Automazione e lavoro: occupazione femminile a rischio?

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Automazione e lavoro: occupazione femminile a rischio? © Pexels

Secondo i dati contenuti nel report di McKinsey presentato durante la Women Deliver 2019 Conference di Vancouver, entro il 2030 ben 160 milioni di donne potrebbero essere costrette a cercare una nuova occupazione a causa di processi di business che diventeranno sempre più automatizzati. Da questo punto di vista non dovrebbero registrarsi particolari differenze con i colleghi uomini.

Per la precisione, Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Robotica potrabbero mettere a rischio tra il 7 e il 24% dei posti di lavoro occupati da donne e tra l'8 e il 28% di quelli detenuti dagli uomini. Per ottenere un riscontro quanto più coerente possibile, lo studio ha preso in considerazione 10 economie: 6 di paesi sviluppati e altre 4 di mercati emergenti.

Stando alle conclusioni degli analisti, lo spettro della disoccupazione potrà essere allontanato soltanto grazie alla formazione professionale, ma saranno necessari anche degli interventi istituzionali che permettano alle donne di frequentare i corsi. Notoriamente infatti, queste ultime hanno meno tempo a disposizione degli uomini e svolgono di frequente lavori non pagati oltre a quello retribuito.

Rimarrebbero poi in piedi diverse problematiche che rappresentano un ostacolo all'ingresso delle donne del mondo del lavoro, permarebbero per esempio degli approcci culturali che le allontanerebbero dall'utilizzo e dallo studio degli strumenti digitali, senza contare le incognite per quanto riguarda la sicurezza che ancora oggi frenano la mobilità della componente femminile.

La mancata partecipazione al mercato del lavoro da parte delle donne costituirebbe uno dei fattori che limitano maggiormente la crescita economica di un Paese, non è infatti un caso che diverse economie sottosviluppate presentino tassi di occupazione femminile nettamente inferiori rispetto a quelli delle aree più avanzate del Globo.

Claudio Garau

Claudio Garau

Web developer, programmatore, Database Administrator, Linux Admin, docente e copywriter specializzato in contenuti sulle tecnologie orientate a Web, mobile, Cybersecurity e Digital Marketing per sviluppatori, PA e imprese.

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