di Ilaria Landi
La rivoluzione dell’intelligenza artificiale e del digitale ha intrapreso un percorso chiaramente inarrestabile, destinato a cambiare i modelli sociali, culturali e lavorativi con cui dovremo convivere, cercando di individuarne i rischi, ma nel contempo anche le opportunità che da questi cambiamenti potrebbero derivare.
Lo sa molto bene la nostra Organizzazione che, già da tempo, in modo lungimirante, ha cominciato a trattare questo tema, costituendo anche un Comitato Tecnico Scientifico UIL che si avvale di personalità molto autorevoli in materia. Un tema, quello dell’I.A., che ha trovato spazio anche nella nostra categoria nell’ultima Conferenza Nazionale Uilm a Firenze lo scorso ottobre e in un importante convegno organizzato a Roma a febbraio. Si tratta di una sfida epocale, dove spesso l’etica e i trascorsi non sempre “felici” delle trasformazioni digitali si scontrano con la necessità di integrare i processi produttivi con uno strumento che, certamente, in termini di efficientamento, sicurezza, sostenibilità ambientale e quindi competitività, apre e aprirà nuove frontiere.
Come qualunque cambiamento, non può e non deve essere ignorato o arginato, perché in tempi più o meno lunghi, a seconda dei comparti di riferimento, questo investirà in modo massiccio i modelli di organizzazione del lavoro, la profilazione delle candidature e le stesse assunzioni: temi centrali su cui il sindacato deve farsi trovare pronto e portare avanti una costante campagna informativa, affinché tutti i delegati, le delegate e quindi i lavoratori stessi abbiano conoscenza e formazione, requisiti essenziali per governare un cambiamento anziché subirlo.
Chiaro che la natura stessa di interconnessione dello strumento richiama una discussione globale, quindi ben oltre i confini nazionali, che comunque devono essere confrontati nei numeri e che sono interessati da uno stanziamento di fondi europei per oltre 200 miliardi di investimenti.
Secondo recenti dati Istat, le grandi imprese che oggi utilizzano strumenti di I.A. – a livello generale – sono meno del 30%, con una percentuale nettamente inferiore per le PMI, che si aggirano intorno al 5%. E, sebbene il nostro Paese non sia tra i principali utilizzatori, sempre da fonte Istat si registra che in Italia le aziende con almeno dieci addetti che usano l’I.A. sono cresciute dal 5% all’8,2%. Si conferma quindi un orientamento verso questa direzione, che certamente deve essere analizzato più nel dettaglio rispetto alla tecnologia a cui si fa ricorso, ma che già evidenzia delle aree di utilizzo dell’I.A. ben marcate: prevalentemente per l’estrazione di conoscenza e informazione da documenti di testo (oltre il 50% delle imprese), come supporto I.A. generativa di linguaggio scritto o parlato, e per la conversione della lingua parlata in formati leggibili da dispositivi informatici attraverso tecnologie di riconoscimento vocale. Seguono l’I.A. per l’automatizzazione dei flussi di lavoro, per il movimento fisico delle macchine e per il riconoscimento delle immagini, con il comun denominatore di un utilizzo concentrato su marketing e vendite, organizzazione dei processi amministrativi aziendali e attività innovative di ricerca e sviluppo.
MURI DA ABBATTERE
Toccando aspetti della vita sociale e lavorativa così da vicino, viene naturale interrogarsi sui riflessi che questa rivoluzione sta portando e porterà in termini di parità di genere, lotta alle disuguaglianze e alle discriminazioni, laddove il contesto del mondo reale – quello vero, in cui ci svegliamo e camminiamo ogni mattina – che sta fuori dal virtuale e dal digitalizzato, ci continua a restituire gap negativi, rispetto all’occupazione femminile, ai ruoli apicali ricoperti e alla stessa retribuzione, che poi diventa penalizzazione della forma previdenziale con l’ingresso alla pensione.
