El auge del empleo en el sector de la IA favorece a los hombres, mientras que el crecimiento del empleo femenino se estanca

Según un nuevo informe del Pew Research Center publicado el jueves, el empleo masculino en ocupaciones relacionadas con la inteligencia artificial ha crecido a un ritmo significativamente más rápido que el femenino en los últimos tres años, debido a una marcada brecha laboral entre los trabajadores sin formación universitaria.

Datos clave

• El estudio analizó el empleo en cargos expuestos a la IA desde 2023 hasta 2026 (cuando los chatbots de IA generativa se volvieron ampliamente accesibles) en comparación con el período 2017-2019 y descubrió 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 varió en un 0,2%.
• Debido a 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 a medida que aumentaba el nivel de exposición de los puestos de trabajo.
• El empleo masculino creció aproximadamente un 24 % más en las ocupaciones más expuestas a la IA (incluidas la gestión financiera, el desarrollo de software y la contabilidad) que en las menos expuestas, mientras que el crecimiento de las mujeres fue similar en toda la escala y, en los empleos menos expuestos, el crecimiento de las mujeres superó al de los hombres.
• Entre los trabajadores con un diploma de escuela secundaria o menos, el empleo masculino creció un 8,8% por cada punto de exposición, mientras que el femenino cayó un 9,5%.
• El estudio clasificó 480 ocupaciones en una escala de exposición de 0 a 3,5 basándose en datos del Departamento de Trabajo de EE. UU. Por ejemplo, los conductores de camiones y los trabajadores de la construcción tienen una menor exposición a la IA que cargos como los de asistentes médicos, cajeros de banco y agentes de viajes.

El gran número

17,8%. Esta es la tasa de crecimiento del empleo masculino con una puntuación de exposición máxima de 3,5 según los datos del gráfico de Pew, frente al 0,5% para las mujeres.

Antecedentes clave

Las primeras investigaciones sobre la IA generativa en el mercado laboral establecieron que los trabajadores de cuello blanco y los profesionales del conocimiento se enfrentan a los niveles más altos de exposición a la IA en el trabajo. Las evaluaciones demográficas iniciales del Pew Research Center indicaron que las mujeres estaban representadas de forma desproporcionada en ocupaciones con alta exposición en comparación con los hombres, principalmente debido a su alta concentración en puestos administrativos y de apoyo de oficina, 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 medida porque las funciones principales de los trabajos que desempeñan las mujeres —como atención al cliente, recepción y tareas de secretaría— son altamente susceptibles a la automatización de los flujos de trabajo.

Tangente

La inteligencia artificial ha demostrado ser sexista en el mercado laboral. Se ha descubierto que las herramientas de selección de personal basadas en IA penalizan a las candidatas, sugieren salarios iniciales más bajos para las mujeres y buscan específicamente a hombres para cubrir puestos mejor remunerados. Amazon, por ejemplo, desechó su algoritmo de contratación después de que los sistemas de IA aprendieran a rechazar currículos que contenían palabras como “de mujeres”. Investigadores de la Universidad de Washington estudiaron millones de evaluaciones de currículos asistidas por IA y descubrieron que los modelos preferían nombres asociados a hombres frente a nombres asociados a mujeres. Un estudio del MIT que examinó el uso de la IA en entornos de recursos humanos descubrió que los bots recomendaban salarios iniciales más bajos para las candidatas.

Este artículo fue publicado originalmente por Forbes US

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