La IA amenaza con aumentar las desigualdades de género en el mercado laboral, según un informe

El auge de la inteligencia artificial (IA) podría acentuar las desigualdades de género en el mercado laboral, advirtieron el miércoles responsables del Foro Económico Mundial (WEF) y de LinkedIn en Londres.

"Lo que hemos constatado es que los tipos de puestos que están siendo afectados por la IA tienden a ser aquellos en los que hay una especial concentración de mujeres", explicó Saadia Zahidi, miembro del comité ejecutivo del WEF, durante la presentación de un informe anual sobre las desigualdades entre hombres y mujeres.

Se trata principalmente de "empleos de oficina calificados que han atraído a muchas mujeres y les han proporcionado muy buenos medios de subsistencia durante las últimas décadas, y (...) que están siendo transformados" por la llegada de la IA, precisó.

En las empresas de IA la situación es aún más evidente. Las mujeres están considerablemente menos representadas que en compañías comparables que no se especializan en ese campo, y esto ocurre en todos los niveles, según el informe.

"Las mujeres ocupan solo uno de cada cinco puestos en ingeniería de IA", explicó Sue Duke, ejecutiva de LinkedIn.

Sin una mayor presencia de mujeres en las áreas científicas y en los nuevos empleos relacionados con la IA, las oportunidades económicas creadas por esta tecnología podrían beneficiar principalmente a los hombres.

Para evitar un aumento de las desigualdades, es crucial que los gobiernos y las empresas inviertan "desde el principio para incorporar a las mujeres a estas áreas de formación, a estas funciones, y luego que inviertan en cada etapa de sus carreras", consideró Duke.

El Foro Económico Mundial publica anualmente un informe sobre las desigualdades entre hombres y mujeres.

Si bien muestra que las desigualdades de género han disminuido en el mundo durante los últimos 20 años, también indica que la tendencia hacia la reducción de estas desigualdades se desaceleró desde 2016, en comparación con la década anterior, de 2006 a 2016.