Nei settori del digitale questa differenza resta marcata: a livello europeo i dati più recenti mostrano un persistente divario di genere nella ricerca e nell’innovazione. Le donne ricoprono solo il 20% delle posizioni accademiche più importanti nel campo della scienza e dell’ingegneria (rapporto UE “She Figures”, 2022), mentre secondo un’indagine ripresa da Forbes USA, confermata dall’ultimo rapporto OCSE 2025, solo il 29% della forza lavoro AI è composta da donne, il restante 71% sono uomini. Questo gap si amplia da subito, fino a crollare sotto il 15% tra le senior executive, mentre nella UE la forbice è persino leggermente più ampia: i dati indicano che si parte dal 30,7% di nuove assunte nel settore e si arriva al 13,6% delle professioniste ai livelli più alti.
Per sgombrare il campo da possibili strumentalizzazioni, se mai ce ne fosse bisogno, i dati di questo divario di genere anche nel campo I.A. non arrivano da associazioni femministe integraliste, ma sono confermati da diversi organismi autorevoli: le ultime ricerche dell’Organizzazione Internazionale del Lavoro delle Nazioni Unite (OIL) e dell’Istituto nazionale di ricerca polacco (NASK) hanno evidenziato che i lavori svolti prevalentemente da donne, soprattutto nei Paesi sviluppati, sono più soggetti all’automazione a causa dell’intelligenza artificiale generativa. I risultati mostrano che fino a un quarto dei dipendenti a livello mondiale svolge un lavoro in cui è possibile un’automazione parziale o totale. La cosa più preoccupante è che i lavori delle donne sono esposti due volte di più all’impatto dell’intelligenza artificiale rispetto a quelli degli uomini. Ben il 9,6% dei lavori femminili è ad alto rischio di automazione, mentre questa percentuale è significativamente più bassa per gli uomini (il 3,5% dei lavori maschili). Tra le professioni più a rischio si confermano le mansioni amministrative, il lavoro nei media, lo sviluppo di software e i servizi finanziari (fonte: racunalniske-novice.com).
BIAS DI GENERE, UN RISCHIO CONCRETO
“Il bias di genere nell’IA si verifica quando gli algoritmi, addestrati su dati che contengono stereotipi o pregiudizi legati al genere, producono risultati che favoriscono o svantaggiano sistematicamente un genere rispetto all’altro.”
Quindi, nonostante un’evoluzione veloce, sappiamo che ad oggi questo strumento è gestito in prevalenza da figure maschili e basato su modelli costruiti da professionisti uomini, quindi con un orientamento in larga parte già determinato. Il deficit dell’apporto delle donne alle tecnologie digitali potrebbe quindi perpetuare o, peggio, accentuare i pregiudizi di genere nei set di dati utilizzati per addestrare gli algoritmi dell’I.A. Se la maggior parte dei prodotti basati sull’IA non prende in considerazione i bisogni delle donne né affronta questioni che le riguardano, le disparità sono destinate a crescere.
Come riporta un interessante articolo de *Il Sole 24 Ore* dello scorso giugno (che richiamo di seguito), ci sono inoltre casi in cui il problema è a monte: è l’algoritmo che discrimina le donne perché si basa su dati esistenti già inficiati. È avvenuto in passato, è avvenuto anche in anni più recenti. Un primo esempio di pregiudizio algoritmico sulle donne riguarda un fatto accaduto negli anni ‘80 alla St. George’s University di Londra. Un errore di valutazione portò ad escludere molte studentesse all’ammissione ai corsi. Ma le donne sono state escluse anche di recente, a causa di un algoritmo, nella selezione di candidati: modalità su cui si è fatta marcia indietro.
Secondo la professoressa Heloise Greeff, che ha condotto una ricerca per Oxford, «i pregiudizi algoritmici colpiscono le donne soprattutto perché i modelli di AI imparano dai dati storici, che spesso riflettono le disparità di genere esistenti e le disuguaglianze sistemiche del mondo reale. Se un set di dati rappresenta poco le donne, un algoritmo potrebbe non essere addestrato a riconoscere o a rispondere accuratamente alle loro esigenze. Un esempio ben documentato è la tecnologia di riconoscimento facciale, dove i pregiudizi derivano dalle differenze di dimorfismo sessuale» (rapporto NIST 2022). Inoltre, l’industria dell’AI ha storicamente utilizzato un metodo per bilanciare la rappresentazione di genere nei set di dati, scartando alcuni dati maschili quando le donne erano sottorappresentate. Questo, però, ha involontariamente portato i modelli a diventare più sensibili alle variazioni dei dati maschili, rafforzando i pregiudizi anziché eliminarli.
