Los datos y cifras publicados por los organismos nacionales e internacionales siguen reflejando la persistente realidad de las desigualdades y discriminación por razón de sexo y de género en todo el mundo. A pesar de los avances producidos, tanto en el ámbito del tratamiento jurídico como en la puesta en práctica de estrategias, programas y acciones específicas tendentes a romper la dinámica tradicional de segregación social, lo cierto es que el mundo de las relaciones de trabajo continúa mostrando niveles insoportables de desigualdad de oportunidades entre mujeres y hombres.
Los avances tecnológicos, los procesos de digitalización y la irrupción de la IA en los modos de producción y en la organización del trabajo, que han traído consigo alteraciones sistémicas con nuevas oportunidades, no han supuesto hasta ahora un cambio de orientación de la tradicional segregación ocupacional y de desiguales condiciones de trabajo. La literatura jurídica más especializada da cuenta de cómo la modernización de la producción, su proyección a escala global, las nuevas oportunidades de empleo y las modernas formas de prestar trabajo no han traído consigo cambios estructurales para las mujeres en el ámbito del trabajo “productivo”, manteniendo, por el contrario, fuertes sesgos en los trabajos de cuidado y en los cuidados familiares que las colocan en posiciones de evidente desventaja con respecto a los varones.
En el campo relativo a la innovación tecnológica y la implantación de sistemas de IA, las mujeres continúan ocupando puestos y desempeñando funciones que reflejan la desigualdad estructural. Fiel reflejo de ello siguen siendo los roles tradiciones persistentes en la educación (incluso, universitaria) con orientaciones vocacionales y profesionales marcadas por diferencias significativas por razón del sexo y género, las barreras estructurales en el acceso al mercado de trabajo o las dificultades de promoción hacia puestos de altas responsabilidades y liderazgo profesional, entre otras.
La inteligencia artificial generativa (IA Gen) está evolucionando a un ritmo sin precedentes, lo que genera tanto oportunidades como retos para el empleo, la productividad y las condiciones de trabajo. Esta afirmación da entrada al reciente Informe lanzado por la OIT el pasado 5 de marzo, titulado “IA Generativa, segregación ocupacional e igualdad de género en el mundo laboral”.
El Informe refleja a nivel mundial, por regiones y países, las brechas de diferente naturaleza que la IA ha desvelado en relación con el trabajo realizado por las mujeres. Su análisis permite afirmar que la IA Gen está transformando con carácter general el empleo, la productividad y las condiciones laborales a gran velocidad, generando tanto oportunidades como desafíos. Sin embargo, sus impactos no son neutros en términos de género, ya que las mujeres enfrentan mayores riesgos de automatización y exposición en comparación con los hombres en sus puestos de trabajo debido a la persistente segregación ocupacional y las desigualdades estructurales en el mercado de trabajo en todo el mundo.
Como resultados principales de la investigación realizada que da base al Informe, se pueden señalar los siguientes, según países con datos disponibles:
- Segregación ocupacional en el mercado de trabajo en relación con la IA Gen: las mujeres están concentradas significativamente en ocupaciones como administración, apoyo administrativo, salud y cuidado, con mayor exposición a la IA Gen (29%) y mayor riesgo de automatización (16%) en comparación con las ocupaciones dominadas por hombres (16% de exposición y 3% de riesgo de automatización). La mayor exposición de las mujeres está estrechamente relacionada con la segregación ocupacional arraigada y las barreras sistémicas que la sostienen.
- Diferencias por regiones e ingresos: en los países de altos ingresos, el 41% de los empleos están expuestos a la IA Gen, frente al 11% en países de bajos ingresos. Las mujeres están más expuestas que los hombres en el 88 % de los países de la muestra. Los niveles más altos de exposición (más del 40 % de las trabajadoras) se dan en los pequeños países insulares del Pacífico y el Caribe, así como en países europeos como Suiza y el Reino Unido, y en Filipinas. Ello puede atribuirse probablemente a la mayor proporción de mujeres en el sector servicios y a la rápida expansión de la IA en estas economías.
- Barreras estructurales: las normas sociales y legales discriminatorias, los sesgos en la contratación y promoción, y la desigual distribución del trabajo doméstico y de cuidado no remunerado perpetúan la segregación ocupacional y limitan las oportunidades de las mujeres.
- Subrepresentación en carreras STEM e IA y brecha digital: las mujeres representan solo el 30% de la fuerza laboral en IA a nivel mundial y, de forma particular, menos del 10% en roles de ingeniería y desarrollo de software. Esta constatación perpetúa los sesgos de género en el diseño y uso de tecnologías. Se espera que la IA Gen impulse el crecimiento del empleo en sectores intensivos en tecnología, pero las mujeres siguen estando infrarrepresentadas en los campos de la ciencia, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas (STEM) y la IA, y solo representan el 30 % de la mano de obra dedicada a la IA a nivel mundial. Las diferencias en el acceso, las habilidades y el uso se agravan para las mujeres que se enfrentan a desigualdades interseccionales, mientras que la infrarrepresentación en el desarrollo de la IA corre el riesgo de perpetuar los sesgos de género en las tecnologías y profundizar la brecha digital.
- Impacto en la calidad del empleo: una observación minuciosa de este aspecto lleva a concluir en el Informe que el impacto más generalizado de la IA Gen radica en la calidad del empleo más que en la cantidad, debido a la remodelación que supone en las tareas, la organización del trabajo y las competencias. Por una parte, puede intensificar la carga de trabajo, reducir la autonomía e introducir sesgos. Sin embargo, también podría mejorar la calidad del empleo reduciendo las cargas físicas, favoreciendo el bienestar y mejorando la seguridad y la igualdad en el lugar de trabajo, incluso a nivel empresarial. Para ello es necesario que la IA Gen se diseñe de forma inclusiva y cuente con el respaldo de instituciones sólidas del mercado laboral y del diálogo social.
- Necesidad de políticas públicas en la implantación de la IA con perspectiva de género: las decisiones políticas que se tomen ahora determinarán si la IA generativa contiene el potencial suficiente para avanzar hacia una mayor igualdad o, por el contrario, afianza las disparidades en el mundo laboral, esto es, si se aprovechan o se pierden las oportunidades. Es esencial incorporar la igualdad de género en el diseño, la implementación y la gobernanza de la IA generativa, abordar los factores que impulsan la segregación ocupacional y garantizar la representación de las mujeres en los puestos relacionados con la IA. El diálogo social es fundamental para garantizar que las transformaciones tecnológicas mejoren las condiciones de trabajo y promuevan un mundo laboral inclusivo.
El Informe concluye con un paquete de recomendaciones que se concentran, básicamente, en las siguientes propuestas: a) incorporar la igualdad de género en el diseño, implementación y gobernanza de la IA Gen, b) eliminar sesgos en los datos y algoritmos utilizados para entrenar sistemas de IA, c) promover la representación de mujeres y grupos subrepresentados en el desarrollo de tecnologías, d) implementar políticas de género que aborden las barreras estructurales, como la distribución desigual del trabajo de cuidado y las normas sociales discriminatorias y, por último, e) fomentar el diálogo social para garantizar que la transformación tecnológica mejore las condiciones laborales y promocione la igualdad.
La IA Gen representa, sin duda, un gran potencial como herramienta inclusiva para mejorar la igualdad de género y en general las condiciones laborales. Sin embargo, demanda políticas explícitas que la aborden y eviten la perpetuación de las desigualdades estructurales existentes entre mujeres y hombres, a fin de que el cambio tecnológico no las relegue a una posición de segundo orden.
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