to intermediate term, it’s not so much that jobs will be eliminated as that tasks will be automated. Yet here, too, women may miss out on the upside of the AI and digital revolution because they are underrepresented in jobs that require science, technology, engineering, and math training—including jobs in AI itself. Women hold 56% of university degrees overall but just 36% of STEM degrees and make up only 25% of the STEM workforce. Only 22% of AI professionals are women, according to Um estudo sobre lacunas de gênero conduzido pelo Fórum Econômico Mundial em colaboração com o LinkedIn . E no aprendizado de máquina, um ramo da IA, as mulheres representam apenas 12% dos principais pesquisadores. Grande parte do crescimento adicional do emprego ocorrerá em áreas que exigem colaboração de tecnologia humana, como gerenciar dados, trabalhar efetivamente com ferramentas e aplicativos de tecnologia e identificar melhorias de eficiência. Muitas mulheres já são hábeis nessas áreas. A resgate e a upskill, então, podem mudar as chances e oferecer oportunidades significativas para as mulheres.

Government, companies, and women as individuals can take steps to reverse these trends. Much of the additional job growth will come in areas that require human-technology collaboration, such as managing data, working effectively with tech tools and applications, and identifying efficiency improvements. Many women are already adept in these areas. Reskilling and upskilling, then, can flip the odds and offer significant opportunities for women.

Pesquisas realizadas pelo BCG e pelo Fórum Econômico Mundial descobriram que 95% dos trabalhadores americanos em risco poderiam ser treinados com sucesso para empregos que pagam o mesmo que ou mais do que suas posições atuais e oferecem melhores perspectivas de crescimento. Rescating exigiria um investimento significativo, mas as empresas poderiam resinar com lucro 25% de seus trabalhadores, e 77% dos trabalhadores poderiam ser treinados por meio de programas ou subsídios governamentais com um custo -benefício líquido.

nem negócios individuais nem a economia como um todo podem pagar o Custos de uma lacuna de gênero aumentada na força de trabalho . Como parte do gerenciamento de suas necessidades da força de trabalho e de se preparar para a IA e outras tecnologias de desrevantes de empregos, as empresas devem avaliar a composição de gênero de sua força de trabalho nas descrições do trabalho. Eles precisam estar cientes dos efeitos relacionados ao gênero da eliminação do trabalho, particularmente em situações que indicam um forte argumento comercial para a resgate. Os governos também precisam investir em treinamento para mulheres. E as mulheres como indivíduos precisam aproveitar as oportunidades para desenvolver as habilidades necessárias para os empregos e os planos de carreira do futuro. O padrão de diminuição da representação nos degraus mais altos da escada na carreira nos campos STEM também se aplica amplamente no mundo corporativo: 56% dos graduados da universidade são mulheres, mas as mulheres representam apenas 38% da força de trabalho total, 26% dos classificações gerenciais, 15% das posições de nível executivo e 5% dos classificados dos CEOs. Como, então, a IA afetará a diversidade de gênero no pipeline de liderança? Ajudando a melhorar a retenção de mulheres funcionários; e, potencialmente, intervindo as interações cotidianas que afetam o senso de inclusão dos funcionários.

Closing the Gender Gap in the Leadership Pipeline

Countless studies have shown not only that gender bias is real but also that it has significant repercussions. The pattern of diminishing representation on the higher rungs of the career ladder in STEM fields also holds true broadly in the corporate world: 56% of university graduates are women, yet women represent only 38% of the total workforce, 26% of the managerial ranks, 15% of executive-level positions, and 5% of the CEO ranks. How, then, will AI affect gender diversity in the leadership pipeline?

