Intelligenza artificiale e lavoro

La rivoluzione dell’IA si innesta su un mercato del lavoro in cui donne e uomini non hanno le stesse opportunità: il rischio è che alcune disuguaglianze si accentuino invece di ridursi.

Intelligenza artificiale e lavoro
(perché il divario di genere può aumentare)
di Anam Butt *
(pubblicato su lastampa.it/tecnologia il 7 marzo 2026)

L’IA generativa sta già entrando nella vita quotidiana di molti uffici: segreterie, contabilità, back office, servizi al cliente. Anche in Italia. Ma questa trasformazione non parte da zero: si innesta su un mercato del lavoro in cui donne e uomini non hanno le stesse opportunità, non accedono agli stessi ruoli e non godono delle stesse tutele. Se non si interviene, il rischio è che alcune disuguaglianze si accentuino invece di ridursi.

I numeri lo mostrano chiaramente. Secondo l’Organizzazione Internazionale del Lavoro (OIL), a livello globale i lavori a prevalenza femminile hanno quasi il doppio delle probabilità di essere esposti agli effetti dell’IA generativa rispetto a quelli a prevalenza maschile: 29% contro 16%. Se guardiamo alle occupazioni più esposte, il divario cresce ancora: 16% dei lavori femminili contro 3% di quelli maschili.

Perché le donne risultano più esposte
La ragione non è “tecnologica”, ma strutturale. In molti paesi — e l’Italia non fa eccezione — le donne sono ancora concentrate in ruoli d’ufficio e amministrativi: assistenza, contabilità, gestione documentale, paghe, front office. Sono mansioni dove una parte importante del lavoro è ripetitiva, standardizzabile, fatta di testi, moduli, procedure. Proprio le attività che i sistemi di IA generativa riescono oggi a svolgere (o a svolgere in parte) con grande rapidità.

Gli uomini, invece, sono più presenti in settori come edilizia, manutenzione, manifattura e mestieri manuali, dove contano l’intervento fisico, l’adattamento continuo al contesto e l’esperienza sul campo: aspetti che l’automazione fatica a sostituire. Un sistema può scrivere una mail o riassumere un documento, non può riparare una turbina o gestire un cantiere.

E non è solo una questione di “settori”. Anche dentro la stessa occupazione, spesso le donne finiscono più facilmente in attività routinarie o di supporto, mentre gli uomini hanno più probabilità di ricoprire funzioni analitiche, di coordinamento o decisionali: ruoli che tendono a essere affiancati dalla tecnologia, non rimpiazzati.

Queste dinamiche non sono casuali. Sono il risultato di scelte e vincoli accumulati nel tempo: discriminazioni, norme sociali persistenti, carichi di cura distribuiti in modo diseguale, e politiche che influenzano chi entra in quali lavori e a quali condizioni.

Un fenomeno globale, con differenze tra paesi
La tendenza si osserva su larga scala: le donne risultano più esposte all’IA generativa rispetto agli uomini nell’88% dei paesi analizzati. In economie come Svizzera, Regno Unito e Filippine, oltre il 40% dell’occupazione femminile è considerata a rischio di trasformazione legata all’IA generativa. E il divario tra paesi è marcato: nelle economie ad alto reddito è esposto il 41% dei lavori, contro l’11% nei paesi a basso reddito.

Rischio non significa destino
Parlare di esposizione non vuol dire che l’IA causerà automaticamente una perdita di massa di posti di lavoro femminili. La ricerca dell’OIL suggerisce che l’impatto principale riguarderà soprattutto come si lavora — la qualità del lavoro — più che quanti posti spariranno.

L’IA può infatti avere effetti molto diversi. Può intensificare ritmi e pressioni, aumentare sorveglianza e controllo, ridurre autonomia e spazio decisionale. Ma può anche alleggerire oneri amministrativi, migliorare produttività, liberare tempo per attività a maggior valore e aiutare a conciliare lavoro e vita privata, se introdotta con regole chiare e con l’obiettivo di migliorare davvero l’organizzazione del lavoro.

Chi progetta l’IA decide anche chi ne beneficia
C’è però un altro punto cruciale: l’IA non trasforma solo i lavori esistenti, ma crea anche nuove opportunità — spesso nei settori più dinamici e meglio retribuiti. E qui le donne restano sottorappresentate. Nel 2022 costituivano circa il 30% della forza lavoro globale in IA, una quota rimasta sostanzialmente stabile negli ultimi sei anni.

Quando le donne restano ai margini della progettazione tecnologica, perdono accesso a ruoli strategici e alle competenze che aprono le porte alle carriere del futuro. E 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 presenti invece di correggerli. Anche per le imprese è un costo: l’innovazione rallenta quando si escludono competenze e prospettive diverse.

L’IA non è “neutrale” per definizione
L’idea che l’IA sia oggettiva per natura è fuorviante. Se viene addestrata su dati distorti o su storici di decisioni già segnati da discriminazioni, può amplificare problemi esistenti: strumenti di selezione del personale che premiano percorsi “tipici” maschili, algoritmi che fissano retribuzioni sulla base di dati storici e finiscono per perpetuare divari salariali, sistemi che penalizzano chi ha carriere più discontinue.

E per le donne che subiscono discriminazioni multiple — per 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 individuare un linguaggio discriminatorio negli annunci, analizzare dati salariali per far emergere disparità, rafforzare strumenti di prevenzione di violenza e molestie sul lavoro. Ma perché questo accada servono scelte precise, non dichiarazioni di principio.

In concreto, vuol dire: ridurre la segregazione occupazionale che concentra le donne in ruoli più esposti; ampliare l’accesso alle competenze digitali e alle nuove professionalità; garantire presenza femminile nei team tecnici e decisionali; e introdurre regole di trasparenza, valutazione e responsabilità quando l’IA viene usata per assumere, valutare o retribuire.

La direzione non è scritta. L’IA generativa può accentuare il divario oppure contribuire a ridurlo. Dipenderà da come la governiamo 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).