Si stanno rapidamente diffondendo tecnologie in grado di automatizzare molti compiti non routinari e vi è una preoccupazione crescente circa il rischio di disoccupazione tecnologica.
Nella nostra ricerca sui 'Rischi di automazione delle occupazioni: una stima per l’Italia' (di cui abbiamo già parlato in una precedente Management Note https://www.mark-up.it/i-rischi-di-automazione-del-lavoro-in-italia/) abbiamo analizzato la probabilità di automazione delle 800 professioni italiane utilizzando i due approcci più diffusi nella letteratura: occupation-based approach e task-based approach. È emerso che le professioni che presentano una probabilità di automazione alta richiedono la realizzazione di molte attività automatizzabili tra cui lo scambio di informazioni, la vendita e le attività manuali (settore dei trasporti e logistica, supporto d’ufficio e amministrativo, produzione, vendita).
Invece le professioni con una probabilità di automazione bassa richiedono compiti 'strettamente umani' e livelli elevati di percezione, manipolazione, intelligenza creativa e intelligenza sociale (settore del management e finanza, ambito legale, istruzione, assistenza sanitaria, arte). Risultava inoltre che il 33,2% dei lavoratori e delle lavoratrici italiani/e (7,12 milioni di addetti/e) presenta un rischio di sostituzione alto secondo l’occupation-based approach, mentre secondo il task-based approach solo il 18,1% è a rischio (3,87 milioni di addetti/e) (Bannò et al., 2021).
Un punto ancora poco esplorato in letteratura riguarda l’impatto dell’automazione sulle donne. In linea di principio, donne e uomini dovrebbero affrontare lo stesso rischio di sostituzione, ma secondo la maggior parte degli studi l’automazione avrà effetti più negativi sulle donne per diversi motivi. Primo, le donne sono sottorappresentate nei settori Stem a più rapida crescita e ciò potrebbe comportare la loro uscita dal mercato del lavoro. Secondo, spesso le donne sono impiegate in professioni con un’alta probabilità di automazione (pink-jobs) o svolgono un maggior numero di mansioni automatizzabili anche all’interno di professioni con una minore probabilità di automazione. Infine, le donne potrebbero affrontare stereotipi di genere nell’istruzione e nel mondo del lavoro, cosa che impedisce loro di acquisire skills non automatizzabili o di svolgere professioni e mansioni con una minore probabilità di automazione.
Data l’importanza del tema e le evidenze contrastanti, risulta essenziale valutare l’impatto dell’automazione sulle donne. In Italia, le lavoratrici affrontano un rischio di sostituzione minore rispetto ai lavoratori (Bannò et al., 2021) (Tabella 1).
Anche in Europa, le lavoratrici affrontano un rischio di sostituzione minore rispetto ai lavoratori (0,5755 contro 0,5816; Filippi et al., 2023). Lo stesso accade in Norvegia e negli Stati Uniti. Al contrario, le lavoratrici affrontano un rischio di sostituzione maggiore in Cina e nei Paesi Oecd. Infine, lavoratrici e lavoratori affrontano un rischio simile in Finlandia e Giappone.
Questi risultati potrebbero suggerire che il contesto istituzionale in termini di uguaglianza di genere può avere un ruolo.
In una nostra recente ricerca (si veda Filippi et al., 2023), abbiamo testato l’ipotesi secondo la quale una maggiore uguaglianza di genere nel contesto istituzionale in termini di istruzione e mercato del lavoro riduce il rischio di sostituzione delle donne.
L’idea è che una maggiore uguaglianza di genere nell’istruzione consenta alle donne di acquisire competenze non automatizzabili e accedere ai percorsi Stem, mentre una maggiore uguaglianza di genere nel mercato del lavoro comporti minori discriminazioni nell’ingresso al lavoro, nell’attribuzione delle mansioni, nei percorsi di carriera e nell’accesso alle posizioni apicali. Ciò porterebbe a un progressivo spostamento di lavoratrici dalle professioni a bassa retribuzione e qualificazione verso professioni più creative, decisionali e connesse con il controllo e la gestione e di conseguenza a un rischio di sostituzione minore.
I risultati empirici confermano tale ipotesi: una maggiore uguaglianza di genere nell’istruzione e nel mercato del lavoro riduce il rischio di sostituzione delle lavoratrici.
Per approfondimenti:
• Bannò M., Filippi E., Trento S. (2021), “Rischi di automazione delle occupazioni: una stima per l’Italia”, Stato e mercato, n. 3, pp. 315–350.
• Filippi E., Bannò M., Trento S. (2023), “Automation technologies and the risk of substitution of women: Can gender equality in the institutional context reduce the risk?”, Technological Forecasting and Social Change, vol. 191, 122528.
*Emilia Filippi, assegnista di ricerca presso l’Università di Brescia
* Mariasole Bannò, professoressa associata presso l’Università di Brescia
* Sandro Trento, professore ordinario presso l’Università di Trento
