Дом
Исследование выявило гендерный разрыв во внедрении ИИ: женщины используют генеративные инструменты на 22 % реже
В недавнем посте в Instagram актриса Риз Уизерспун призвала больше женщин активно использовать искусственный интеллект, обратив внимание на сохраняющееся гендерное неравенство в технологическом секторе. Она подчеркнула, что женщины по-прежнему недостаточно представлены в сфере применения ИИ, и выразила надежду на более активное вовлечение женщин в работу с этими инструментами. Тем не менее видео вызвало бурную дискуссию в сети: критики указали на то, что она упустила из виду экологический след ИИ, энергопотребление центров обработки данных и присущие алгоритмам предвзятости.

Эмпирические данные подтверждают существенное гендерное неравенство в использовании ИИ. Метаанализ, опубликованный Гарвардской школой бизнеса в апреле на основе данных из 25 стран и с участием более 143 000 респондентов, показал, что женщины на 22 % реже используют генеративный ИИ, чем мужчины. Кроме того, исследование Deloitte 2024 года показало, что уровень внедрения ИИ снижается с возрастом, причем гендерный разрыв становится особенно заметным среди людей старше 45 лет.
Это неравенство распространяется и на профессиональную сферу. По данным Randstad, мужчины занимают 71 % должностей в сфере технологий ИИ, тогда как на долю женщин приходится лишь 29 %. Кроме того, 35 % мужчин проходят корпоративное обучение по ИИ по сравнению с 27 % женщин; что касается владения навыками работы с генеративным ИИ, то 69 % мужчин обладают этими навыками, тогда как среди женщин — лишь 31 %.

Эксперты объясняют более низкую вовлеченность женщин в сферу ИИ восприятием рисков, ограниченным представительством в технологической отрасли и неравномерным распределением времени. Исследования показывают, что на женщинах часто лежит большая часть обязанностей по уходу за семьей, из-за чего у них остается меньше времени на эксперименты с новыми технологиями, посещение тренингов или постоянную практику.
Однако возможности в эпоху ИИ выходят за рамки основных технических должностей. Такие области, как регулирование этических аспектов ИИ, применение ИИ в здравоохранении и образовании, управление продуктами и анализ данных, предлагают женщинам разнообразные возможности для входа в эту сферу. Эксперты рекомендуют компаниям интегрировать обучение в области ИИ в стандартные рабочие процессы, а не рассматривать его как дополнительную нагрузку. Внедряя гибкие структуры обучения, поощряя поддержку со стороны сообщества и предоставляя практические сценарии применения, организации могут более эффективно способствовать развитию у женщин компетенций в области ИИ.
По мере того как искусственный интеллект становится неотъемлемой частью повседневной работы и жизни, устранение гендерного неравенства становится не просто вопросом технологического равенства, но и имеет решающее значение для формирования будущего кадрового резерва и промышленных инноваций. Расширение образования в области ИИ и повышение его доступности будут иметь ключевое значение для здорового развития экосистемы ИИ.
Связанная статья
ByteDance смещает фокус ИИ на корпоративный сектор, поскольку Doubao достигает 200 миллионов пользователей, но выручка остается ниже $1 миллиона
Дубаобао, продукт искусственного интеллекта компании ByteDance, превысил отметку в 200 миллионов ежедневных активных пользователей в первой половине года, однако генерирует менее 1 миллиона юаней ежедневной выручки, в основном за счет комиссий от эле
Британский стартап в области искусственного интеллекта Emulate начинает сбор средств с целью привлечения до 700 миллионов долларов при оценке компании в 3,7 миллиарда долларов
В среду, 16 сентября, британский стартап в области искусственного интеллекта Emulate объявил о новом раунде финансирования, цель которого составляет до 700 миллионов долларов, что обеспечивает постденежную оценку компании примерно в 3,7 миллиарда дол
Основатели ИИ-стартапов обсуждают открытые и закрытые модели на TechCrunch Disrupt 2026
Для стартапов в сфере искусственного интеллекта выбор модели больше не является разовым архитектурным решением.Открытые модели становятся лучше. API передовых моделей продолжают совершенствоваться. Модели можно адаптировать под конкретные задачи, и н
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (0)
В недавнем посте в Instagram актриса Риз Уизерспун призвала больше женщин активно использовать искусственный интеллект, обратив внимание на сохраняющееся гендерное неравенство в технологическом секторе. Она подчеркнула, что женщины по-прежнему недостаточно представлены в сфере применения ИИ, и выразила надежду на более активное вовлечение женщин в работу с этими инструментами. Тем не менее видео вызвало бурную дискуссию в сети: критики указали на то, что она упустила из виду экологический след ИИ, энергопотребление центров обработки данных и присущие алгоритмам предвзятости.

