Gender gap nell’intelligenza artificiale: il dato che pesa sulle regole europee

Il gender gap nell’intelligenza artificiale esce definitivamente dal perimetro delle disuguaglianze settoriali e si impone come una variabile strutturale di governance proprio nel momento in cui l’Unione europea entra nella fase più delicata dell’attuazione dell’AI Act. I dati più recenti del World Economic Forum, contenuti nel Global Gender Gap Report 2025 e nelle analisi dedicate alle competenze emergenti, indicano che le donne rappresentano meno del 30% della forza lavoro globale attiva nell’intelligenza artificiale, una quota che si riduce ulteriormente se si osservano i ruoli di progettazione, sviluppo dei modelli, definizione dei dataset e assunzione delle decisioni strategiche. Non si tratta solo di un ritardo nell’accesso a un settore ad alta crescita, ma di un elemento che incide direttamente sugli esiti tecnologici e sociali dell’AI, perché chi costruisce i sistemi finisce inevitabilmente per incorporare nei modelli priorità, assunzioni e visioni del mondo che riflettono la composizione dei team che li sviluppano. In questo senso, il divario di genere nell’AI non è una conseguenza collaterale dell’innovazione, ma uno dei fattori che ne orientano l’impatto su lavoro, servizi pubblici, mercati e diritti. Il Forum sottolinea come il gap si ampli proprio nelle competenze più avanzate e nei ruoli apicali, trasformando una disuguaglianza occupazionale in un rischio sistemico: modelli addestrati e governati da gruppi ristretti tendono a riprodurre bias già presenti nei dati di partenza, con effetti concreti su selezione del personale, accesso al credito, valutazione del rischio, sanità, istruzione e sicurezza. È in questo passaggio che la questione di genere incrocia direttamente la politica industriale e la regolazione, perché l’AI Act europeo nasce con l’obiettivo di mitigare i rischi e rafforzare l’affidabilità dei sistemi, ma si trova a operare in un contesto in cui il potere tecnologico resta fortemente concentrato. La frattura che emerge è evidente: le regole sono pubbliche, democratiche e formalmente neutrali, mentre la capacità di incidere sulle scelte a monte dei modelli rimane appannaggio di una platea ristretta e omogenea per profilo e background. Il rischio, in questa fase, è che la regolazione intervenga sugli effetti senza riuscire a incidere sulle cause strutturali che generano squilibri e distorsioni. Accanto al tema della governance, c’è poi un nodo economico che il World Economic Forum evidenzia con chiarezza: il gender gap nell’intelligenza artificiale rappresenta anche una perdita di potenziale produttivo in uno dei settori chiave per la crescita futura. In economie avanzate come quelle europee, già alle prese con una carenza strutturale di competenze digitali, l’esclusione o la sotto-rappresentazione femminile nei percorsi STEM e nei ruoli ad alta specializzazione riduce la capacità di innovare, rallenta la diffusione delle tecnologie e comprime la competitività nel confronto globale con Stati Uniti e Cina. Il tema, dunque, non riguarda solo l’equità o la rappresentanza, ma la sostenibilità stessa del modello di sviluppo tecnologico europeo. Il messaggio che emerge dai dati è netto: il gender gap nell’AI non può essere affrontato come una questione culturale o comunicativa, né risolto con interventi simbolici ex post, ma richiede scelte politiche che incidano su formazione, mercato del lavoro, accesso al capitale e distribuzione del potere decisionale nelle tecnologie strategiche. Nel momento in cui l’Europa ambisce a porsi come regolatore globale dell’intelligenza artificiale, la sfida non è solo come controllare gli algoritmi una volta immessi sul mercato, ma chi li scrive, con quali competenze e con quale pluralità di sguardi, perché è lì che si gioca una parte decisiva della credibilità e dell’efficacia della governance europea dell’AI.