Su questo argomento, l’UNESCO già nel 2021 scriveva: “Queste nuove applicazioni di intelligenza artificiale hanno il potere di plasmare in modo sottile la percezione di milioni di persone, tanto che anche piccoli pregiudizi di genere nei loro contenuti possono amplificare significativamente le disuguaglianze nel mondo reale”. La nostra Organizzazione invita i governi a sviluppare e applicare quadri normativi chiari e le aziende private a effettuare un monitoraggio e una valutazione continui dei pregiudizi sistemici, come stabilito nella *Raccomandazione UNESCO sull’etica dell’intelligenza artificiale*, adottata all’unanimità dai nostri Stati membri.
Più recentemente anche il Consiglio Europeo, per affrontare questi rischi, sta elaborando una raccomandazione sull’uguaglianza e sull’IA, che contiene linee guida specifiche volte a integrare i principi di uguaglianza e non discriminazione nei sistemi di IA.
PIÙ INCLUSIONE E FORMAZIONE PER LE DONNE
Se veramente vogliamo che i progressi tecnologici siano a servizio di una società più inclusiva, rappresentativa dei diritti e innovativa, è fondamentale che le donne siano coinvolte quanto gli uomini nel processo di sviluppo digitale. Non è solo una questione di parità, ma anche di prospettive rispetto al reclutamento di figure lavorative altamente specializzate in questo settore, che sono sempre più ricercate per il futuro.
Come sottolineano anche alcuni economisti, il lavoro di qualità delle donne rappresenterebbe una risposta anche per il PIL europeo per affrontare la crisi demografica e la conseguente mancanza sempre maggiore di competenze.
Occorre quindi garantire adeguati mezzi di accesso, formazione e fruizione di questo strumento anche per le donne, non solo per rispondere a un principio etico, ma perché la pluralità e l’apporto eterogeneo costituiscono la base per la creazione di un prodotto “artificiale ma intelligente”, più completo, solido, rappresentativo e quindi più competitivo.
In tutto questo dobbiamo anche rilevare un dato positivo: nonostante il divario rispetto al 2018, la partecipazione femminile nell’IA è in crescita. Dal 2018 al 2025, la quota di donne con competenze in AI engineering su LinkedIn è passata dal 23,5% al 29,4%, con un gap che si è ridotto in 74 dei 75 Paesi analizzati (fonte: onlinesim.it).
CONCLUSIONI
Riprendendo le parole del nostro Segretario Generale Rocco Palombella al convegno sull’I.A.:
“Solamente le associazioni libere come le nostre possono trattare questo tema e realizzare giornate di approfondimento senza pregiudiziali, analizzando il merito della questione per trovare gli strumenti adatti per il bene dei lavoratori e dei cittadini”.
Secondo una previsione elaborata dall’International Institute for Management Development, entro il 2040 il numero di donne in ruoli di leadership AI potrebbe crescere fino a rappresentare il 40% delle posizioni decisionali nelle aziende tech globali, rispetto all’attuale 16%.
E riassume le linee di indirizzo per renderlo possibile: riconoscere e promuovere esempi di leadership femminile nel settore AI.
Aggiungiamo che, per il nostro Paese, anche la formazione richiamata nei CCNL Nazionali dovrà avere su questo un ruolo importante all’interno delle aziende.
L’intelligenza artificiale, se sviluppata e utilizzata in modo responsabile, ha il potenziale per incidere positivamente nel progresso dell’uguaglianza di genere, riconoscendo e affrontando le disparità di trattamento e amplificando la voce delle donne nel processo decisionale. Con queste prerogative, l’I.A. potrebbe contribuire in modo importante al contrasto della violenza di genere, ma, al contrario, senza controllo, queste nuove tecnologie legate all’I.A. potrebbero perpetuare le sofferenze causate alle donne, consolidando gli stessi pregiudizi che da anni cerchiamo di abbattere e che i nostri Coordinamenti contrasteranno sempre, anche di fronte alle nuove frontiere digitali.