Dado que el empleo masculino creció de forma constante con cada punto adicional de exposición a la IA, la brecha de género en el crecimiento del empleo se amplió cuanto más arriba en la escala del empleo.
El empleo de hombres en ocupaciones expuestas a la inteligencia artificial ha crecido a un ritmo significativamente más rápido que el de las mujeres en los últimos tres años, impulsado por una marcada brecha laboral entre los trabajadores sin estudios universitarios, según un nuevo informe del Pew Research Center.
Datos clave
El estudio analizó el empleo en carreras expuestas a la IA entre 2023 y 2026 (cuando los chatbots de IA generativa se hicieron ampliamente accesibles) en comparación con 2017-2019 y encontró que el crecimiento del empleo masculino aumentó un 6.3% por cada punto de aumento en la exposición a la automatización, mientras que el de las mujeres apenas cambió, con un 0.2%.
Dado que el empleo masculino creció de forma constante con cada punto adicional de exposición a la IA, la brecha de género en el crecimiento del empleo se amplió cuanto más arriba en la escala del empleo.
El empleo masculino creció aproximadamente un 24% más en las ocupaciones más expuestas a la IA —incluyendo gestión financiera, desarrollo de software y contabilidad— que en las menos expuestas, mientras que el crecimiento femenino fue similar en toda la escala y en los empleos menos expuestos, el crecimiento femenino superó al masculino.
Entre los trabajadores con título de secundaria o menos, el empleo masculino creció un 8.8% por punto de exposición, mientras que el de mujeres cayó un 9.5%.
El estudio calificó 480 ocupaciones en una escala de exposición de 0 a 3.5 según datos del Departamento de Trabajo de EU: por ejemplo, conductores de camiones y trabajadores de la construcción tienen menor exposición a la IA que empleos como asistentes médicos, cajeros de banco y agentes de viajes.
La cifra
17.8%. Esta es la tasa de crecimiento del empleo masculino en la puntuación máxima de exposición de 3.5 según los datos gráficos de Pew, frente al 0.5% de las mujeres.
Antecedentes clave
Las primeras investigaciones sobre IA generativa en el mercado laboral establecieron que los trabajadores de cuello blanco y los trabajadores basados en el conocimiento enfrentan los niveles más altos de exposición global a la IA en el trabajo.
Las evaluaciones demográficas iniciales del Pew Research Center indicaron que las mujeres estaban desproporcionadamente representadas en ocupaciones altamente expuestas en comparación con los hombres, principalmente debido a su alta concentración en roles administrativos y analíticos de apoyo en oficinas, y el empleo general en campos expuestos a la IA creció en lugar de disminuir entre 2023 y 2026.
Pero dentro de ese crecimiento, surgió una marcada divergencia de género y los hombres se han beneficiado abrumadoramente del aumento del empleo. Esta creciente brecha de género se concentra principalmente entre los trabajadores sin estudios universitarios, en gran parte porque las funciones principales de los trabajos que ocupan mujeres —como atención al cliente, recepción y tareas secretariales— son muy susceptibles a la sustitución automática de flujos de trabajo.
Información adicional
La inteligencia artificial ha demostrado ser sexista en todo el mercado laboral. Se ha comprobado que las herramientas de selección de empleo con IA penalizan a las solicitantes femeninas, sugieren salarios iniciales más bajos para las mujeres y buscan específicamente a hombres para cubrir puestos de alto salario.
Amazon eliminó famosamente su algoritmo de contratación después de que los sistemas de IA se enseñaran a sí mismos a rechazar currículums que contenían palabras como “women’s”. Investigadores de la Universidad de Washington estudiaron millones de evaluaciones de currículums asistidas por IA y encontraron que los modelos preferían nombres asociados a hombres frente a nombres femeninos.
Un estudio del MIT que examinó el uso de la IA en entornos de recursos humanos encontró que los bots recomendaban salarios iniciales más bajos para las solicitantes.
Este artículo fue publicado originalmente en Forbes US
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