AI & gender: kansen en risico’s voor vrouwen op de werkvloer

Vanuit haar onderzoek naar vrouwen en werk, dat inmiddels twee jaar loopt, verdiept ze zich nu ook in de rol van AI en vrouwen op de werkvloer. Juist omdat deze technologische ontwikkeling diep ingrijpt op hoe werk wordt ingericht, beoordeeld en verdeeld. Daarbij raken de gevolgen niet iedereen op dezelfde manier: uit verschillende onderzoeken blijkt dat vrouwen vaker werken in functies met een hoger risico op automatisering dan mannen, met name binnen administratieve functies waarin vrouwen relatief sterk vertegenwoordigd zijn. Dit verschil kan oplopen tot zo’n 10% (World Economic Forum; UNU).
Anne’s boodschap is helder en genuanceerd: AI wordt vaak gezien als objectief, maar is dat in de praktijk niet altijd. Onbewuste aannames en historische bias kunnen bestaande ongelijkheid versterken. Tegelijk laat ze zien dat juist dit besef ruimte geeft voor regie. “Wanneer we stilstaan bij hoe AI is ingericht en wordt gebruikt, worden patronen zichtbaar, ontstaat ruimte om bij te sturen en kan AI bewust worden ingezet als versterker van menselijk potentieel, óók voor vrouwen op de arbeidsmarkt”, aldus Anne.

AI als spiegel van werk, kansen en beoordeling

In haar sessie verkende Anne wat zichtbaar wordt wanneer vragen over werk, rollen en beoordeling niet alleen aan mensen worden gesteld, maar ook aan AI-systemen. Ze baseert zich daarbij op onderzoek én op de antwoorden die AI zelf geeft wanneer je het hierover bevraagt. Die uitkomsten vormen het vertrekpunt voor een reeks stellingen die zij voorlegde aan de deelnemers van de inspiratiesessie.

AI en neutraliteit: werving en beoordeling

AI laat bij werving en beoordeling zien dat neutraliteit geen vanzelfsprekendheid is. AI-modellen beoordelen cv’s van mannen gemiddeld positiever dan die van vrouwen (WomenInc). Wanneer leeftijd een rol speelt, wordt dat verschil zichtbaarder: oudere mannen worden vaker als ervaren gezien, terwijl 45-plusvrouwen relatief vaker als minder competent uit de analyse komen (Stanford).

Salarisadvies en technologie

Ook wanneer AI wordt gevraagd om salarisadvies te geven op basis van identieke profielen, valt het advies voor vrouwen gemiddeld lager uit dan voor mannen (WomenInc). Niet als weerspiegeling van hoe organisaties nu werken, maar als inkijk in hoe bestaande ongelijkheden kunnen doorwerken in AI-systemen die vaak als objectief worden ervaren. 
Een deel van de verklaring ligt in wie AI ontwikkelt. Wereldwijd is van de AI-specialisten, ongeveer 22% vrouw (WomenInc; UNESCO). Dat beperkte perspectief werkt door in data, aannames en ontwerpkeuzes.

Urgentie en verantwoordelijkheid

Volgens Anne maakt dit AI tot meer dan een individueel hulpmiddel. In sommige organisaties is AI-gebruik inmiddels onderdeel van functioneren en beoordeling. Dat benadrukt de urgentie: wie hierin niet wordt meegenomen of onvoldoende ondersteuning krijgt, loopt het risico achter te blijven. Juist daarom ligt hier een duidelijke verantwoordelijkheid voor werkgevers. Om mensen te begeleiden, te scholen en ruimte te geven om op een veilige manier ervaring op te doen. AI vraagt om aandacht, zorg en regie. En daarmee om een duidelijke rol voor HR.

De vooroordelen zitten in de data

Om te illustreren hoe diep bias kan zitten, laat Anne zien wat er gebeurt als je een AI-tool vraagt een foto van een CEO te tonen. Het resultaat: uitsluitend mannen in pak. Vraag hetzelfde voor een HR-assistent en je krijgt uitsluitend vrouwen achter een bureau. “Er zit gewoon een soort vooroordeel in dat elke HR-assistent er zo uit moet zien.”
De verklaring ligt in de data waarop AI wordt getraind. AI leert van historische patronen en reproduceert die vervolgens. Stereotiepe beelden van wie welke rol vervult, wie gezag uitstraalt en wie competent overkomt: het zit in de trainingsdata. En dus ook in de uitkomsten van wervingstools, beoordelingsalgoritmes en salarisadviezen die organisaties dagelijks gebruiken. Anne: “Veel mensen zijn zich daar niet bewust van. Niet in real life en al helemaal niet in AI.”

Minder vertrouwen, minder AI-gebruik, maar dat is riskant

Tegelijk benoemt Anne dat vrouwen in de praktijk vaker terughoudend zijn in het gebruik van AI (NHB Commentary - How Risk Perceptions Shape the Gender Gap in Generative AI Use). Vragen over betrouwbaarheid, privacy, impact en ethiek spelen daarbij een grotere rol. Die voorzichtigheid is begrijpelijk, maar het is ook een risico. Anne verwijst naar een bekende uitspraak binnen de AI-wereld[TD2.1][AS2.2]: ‘AI won’t replace humans, but humans with AI will replace humans without AI.’ Wie AI links laat liggen, wordt ingehaald door collega’s die het wel inzetten. En dat raakt vrouwen disproportioneel hard, juist omdat ze er gemiddeld al minder mee werken. Het vraagt om bewust, ondersteund en gezamenlijk leren omgaan met deze technologie.

