Non serve essere laureate STEM per capire e usare l’AI: serve iniziare.

Per anni ci siamo sentite dire che la tecnologia non era il nostro campo. Eppure oggi ci ritroviamo davanti a un cambiamento epocale: l’intelligenza artificiale non è più un orizzonte lontano, è già qui, nelle nostre giornate di lavoro e nelle nostre vite quotidiane. E la vera sfida non è “possiamo usarla?”, ma “come possiamo farlo a modo nostro?”

È ora di riconoscere che le competenze che apportiamo come donne — la cura, la capacità di ascolto, il pensiero sistemico, la visione interconnessa — sono preziose anche (anzi, specialmente) nel dialogo con l’intelligenza artificiale. Questo articolo a firma di Sara Malaguti è un invito a guardare oltre il rumore, a riconoscere cosa sta cambiando, cosa ci offre oggi, cosa possiamo fare per non restare indietro. Come donne, ma in generale come esseri umani. 

Donne e tecnologia: oltre gli stereotipi

Il mondo del tech è stato a lungo attraversato da pregiudizi sottili ma persistenti: l’idea che le donne fossero più adatte alla comunicazione che alla programmazione, più alla forma che alla sostanza. Etichette che non hanno solo condizionato le opportunità, ma anche la nostra autostima.

Dati recenti che cambiano la narrazione

  • Negli Stati Uniti, la presenza femminile nei ruoli tecnologici è salita dal ~31% nel 2019 al ~35% nel 2023, un lieve ma significativo progresso che indica che le barriere all’ingresso non sono più insormontabili.
  • In Europa e Regno Unito, la quota di donne che lavorano in “computer programming & related services” è anch’essa in crescita: da ~23% prima della pandemia a ~25.2% alla fine del 2023. 
  • Anche a livello consumer, le cose stanno cambiando. Secondo il working paper How People Use ChatGPT di OpenAI / NBER / Duke / Harvard, l’adozione di ChatGPT è aumentata rapidamente e il gap di genere nell’uso si è significativamente ridotto nei segmenti professionali e dell’istruzione. Ci sono gruppi dove donne e uomini usano ChatGPT con frequenza simile per compiti simili. Un dato che colpisce: tra il 2024 e il 2025, la percentuale di utenti con nomi tipicamente femminili sull’uso di ChatGPT è cresciuta da ~37% a oltre il 50%. Ciò indica che l’AI sta diventando uno strumento di cui sempre più donne si fidano e che considerano parte del proprio lavoro, non un “accessorio” opzionale.

Le barriere che restano

  • Conoscenza tecnica: molte donne segnalano che non hanno ricevuto formazione specifica sull’AI e non si sentono sicure ad utilizzarla oltre le operazioni basilari.
  • Paura di sbagliare o di essere giudicate: la sindrome dell’impostore si manifesta spesso più forte quando si tratta di tecnologia percepita come “ardua”.
  • Dati non curati / processi poco documentati: se non hai già una base dati pulita, coerente, ordinata, l’AI può dare risposte imprecise o inutili. E questo può rafforzare la sensazione di non sentirsi all’altezza.   
  • Cultura e modelli organizzativi che premiano il “fare da soli”, l’iper-competizione, la velocità nel rilascio di nuovi modelli e strumenti, la quantità rispetto alla qualità, mentre le soft skills rimangono undervalued.

Un approccio diverso: il valore delle soft skills

Cosa succede quando approcci tech e approcci umani si incontrano davvero? Nascono modalità diverse, più autentiche e più sostenibili.

Le nostre competenze “non tecniche” fanno la differenza

  • Empatia: capire le persone che interagiscono con l’AI, immaginare scenari, capire impatti non voluti.
  • Collaborazione: lavorare in team multidisciplinari (tecnici, non tecnici), facilitare il dialogo fra chi progetta algoritmi e chi “vive” l’effetto dell’AI.
  • Visione sistemica: vedere oltre il compito specifico: come quell’AI influenza altri processi, flussi di lavoro, persone, cultura aziendale.
  • Comunicazione chiara e divulgazione: tradurre il linguaggio tecnico in termini che tutti capiscono, far capire rischi e opportunità.

Ethical AI: il caso Immanence in Italia 

Immanence è un esempio che sento molto vicino: una realtà che lavora con l’AI mettendo al centro etica, governance e impatto sociale. Ed è per me una grande soddisfazione poter dire che oggi fa parte anche di Decentral, il consorzio di imprese a cui appartiene Flowerista.