Эмпирические данные подтверждают существенное гендерное неравенство в использовании ИИ. Метаанализ, опубликованный Гарвардской школой бизнеса в апреле на основе данных из 25 стран и с участием более 143 000 респондентов, показал, что женщины на 22 % реже используют генеративный ИИ, чем мужчины. Кроме того, исследование Deloitte 2024 года показало, что уровень внедрения ИИ снижается с возрастом, причем гендерный разрыв становится особенно заметным среди людей старше 45 лет.
Это неравенство распространяется и на профессиональную сферу. По данным Randstad, мужчины занимают 71 % должностей в сфере технологий ИИ, тогда как на долю женщин приходится лишь 29 %. Кроме того, 35 % мужчин проходят корпоративное обучение по ИИ по сравнению с 27 % женщин; что касается владения навыками работы с генеративным ИИ, то 69 % мужчин обладают этими навыками, тогда как среди женщин — лишь 31 %.

Эксперты объясняют более низкую вовлеченность женщин в сферу ИИ восприятием рисков, ограниченным представительством в технологической отрасли и неравномерным распределением времени. Исследования показывают, что на женщинах часто лежит большая часть обязанностей по уходу за семьей, из-за чего у них остается меньше времени на эксперименты с новыми технологиями, посещение тренингов или постоянную практику.
Однако возможности в эпоху ИИ выходят за рамки основных технических должностей. Такие области, как регулирование этических аспектов ИИ, применение ИИ в здравоохранении и образовании, управление продуктами и анализ данных, предлагают женщинам разнообразные возможности для входа в эту сферу. Эксперты рекомендуют компаниям интегрировать обучение в области ИИ в стандартные рабочие процессы, а не рассматривать его как дополнительную нагрузку. Внедряя гибкие структуры обучения, поощряя поддержку со стороны сообщества и предоставляя практические сценарии применения, организации могут более эффективно способствовать развитию у женщин компетенций в области ИИ.
По мере того как искусственный интеллект становится неотъемлемой частью повседневной работы и жизни, устранение гендерного неравенства становится не просто вопросом технологического равенства, но и имеет решающее значение для формирования будущего кадрового резерва и промышленных инноваций. Расширение образования в области ИИ и повышение его доступности будут иметь ключевое значение для здорового развития экосистемы ИИ.
ByteDance смещает фокус ИИ на корпоративный сектор, поскольку Doubao достигает 200 миллионов пользователей, но выручка остается ниже $1 миллиона
Дубаобао, продукт искусственного интеллекта компании ByteDance, превысил отметку в 200 миллионов ежедневных активных пользователей в первой половине года, однако генерирует менее 1 миллиона юаней ежедневной выручки, в основном за счет комиссий от эле
Британский стартап в области искусственного интеллекта Emulate начинает сбор средств с целью привлечения до 700 миллионов долларов при оценке компании в 3,7 миллиарда долларов
В среду, 16 сентября, британский стартап в области искусственного интеллекта Emulate объявил о новом раунде финансирования, цель которого составляет до 700 миллионов долларов, что обеспечивает постденежную оценку компании примерно в 3,7 миллиарда дол
Основатели ИИ-стартапов обсуждают открытые и закрытые модели на TechCrunch Disrupt 2026
Для стартапов в сфере искусственного интеллекта выбор модели больше не является разовым архитектурным решением.Открытые модели становятся лучше. API передовых моделей продолжают совершенствоваться. Модели можно адаптировать под конкретные задачи, и н