AI has the potential to mitigate the corporate gender and leadership gaps by removing bias in recruiting, evaluation, and promotion decisions; by helping improve retention of women employees; and, potentially, by intervening in the everyday interactions that affect employees’ sense of inclusion.

dados tendenciosos são uma fonte de risco. Se um aplicativo de IA for treinado em dados tendenciosos, os algoritmos que ele desenvolve provavelmente também serão tendenciosos. E existem efeitos prejudiciais quando essas aplicações são usadas em recursos humanos e processos de gerenciamento de pessoal, como contratação ou avaliação do desempenho. A Amazon descobriu que um algoritmo que havia desenvolvido como ferramenta de contratação era penalizando as mulheres: os dados nos quais se baseava foram selecionados a partir de dez anos de currículos - principalmente os homens. É claro que essa é outra razão pela qual é tão importante aumentar a proporção de mulheres no desenvolvimento da IA. Em abril, o Congresso dos EUA introduziu uma legislação que, entre outras coisas, exigiria que as empresas auditassem seus sistemas de aprendizado de máquina para viés e discriminação e as corrigissem. Outras nações, incluindo o Reino Unido, a França e a Austrália, estão redigindo ou aprovaram legislação para tornar as empresas de tecnologia responsáveis ​​por seus algoritmos. Infelizmente, o viés inconsciente pode minar esse objetivo, apesar das boas intenções e até programas de contratação bem projetados. Em vez de permitir que emoções e conexões influenciem as decisões de contratação, as empresas podem usar a IA para se concentrar em identificar as habilidades necessárias para determinados empregos e combinar candidatos adequadamente qualificados com as vagas de emprego. Of course, if not carefully designed, AI applications can perpetuate and exacerbate gender bias, further widening the gap in the leadership pipeline. If an AI application is trained on data that is biased, the algorithms it develops will likely be biased, too. And there are detrimental effects when such applications are used in human resources and personnel management processes, such as hiring or evaluating performance. Amazon found that an algorithm it had developed as a hiring tool was penalizing women: the data on which it was based had been culled from ten years of résumés—mostly men’s. This, of course, is another reason why it is so important to increase the proportion of women in AI development.

Fortunately, governments are becoming more aware of the dangers that AI can pose to diversity. In April, the US Congress introduced legislation that, among other things, would require companies to audit their machine-learning systems for bias and discrimination and correct them. Other nations, including the UK, France, and Australia, are either drafting or have passed legislation to make tech companies accountable for their algorithms.

AI holds promise for recruiting and hiring. Acquiring the best talent at every level of the organization is critical for any company. Unfortunately, unconscious bias can undermine this goal, despite good intentions and even well-designed hiring programs. Rather than allow emotions and connections to influence hiring decisions, companies can use AI to focus on pinpointing the skills needed for certain jobs and to match appropriately skilled candidates with job openings.

O software inteligente de edição de texto já está ajudando as empresas a revisar as descrições do trabalho e a identificar linguagem tendenciosa que poderia desencorajar mulheres qualificadas e diversos indivíduos de se candidatarem a posições. Outras ferramentas de IA mascaram idade, histórico de emprego, fotos e até vozes dos candidatos. Chatbots e os chamados intervienhas de robôs-na qual um candidato se senta na frente de um computador e responde a um conjunto estruturado de perguntas-estão ganhando terreno. Eles não apenas reduzem a oportunidade para o viés, mas também, automatizando partes do processo, permitem que os recrutadores expandam o pool de candidatos qualificados. O software oferece um benefício adicional que pode ser perdido em avaliações mais subjetivas: pode avaliar candidatos a critérios como expressão facial, escolha de palavras e lógica.

In fact, companies that use this new kind of software report improvements in Diversidade de gênero . Eles estão encontrando melhores candidatos, e o software identifica pessoas que podem ter sido negligenciadas por meios tradicionais de recrutamento. A Unilever relatou um aumento de 16% na diversidade de suas contratações depois de adotar a contratação digital baseada em IA. A IA é promissora em identificar as intervenções mais eficazes nas principais momentos de carreira. Por exemplo, em revisões de desempenho e decisões de promoção e salário, a IA pode ser aplicada à análise de dados internos da força de trabalho para fazer recomendações que ajudassem a restringir a lacuna de gênero. Da mesma forma, a IA poderia ser usada para ajudar a identificar funcionários promissores que, de outra forma, podem ser perdidos por meios tradicionais, para identificar os que mais propensos a renunciar e oferecer maneiras de alcançar e reter talentos femininos importantes. A IA também pode desempenhar um papel em ajudar a reduzir o viés do dia-a-dia, cujo efeito cumulativo pode ser profundo. Joonko é uma startup que desenvolveu uma ferramenta projetada para ajudar gerentes e funcionários a reconhecer preconceitos inconscientes e alterar seus comportamentos através das ferramentas de gerenciamento de projetos que usam diariamente. Muitas mulheres assumem uma carga desproporcional de cuidados domésticos e familiares, responsabilidades que podem impedir sua capacidade de investir em carreiras exigentes. Parte da solução, é claro, é uma ação pessoal: as mulheres podem trabalhar com os homens em suas vidas para se unir