AI als Additional Intelligence

Anne geeft aan dat er ook veel kansen zijn. Er is een andere manier om naar AI te kijken: niet als Artificial Intelligence die jou als mens vervangt, maar als Additional Intelligence. Een extra laag boven op je eigen kennis en vaardigheden, waarbij jij zelf aan het stuur blijft. “AI-gebruik is meer gedrag dan techniek,” zegt Anne. “En dus HR.” 
Dat is een enorm belangrijke boodschap voor het aanwezige HR-publiek: dit is geen IT-vraagstuk. Het gaat over hoe mensen nieuwe gewoonten ontwikkelen, over vertrouwen, weerbaarheid en inclusie. En dat biedt perspectief. Want als AI een gedrags- en cultuurvraagstuk is, dan zijn HR-professionals bij uitstek degenen die het kunnen sturen.

De kansen zijn er, als je ze actief pakt

Anne benoemt meerdere concrete kansen die AI biedt voor organisaties die bewust bezig zijn met hoe werk (inclusief) is ingericht.

Vooroordelen worden zichtbaar en daarmee bespreekbaar

Wanneer er inzicht is in AI-patronen, worden onbedoelde vooroordelen (zoals man-vrouw-typeringen) die AI kan overnemen of reproduceren in haar antwoorden, ook zichtbaar. Wanneer organisaties en medewerkers hiervan bewust zijn, ontstaat er ruimte om erbij stil te staan, ter discussie te stellen en er beleid voor te maken.

Zorgvuldiger werven en beoordelen

Mits bewust en zorgvuldig ingericht, kunnen AI-tools helpen om werving en beoordeling consistenter vorm te geven. Niet als vervanging van menselijk oordeel, maar als ondersteuning bij het maken van beter onderbouwde keuzes in selectieprocessen.

Creativiteit en techniek komen dichter bij elkaar

Doordat steeds meer wordt gewerkt met taal en interactie, verschuift de manier waarop technologie wordt gebruikt. Creatieve, communicatieve en analytische vaardigheden komen dichter bij elkaar te liggen, wat nieuwe ingangen kan bieden tot technisch werk en samenwerking met AI.

Nieuwe rollen, nieuwe mogelijkheden

Het is duidelijk dat een deel van de banen die nu vooral door vrouwen wordt uitgevoerd, op termijn veranderen. Tegelijk ontstaan er nieuwe rollen en functies. Daar liggen kansen, mits vrouwen actief worden meegenomen in deze transitie en tijdig ondersteuning krijgen bij het ontwikkelen van nieuwe (AI-)vaardigheden.

Meer ruimte voor flexibiliteit

AI verandert hoe werk wordt georganiseerd. Er wordt verwacht dat dit kan leiden tot meer flexibiliteit in werktijden, werkvormen en samenwerking. Voor veel werkende vrouwen, die vaak meerdere rollen combineren, kan dit bijdragen aan een betere afstemming tussen werk en privé.

Powerskills worden leidend voor leiderschap

AI verandert ook wat er van leiders wordt gevraagd: wat betekent AI voor feminien leiderschap? De zogenaamde ‘soft skills’, of beter gezegd ‘powerskills’, worden met de komst van AI steeds waardevoller. Zoals oprecht luisteren, het Goede Gesprek voeren, empathie tonen en mensgericht communiceren. Het is een waardevolle verschuiving: wanneer AI de kennisopgave grotendeels overneemt, ontstaat meer ruimte voor precies deze kwaliteiten.
Onderzoek van Markteffect en Driessen Groep onder duizend mannen en duizend vrouwen laat zien dat de top vijf behoeften aan leiderschapskwaliteiten voor beide groepen identiek zijn en allemaal op powerskills liggen. Vrouwen scoren daarin zelfs iets hoger. Het zijn kwaliteiten die niet aan één gender verbonden zijn, maar van waarde zijn voor iedereen die leidinggeeft. Vrouwen én mannen.

Wat kun je als werkgever doen?

Anne sluit af met drie concrete tips voor HR-professionals en werkgevers:

1. Wees je bewust van de vooroordelen die in AI zitten: juist door dit niet individueel te houden, maar samen te delen en te bespreken, ontstaat ruimte om bewuster met AI om te gaan en elkaar hierin mee te nemen.
2. Investeer in de beleving van vrouwen ten aanzien van AI: weerstand is begrijpelijk, maar het is ook belemmerend. Help vrouwen de kansen te zien die AI biedt en creëer een veilige omgeving om te experimenteren.
3. Pak je verantwoordelijkheid als werkgever: verplichte scholing voor iedereen. AI-vaardigheden zijn geen extraatje meer. Er is inmiddels ook wetgeving die werkgevers verplicht medewerkers duurzaam inzetbaar te houden. Je moet als werkgever investeren in AI-scholing voor álle medewerkers. Dan pas ben je goed voorbereid op wat komen gaat.

Meer weten?

De Vrouw & Werk Desk werkt momenteel aan de publicatie 'Vrouwversterkend Werkgeverschap', met onderzoek en inzichten uit de afgelopen twee jaar. Vraag hier een pre-order aan van de publicatie. 

Voor verdere verdieping verwijst Smulders onder andere naar:
• Boek: Me, Myself & AI van Sanne Cornelissen
• Rapport: AI, Gender en de Arbeidsmarkt van WomenInc.
• Podcast: AI en menselijkheid: een paradox? van Lisanne Buik
• Rapport: Arbeidsmarkt herinrichten van Intelligence Group
• Artikel: Vrouwen maken zich zorgen over AI, en terecht van Sophie van Gool