6 de diciembre de 2024

Conclusiones principales

• En general, los trabajadores de ambos sexos se enfrentan aproximadamente a la misma exposición profesional al IA. Sin embargo, o Las mujeres están infrarrepresentadas en las ocupaciones con mayor exposición a la IA (por ejemplo, profesional de la ciencia y la ingeniería, director ejecutivo). Las ocupaciones administrativas no sólo se caracterizan por una elevada exposición a la IA, sino también por una sobrerrepresentación de las mujeres y, en particular, de las que carecen de estudios superiores.
• El crecimiento del empleo entre 2012 y 2022 fue más rápido en las ocupaciones más expuestas a la IA. El crecimiento del empleo femenino fue incluso mayor que el masculino en las ocupaciones más expuestas a la IA, lo que refleja la entrada de las mujeres en ocupaciones tradicionalmente dominadas por los hombres.
• Las mujeres siguen estando infrarrepresentadas en la mano de obra de la IA (el reducido conjunto de trabajadores con las aptitudes necesarias para desarrollar y mantener sistemas de IA), entre los usuarios de IA (una categoría más amplia que engloba a los trabajadores que dicen interactuar con la IA en el trabajo de una forma u otra) y entre los licenciados en TIC. Las mujeres tienen una percepción menos positiva de la IA que los hombres.
• Este informe presenta opciones políticas para garantizar que tanto las mujeres como los hombres puedan beneficiarse de la IA en el trabajo, entre las que se incluyen: aplicar una perspectiva de género al supervisar el impacto de la IA; seguir un enfoque inclusivo para mejorar y reciclar las cualificaciones; reducir las diferencias de género en la tecnología; combatir los prejuicios inducidos por la IA; y utilizar la IA para combatir los prejuicios.

¿Qué opciones políticas pueden seguirse para garantizar que mujeres y hombres puedan beneficiarse de la IA en el trabajo?

Este informe político propone las siguientes opciones políticas para garantizar que tanto mujeres como hombres puedan beneficiarse de la IA en el trabajo:

• Aplicar una perspectiva de género al supervisar el impacto de la IA: A medida que surgen nuevos avances de la IA y se amplía y madura su uso por parte de las empresas, los responsables políticos y los investigadores querrán supervisar el impacto de la IA en los resultados del empleo a través de una lente de género. Entre los grupos que se enfrentan a un daño desproporcionado y que necesitan apoyo podrían figurar las trabajadoras sin estudios superiores en ocupaciones administrativas muy expuestas a la IA y los trabajadores varones sin estudios superiores en ocupaciones con alto riesgo de automatización.

• Sigue un planteamiento integrador de la mejora y el reciclaje de las cualificaciones: Los responsables políticos querrán dotar a los trabajadores, hombres y mujeres, de las capacidades adecuadas para que puedan trabajar con la IA, adaptarse a los cambios en el trabajo o pasar de sectores y ocupaciones en declive a otros nuevos y en crecimiento. Para aprovechar los beneficios de la IA y garantizar una transición justa para los trabajadores, es crucial volver a capacitar y actualizar a los trabajadores, y esto debe hacerse de forma inclusiva y accesible.

• Superar las diferencias de género en la tecnología: Puede ser necesario un esfuerzo específico adicional para salvar las diferencias que actualmente impiden a las mujeres acceder a las oportunidades asociadas a la IA, por ejemplo: incorporar la inclusión en los planes de estudio y en la formación del profesorado; seguir un enfoque de contratación que dé prioridad a las capacidades y exigir la diversidad en los paneles de contratación; desarrollar métricas para que los empleadores realicen un seguimiento de la diversidad y el rendimiento; crear una cultura laboral inclusiva; ofrecer opciones de trabajo flexibles; apoyar a las empresas tecnológicas dirigidas por mujeres; y promover modelos de conducta para las mujeres en el sector tecnológico.

• Combatir los prejuicios inducidos por la IA: Los responsables políticos deben asegurarse de que la legislación antidiscriminatoria existente es adecuada para regir los sistemas de IA y deben estar atentos a la posibilidad de que se aprovechen las lagunas o vacíos legales. Los sistemas de IA mal diseñados o sesgados, entrenados con datos selectivos e insuficientemente diversos, pueden amplificar los sesgos del mercado laboral, incluidos los sesgos de género.

• Utilizar la IA para combatir los prejuicios: La propia IA puede ofrecer soluciones para abrir nuevas oportunidades a grupos tradicionalmente infrarrepresentados, identificando los prejuicios humanos y la discriminación y ofreciendo nuevos métodos basados en datos para fundamentar la toma de decisiones. La Ley de IA de la UE pide a los países miembros de la UE que apoyen y promuevan la investigación y el desarrollo de soluciones de IA en apoyo de resultados socialmente beneficiosos, como soluciones basadas en la IA para abordar las desigualdades socioeconómicas.

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