AI could yield solutions for improving employee retention and advancement. Simply hiring more women is not enough to solve the leadership gap: companies must also work to retain and promote them. AI holds promise in identifying the most effective interventions at key career junctures. For example, in performance reviews and promotion and salary decisions, AI could be applied to the analysis of internal workforce data to make recommendations that would help narrow the gender gap. Similarly, AI could be used to help identify promising employees who might otherwise be missed by traditional means, to spot those most likely to resign, and to offer ways to reach out and retain key female talent.

Such applications have already been introduced (by, for example, Pipeline, a Denver-based startup) or are in development (CorpU, in partnership with the University of Michigan’s Steven M. Ross School of Business). AI can also play a role in helping reduce day-to-day bias, whose cumulative effect can be profound. Joonko is a startup that has developed a tool designed to help managers and employees recognize unconscious bias and change their behaviors through the project management tools they use daily.

AI could lighten the load on the home front. AI’s potential for helping women advance at work doesn’t stop at the office. Many women shoulder a disproportionate burden of home and family care, responsibilities that can impede their ability to invest in demanding careers. Part of the solution, of course, is personal action: women can work with the men in their lives to even out A divisão do trabalho e carga mental do gerenciamento da família . Mas a IA pode oferecer outras maneiras de aliviar o ônus. No futuro, a IA poderia ajudar a reduzir o ônus de gerenciar várias interfaces, servindo como intérprete e coordenador central dos muitos aplicativos e plataformas que alimentam uma família. As ferramentas do tipo Alexa são exemplos iniciais dessa tecnologia e seu potencial para causar impacto. Idealmente, essas tecnologias reduzirão as tensões de equilibrar as obrigações de casa e de trabalho, facilitando a reivindicação das mulheres e permanecendo em papéis desafiadores e exigentes que têm potencial de liderança. Empresas, governos e mulheres individuais devem, portanto, estar preparados para investir no resgate para a nova geração de empregos. E-fazendo uma abordagem atenciosa-as empresas podem capitalizar o mercado emergente de aplicativos baseados em IA projetados para ajudar a reduzir o viés na contratação, retenção e promoção no local de trabalho. Isso, juntamente com o uso de IA e ferramentas relacionadas para aliviar a carga desproporcional de gestão das famílias das mulheres, pode ajudar a impulsionar as mulheres ao longo do caminho para a liderança. Mas a vigilância e o esforço focado são necessários para garantir que, para as mulheres, a vantagem da IA ​​supera a ameaça. Andrea Gallego

We may still be far from an AI-powered robot that completes our chores for us, but there are ways that AI technologies could alleviate the mental load: for instance by automating household procurement, appointment scheduling, and family calendar management. In the future, AI could help reduce the burden of managing multiple interfaces, serving as interpreter and central coordinator of the many apps and platforms that power a household. Alexa-type tools are early examples of this technology and its potential to make an impact. Ideally, such technologies will reduce the stresses of balancing home and work obligations, making it easier for women to claim and stay in challenging and demanding roles that have leadership potential.

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In the coming years, AI will disrupt employment patterns on a massive scale. Companies, governments, and individual women must therefore be prepared to invest in reskilling for the new generation of jobs. And—taking a thoughtful approach—companies can capitalize on the emerging market of AI-based applications designed to help reduce bias in workplace hiring, retention, and promotion. That, coupled with using AI and related tools to lighten women’s disproportionate household management load, could help propel women along the path to leadership.

We see as much (if not more) promise as peril in the coming AI revolution. But vigilance and focused effort are needed to ensure that for women, the upside of AI outweighs the threat.