L’impatto dell’intelligenza artificiale sui temi dell’equità e dell’inclusione viene percepito in modo ambivalente. Da un lato, l’IA è vista come una possibile leva per ridurre bias e stereotipi nei processi decisionali; dall’altro, emerge la consapevolezza che, se non progettata e utilizzata con attenzione, possa anche amplificare disuguaglianze già presenti nei dati e nei contesti organizzativi.

Dal nostro studio emerge infatti una diffusa attenzione al tema dei bias nei sistemi automatizzati. In particolare, le persone intervistate mostrano una forte consapevolezza dei rischi legati all’utilizzo dell’IA in processi sensibili – come ad esempio la selezione del personale – riconoscendo la possibilità che algoritmi e modelli possano replicare o rafforzare distorsioni storiche presenti nei dati su cui vengono addestrati.

Analizzando le differenze tra ambiti professionali, emerge inoltre un divario significativo nelle percezioni all’interno dell’area STEM. In questo contesto, la distanza tra uomini e donne rispetto alla capacità dell’intelligenza artificiale di contribuire a contrastare stereotipi e discriminazioni supera i 20 punti percentuali, ampliando il gap già osservabile nel campione complessivo.

Allo stesso tempo, l’innovazione legata all’intelligenza artificiale continua a essere percepita come un’importante opportunità di crescita e sviluppo tecnologico. Tuttavia, molte persone ritengono che la partecipazione ai processi di innovazione non sia ancora pienamente inclusiva, suggerendo che l’accesso alle competenze e ai ruoli più strategici nell’ambito dell’IA non sia distribuito in modo equilibrato.

Questo aspetto solleva anche un potenziale rischio di concentrazione del vantaggio competitivo. Se l’accesso alle competenze e agli strumenti legati all’intelligenza artificiale dovesse rimanere prevalentemente concentrato nella popolazione maschile, l’IA potrebbe contribuire a rafforzare squilibri di genere già esistenti invece di rappresentare una leva per ridurli.

In questo scenario emergono alcune priorità strategiche considerate fondamentali per promuovere un utilizzo più equo e responsabile dell’intelligenza artificiale. Tra queste, l’adozione di pratiche di audit e diversificazione dei dataset, una maggiore trasparenza nei sistemi algoritmici, l’integrazione di meccanismi di controllo umano nei processi automatizzati, la diffusione di percorsi formativi dedicati e l’introduzione di indicatori specifici per monitorare l’equità nell’utilizzo delle tecnologie di IA.

In questa sezione approfondiamo come l’intelligenza artificiale venga percepita rispetto ai temi di equità, inclusione e bias, analizzando rischi, opportunità e le principali leve individuate per favorire uno sviluppo tecnologico più responsabile.

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