L’AI non è neutra: perché la tecnologia amplia il gender gap

Ci ritroviamo spesso a parlare di come l’intelligenza artificiale cambierà il mondo: quali lavori sostituirà, quali ne creerà e quando tutto questo avverrà. Eppure, raramente ci domandiamo chi saranno gli effettivi protagonisti di questo cambiamento. Nonostante l’AI si stia affermando come una competenza indispensabile, un profondo divario di genere rischia di trasformare il campo dell’intelligenza artificiale non nella più grande occasione per ridurre le disuguaglianze lavorative, ma nel loro acceleratore. I risultati del report dell’Organizzazione Internazionale del Lavoro mostrano che gli effetti dell’intelligenza artificiale non sono neutri rispetto al genere. Le professioni a prevalenza femminile hanno quasi il doppio delle probabilità di essere esposte all’AI generativa rispetto a quelle maschili, il 29% contro il 16%, a causa della forte concentrazione di donne in ruoli impiegatizi e amministrativi, maggiormente soggetti all’automazione. Allo stesso tempo, le donne rimangono drammaticamente sottorappresentate nei ruoli di sviluppo tecnologico. Insomma, una doppia penalizzazione. Ma per capire come invertire la rotta, non basta guardare al mercato del lavoro: bisogna entrare nelle aule scolastiche e comprendere cosa accade nelle scelte e nella percezione delle adolescenti. Il paradosso dell’autoefficacia Una ricerca guidata da Zubair Ahmad e condotta su oltre 700 studenti di scuola secondaria di diverse nazionalità ha indagato i fattori che influenzano l’apprendimento dell’intelligenza artificiale tra gli adolescenti, portando alla luce una chiara disparità. Le ragazze, a parità di competenze reali, ottengono risultati inferiori ai loro coetanei oppure tendono ad allontanarsi dall’informatica e dalla robotica. Il motivo non è una carenza di abilità logico-matematiche, ma una mancanza di fiducia e autoefficacia. “Partirei da una distinzione fondamentale: essere capaci e sentirsi capaci non sono la stessa cosa”, spiega Monica Bertelli, psicologa e membro del Comitato Scientifico di MyEdu. “In psicologia parliamo di autoefficacia per indicare la percezione che una persona ha della propria capacità di affrontare un compito. Non è qualcosa che semplicemente possediamo oppure no: si costruisce nel tempo attraverso le esperienze di riuscita, i feedback che riceviamo, i modelli che incontriamo e i contesti nei quali cresciamo”. Come fa notare Bertelli, benché si tratti di indagini in contesti circoscritti, recenti studi del 2026 confermano questa tendenza: sia tra gli studenti della Svizzera tedesca, sia tra gli adolescenti cinesi , le ragazze tendono ad attribuirsi competenze digitali e livelli di autoefficacia inferiori rispetto ai coetanei. Queste dinamiche si inseriscono nel più ampio quadro tracciato dal rapporto UNESCO Changing the Equation: Securing STEM Futures for Women, il quale sottolinea come norme di genere e aspettative degli adulti incidano profondamente sulle aspirazioni delle studentesse, portando a una conclusione cruciale: nelle scelte future, le percezioni finiscono per pesare quanto, o addirittura di più, delle prestazioni effettive. “Nell’adolescenza non stiamo costruendo soltanto competenze: stiamo costruendo un’idea di chi siamo e dei luoghi ai quali sentiamo di poter appartenere”, precisa Bertelli. “Per questo eviterei di parlare di un deficit femminile di fiducia. Mi porrei piuttosto un’altra domanda: quante occasioni diamo alle ragazze per accorgersi di essere capaci?” Il ruolo della didattica e il diritto di sbagliare Davanti all’errore, a un codice di programmazione o a un algoritmo che non funziona, una ragazza rischia di pensare di non essere all’altezza o di non essere portata, invece di considerare il fatto di star imparando qualcosa di complesso e di poter riuscire a trovare una strada alternativa. È questo il cortocircuito che docenti e genitori devono intercettare. L’autoefficacia, secondo Bertelli, si costruisce attraverso “esperienze di padronanza”: provare, sbagliare, cambiare