Forsinket KI-bruk svekker kvinners karrieremuligheter

Jarle Moss Hildrum er direktør i AI og Data hos Deloitte, og er bekymret for denne utviklingen. 

— For det første tar ikke kvinner KI i bruk, og for det andre jobber de i yrker hvor det er fryktelig viktig å bruke det. Dette blir en dobbelt smell som kvinner havner i hvis man ikke iverksetter tiltak for å unngå skjevheter i opplæringen.  

Hildrum viser til en studie fra Danmark gjort blant 100 000 arbeidstakere som viste en 20 prosent lavere sannsynlighet for at kvinner bruker kunstig intelligens i arbeidslivet enn menn, selv om de jobber i samme bransje.  

En artikkel fra forskere ved Harvard Business School viste på sin side at selv når både menn og kvinner får lik tilgang til KI-verktøy, er kvinner mindre tilbøyelige til å ta det i bruk. Hildrum påpeker at disse forskjellene kan føre til at kvinner sakker akterut i fremtidens arbeidsmarked. 

— De som lærer seg å bruke KI, blir rett og slett mer effektive. De leverer raskere, skriver bedre, og får gjort mer på kortere tid. Det er et klart konkurransefortrinn, sier Hildrum. 

Norge satser for tiden tungt på KI med mål om at 80 prosent av offentlig sektor skal bruke slik teknologi innen 2025. Det er ikke lenger et spørsmål om du må forholde deg til KI – men hvordan.  

— Denne typen gap som oppstår på grunn av skjevhetene, kan føre til at karrieremulighetene stagnerer hvis du er i den gruppen som blir diskriminert, forteller Zairah Malik, som også jobber med KI i Deloitte. 

Malik understreker at potensialet for å effektivisere arbeidsoppgaver med kunstig intelligens er stort.  

— For å si det direkte: Blir du ikke bruker, kommer du til å tape for dem som behersker dette, sier hun. 

—Jeg tror at det meste av diskriminering foregår ubevisst, hvor man glemmer å tilrettelegge for at læringsreisen skal være relevant for hele organisasjonen, påpeker Malik.  

Hun opplever at når nye verktøy skal testes og innføres i selskaper, gjøres det ofte i testgrupper som IT-avdelinger eller blant de mest teknologiinteresserte. Disse gruppene er som regel mannsdominerte.  

— Dette gjøres ikke for å bevisst utelate noen, men fordi det er den enkleste og rimeligste løsningen, både når det gjelder ressurser og innsats, sier Malik.  

En annen forklaring er at kvinner er mindre risikovillige. 

— Vi vet at menn generelt tar mer risiko enn kvinner. Er du mer risikovillig, vil du sannsynligvis ta teknologien i bruk før andre har prøvd og sett at den faktisk fungerer. Jeg tror, enkelt sagt, at menn lener seg lettere på det, poengterer Hildrum.  

Skjevheten i opplæring synes også langs andre parametere enn kjønn.  

— Det gjelder grupper som allerede har hendene fulle. Kommer du for eksempel fra en lavinntektsfamilie, har du sannsynligvis flere bekymringer som gjør at du mangler overskudd til å lære deg verktøyene på egen hånd, forteller Malik.  

Redd Barna er en organisasjon med over 250 ansatte, og som har startet et kompetansehevingsprogram innen kunstig intelligens for alle ansatte. Liina Aagedal er direktør for teknologi og transformasjon, og kjenner seg igjen i fremstillingen til Hildrum og Malik.  

— Initiativet kom fra teknologiteamet, hvor vi testet KI-verktøyene og håpet at flere i organisasjonen ville følge etter naturlig. Vi lærte fort at det ikke var så enkelt, sier hun.  

Aagedal forteller at mange av deres ansatte var redde for å gjøre feil, og bekymret for at dataene deres kunne bli misbrukt. Hun opplever at kvinnene er mer forsiktige enn mennene.  

— Vi ser at kvinner i særlig grad holder igjen. Det er ikke fordi de mangler evner eller interesse, men fordi de stiller flere spørsmål ved etikken og mulige konsekvenser i møte med teknologien, sier hun.  

— Da forstod vi at vi måtte gå mer strukturert til verks. Vi måtte forstå hvorfor folk opplevde teknologien som vanskelig eller skremmende, og ta tak i visse fordommer og misforståelser, forteller Aagedal.  

Med det nye programmet er målet å gi hele organisasjonen grunnleggende kunnskap om KI og adressere bekymringene den enkelte har når det gjelder å bruke verktøyet.  

— Vi må tilpasse opplæringen til de ulike ansattes behov, i stedet for å bruke en one-size-fits-all-tilnærming, avslutter hun.