L’IA generativa è già presente nella routine di numerosi uffici: segreterie, contabilità, back office e assistenza clienti. Anche in Italia. Tuttavia, questa evoluzione non inizia da zero: si inserisce in un mercato del lavoro in cui donne e uomini non godono delle stesse opportunità, non accedono agli stessi ruoli e non ricevono le stesse protezioni. Se non si interviene, il pericolo è che alcune disuguaglianze si amplifichino anziché diminuire.
I dati lo evidenziano in modo chiaro. Secondo l’Organizzazione Internazionale del Lavoro (OIL), a livello mondiale i lavori a maggioranza femminile hanno quasi il doppio delle probabilità di essere influenzati dagli effetti dell’IA generativa rispetto a quelli a maggioranza maschile: 29% contro 16%. Analizzando le professioni più vulnerabili, il divario si amplifica ulteriormente: il 16% dei lavori femminili contro il 3% di quelli maschili.
Perché le donne risultano più vulnerabili
La causa non è di natura “tecnologica”, ma strutturale. In molti paesi — e l’Italia non è un’eccezione — le donne sono ancora prevalentemente impiegate in ruoli d’ufficio e amministrativi: assistenza, contabilità, gestione documentale, paghe e front office. Queste mansioni comportano una parte significativa di lavoro ripetitivo, standardizzabile, costituito da testi, moduli e procedure. Sono proprio queste attività che i sistemi di IA generativa riescono attualmente a svolgere (o a svolgere parzialmente) con grande velocità.
Al contrario, gli uomini sono più presenti in settori come edilizia, manutenzione, manifattura e mestieri manuali, dove sono richiesti interventi fisici, adattamenti continui al contesto e esperienza pratica: aspetti che l’automazione fatica a sostituire. Un sistema può redigere un’email o riassumere un documento; non può riparare una turbina o gestire un cantiere.
Non si tratta solo di una questione di “settori”. Anche all’interno della stessa professione, spesso le donne si trovano più facilmente in attività routinarie o di supporto, mentre gli uomini hanno maggiori probabilità di occupare ruoli analitici, di coordinamento o decisionali: funzioni che tendono a essere affiancate dalla tecnologia, piuttosto che sostituite.
Queste dinamiche non sono casuali. Sono il frutto di scelte e vincoli accumulati nel tempo: discriminazioni, norme sociali persistenti, carichi di cura distribuiti in modo diseguale e politiche che influenzano chi accede a quali lavori e a quali condizioni.
Un fenomeno globale, con differenze tra nazioni
La tendenza è evidente su scala globale: le donne risultano più vulnerabili all’IA generativa rispetto agli uomini nell’88% dei paesi esaminati. In economie come Svizzera, Regno Unito e Filippine, oltre il 40% dell’occupazione femminile è considerata a rischio di trasformazione legata all’IA generativa. Inoltre, il divario tra i paesi è significativo: nelle economie ad alto reddito, il 41% dei lavori è esposto, contro l’11% nei paesi a basso reddito.
Rischio non significa destino
Discutere di esposizione non implica che l’IA porterà automaticamente a una perdita massiccia di posti di lavoro femminili. La ricerca dell’OIL suggerisce che l’impatto principale riguarderà soprattutto il modo di lavorare — la qualità del lavoro — piuttosto che il numero di posti che scompariranno.
L’IA può infatti avere effetti molto variabili. Può intensificare ritmi e pressioni, aumentare sorveglianza e controllo, ridurre autonomia e spazio decisionale. Tuttavia, può anche semplificare oneri amministrativi, migliorare la produttività, liberare tempo per attività a maggior valore e facilitare la conciliazione tra lavoro e vita privata, se introdotta con regole chiare e con l’intento di migliorare realmente l’organizzazione del lavoro.
Chi progetta l’IA decide anche chi ne trae vantaggio
Esiste però un altro aspetto cruciale: l’IA non modifica solo i lavori esistenti, ma crea anche nuove opportunità — spesso nei settori più dinamici e meglio retribuiti. E in questo ambito le donne rimangono sottorappresentate. Nel 2022, rappresentavano circa il 30% della forza lavoro globale nel campo dell’IA, una percentuale rimasta sostanzialmente invariata negli ultimi sei anni.
Quando le donne rimangono ai margini della progettazione tecnologica, perdono l’accesso a ruoli strategici e alle competenze che aprono le porte alle carriere del futuro. Inoltre, il problema non riguarda solo le singole persone: se i team che sviluppano e implementano l’IA non sono diversificati, è più probabile che i sistemi finiscano per riprodurre squilibri già esistenti anziché correggerli. Anche per le aziende rappresenta un costo: l’innovazione rallenta quando si escludono competenze e prospettive diverse.
L’IA non è “neutrale” per definizione
La convinzione che l’IA sia oggettiva per sua natura è fuorviante. Se viene addestrata su dati distorti o su storici di decisioni già influenzate da discriminazioni, può amplificare problemi esistenti: strumenti di selezione del personale che favoriscono percorsi “tipici” maschili, algoritmi che stabiliscono retribuzioni sulla base di dati storici e finiscono per perpetuare divari salariali, sistemi che penalizzano chi ha carriere più discontinue.
Per le donne che subiscono discriminazioni multiple — ad esempio legate all’etnia, disabilità, status migratorio o condizioni socioeconomiche — i rischi tendono ad aumentare.
Mettere l’uguaglianza al centro della transizione digitale
L’IA può anche diventare parte della soluzione: aiutare a identificare linguaggio discriminatorio negli annunci, analizzare dati salariali per far emergere disparità, rafforzare strumenti di prevenzione di violenza e molestie sul lavoro. Tuttavia, affinché ciò avvenga, sono necessarie scelte precise, non semplici dichiarazioni di principio.
In concreto, significa: ridurre la segregazione occupazionale che concentra le donne in ruoli più vulnerabili; ampliare l’accesso alle competenze digitali e alle nuove professionalità; garantire una presenza femminile nei team tecnici e decisionali; e introdurre regole di trasparenza, valutazione e responsabilità quando l’IA viene utilizzata per assumere, valutare o retribuire.
La direzione non è già scritta. L’IA generativa può amplificare il divario oppure contribuire a ridurlo. Dipenderà da come la gestiamo oggi — e da quanto seriamente metteremo l’uguaglianza di genere al centro della trasformazione digitale.
*Anam Butt è specialista in uguaglianza di genere e non discriminazione presso l’Organizzazione Internazionale del Lavoro (OIL).
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