strategia e riuscire. Le evidenze sulla didattica dimostrano che per azzerare il divario di genere nell’apprendimento dell’AI è necessario passare da una spiegazione astratta a un approccio pratico, basato su progetti ed esperienze concrete. Un’esigenza condivisa anche da chi sviluppa ambienti di apprendimento digitali: “Sviluppare competenze matematico-scientifiche, tecnologiche e digitali è sempre più necessario e cruciale per saper affrontare una realtà, quella della società odierna, sempre più complessa e in rapida evoluzione nei diversi ambiti: lavorativo, ambientale e sociale”, spiega Laura Fumagalli, presidente di MyEdu. In quest’ottica, la vera sfida educativa diventa integrare intelligenza artificiale e intelligenza emotiva: la prima per personalizzare la didattica ed evitare che le bambine si sentano “fuori posto”, la seconda per guidarle a riconoscere il proprio potenziale superando le etichette. Anche il linguaggio degli adulti deve cambiare. “Invece di chiedere soltanto ‘Sei stata brava?’, possiamo chiedere: ‘Come ci sei arrivata? Che cosa hai provato quando non funzionava? Cosa hai scoperto?’”, suggerisce Bertelli. “Perché la fiducia non si costruisce semplicemente dicendo a una ragazza ‘devi credere di più in te stessa’. Si costruisce permettendole di fare esperienza del proprio essere capace”. Il messaggio fondamentale deve diventare chiaro: “L’intelligenza artificiale non può essere presentata come un territorio riservato a chi si sente già ‘tecnologico’. La tecnologia non è un territorio a cui chiedere il permesso di entrare: puoi comprenderla, interrogarla, crearla e contribuire a trasformarla”. Il rischio di un’AI cieca L’urgenza di questi interventi educativi è dettata, ancora una volta, dai numeri. I dati del Women in Digital Index della Commissione Europea fotografano una stagnazione preoccupante. Oggi, nell’Unione Europea, solo il 19,5% degli specialisti nel settore ICT è donna. In pratica, appena uno specialista su cinque. Non va molto meglio nel bacino delle lauree STEM dove la componente femminile si ferma a circa un terzo del totale. L’Italia in questo scenario arranca: nonostante le donne rappresentino la maggioranza dei laureati complessivi, la percentuale di professionisti ICT si ferma al di sotto del 17%. Ma non è solo una questione di pari opportunità: è in gioco la qualità stessa dell’AI. “Non è importante che le ragazze conoscano l’intelligenza artificiale soltanto perché ne saranno fruitrici”, afferma Bertelli. “È importante che possano diventare anche le persone che la progettano, sviluppano, addestrano, valutano e partecipano alle decisioni sul suo utilizzo”. Senza la presenza femminile nei team di sviluppo, gli algoritmi rischiano di perpetuare stereotipi e bias impliciti sui quali vengono addestrati. Come evidenziano gli standard internazionali sulla gestione del rischio tecnologico , la diversità di prospettive e background dei team è l’unico vero antidoto per identificare limiti che un gruppo omogeneo non vedrebbe. “La diversità non garantisce automaticamente un’AI inclusiva, ma crea condizioni migliori perché ciò che stiamo costruendo venga interrogato da prospettive differenti”, conclude Bertelli. “Sviluppare il potenziale non significa spingere tutte le ragazze a scegliere una facoltà STEM. Significa fare in modo che una possibilità non venga esclusa prima ancora di essere stata conosciuta e sperimentata a causa di uno stereotipo, di una bassa percezione di autoefficacia o della sensazione che ‘quel mondo non sia per me’. La libertà è poter incontrare le proprie possibilità e poi scegliere. Le ragazze, quindi, non devono essere educate soltanto a utilizzare il futuro tecnologico. Devono avere la possibilità di partecipare alla sua costruzione. I dati che vediamo oggi ci pongono davanti a una scelta precisa: possiamo davvero permetterci di costruire l’intelligenza artificiale del futuro senza lo sguardo e il contributo di una parte così ampia dell’umanità?”

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Beatrice Subissi