È guidata da due donne, Luna Bianchi e Diletta Huyskes, con una missione chiara sull’etica e la governance. Affianca organizzazioni pubbliche e private in un percorso decisivo: quello di rendere l’innovazione un motore di cambiamento positivo, capace di rispettare persone, diritti e contesti.

Attraverso pratiche di valutazione, governance ed etica applicata, Immanence lavora fianco a fianco con chi sviluppa e adotta strumenti digitali e intelligenze artificiali, aiutando a orientare le scelte su principi chiari: equità, trasparenza, responsabilità. Non si limita a valutare i sistemi, ma guarda anche ai team che li progettano e alle condizioni in cui operano, perché la tecnologia non è mai neutra: riflette valori, bias, priorità.

Il loro approccio permette di passare da una visione ingenua dell’AI — fatta solo di promesse e performance — a un uso consapevole, dove l’automazione diventa alleata e non sostituta, e dove l’impatto sociale è parte integrante del successo tecnologico.

È la conferma che non serve partire da una laurea tecnica: serve portare una sensibilità, una domanda, un metodo.

I contesti internazionali: cosa possiamo scorgere all’orizzonte

Guardare altrove non significa imitare, ma ispirarsi e prendere spunti.

Cosa sta succedendo in Cina

  • È uno dei paesi dove il tech cresce più velocemente, le industrie digitali sono agili, le startup sono incoraggiate a livello locale e nazionale.
  • Secondo il report del CESE-M, la partecipazione femminile nel tech cinese sta salendo: figure femminili che lavorano nello sviluppo software, nei prodotti digitali, nella gestione operativa, non solo nel marketing o nei ruoli “di supporto”.
  • Politiche industriali che mettono l’innovazione al centro, istruzione STEM accessibile e orientamenti di stato verso digitalizzazione, IA, infrastrutture ne fanno un laboratorio interessante di cosa può succedere quando le risorse, la formazione e le aspirazioni femminili trovano spazio.

Cosa sta succedendo negli Stati Uniti

    • Leader come Mira Murati (ex OpenAI e ora alla guida di Thinking Machines Lab), Daniela Amodei (Anthropic) sono casi rari, ma mostrano che è possibile essere al vertice tecnico / di prodotto anche in aziende che definiscono il panorama dell’AI globale.
    • Attivismo su bias, giustizia algoritmica (Joy Buolamwini), impatto sociale (Kate Crawford), formazione/inclusione (Tess Posner, Sinead Bovell) stanno emergendo come componenti strutturali del discorso sull’AI.
      Vediamo chi sta portando avanti questi temi nel prossimo paragrafo. 

Donne che guidano l’AI globale 

Ecco sei donne da seguire nel panorama mondiale:  

Fei-Fei Li

Fei-Fei Li è una delle scienziate che hanno reso possibile l’attuale rivoluzione dell’AI. Con il progetto ImageNet ha permesso alle macchine di riconoscere oggetti e scene visive, aprendo la strada al deep learning. A Stanford guida l’Institute for Human-Centered AI, dove promuove un’intelligenza artificiale costruita intorno ai valori umani. Con AI4ALL porta queste conoscenze nelle scuole e tra le comunità meno rappresentate, creando nuove opportunità per giovani e ragazze.
Fei-Fei Li non è solo una scienziata di fama mondiale, ma anche una visionaria che ha sempre ripetuto: “l’AI deve essere human-centered”. 

Mira Murati

Mira nasce in Albania e cresce in Canada. La sua passione per l’ingegneria la porta a Tesla, poi a OpenAI. Quando il mondo scopre ChatGPT, lei è la CTO che ha guidato lo sviluppo e che deve affrontare le domande più difficili: cosa significa lanciare al pubblico una tecnologia così potente? La sua figura dimostra che si può essere al centro del dibattito mondiale senza rinunciare alla propria integrità, portando il punto di vista di chi non vede l’AI solo come prodotto ma come responsabilità collettiva.

Daniela Amodei

Italiana, figlia di immigrati, comincia la sua carriera lontano dal tech, nel non profit e nell’advocacy. Poi il salto: da OpenAI a co-fondare Anthropic, l’azienda che ha fatto della “safety” il suo cuore. Daniela racconta spesso che il suo obiettivo non è creare l’AI più veloce, ma quella più sicura. Il suo percorso mostra che anche chi arriva da discipline non tecniche può incidere in modo decisivo, portando dentro al cuore della tecnologia sensibilità etiche e sociali.

Joy Buolamwini

Joy è cresciuta tra Ghana e Stati Uniti. Quando studia al MIT, si rende conto che il software di riconoscimento facciale non “vede” i suoi tratti: i modelli non erano addestrati su volti neri. Da quell’esperienza personale nasce la sua battaglia: fonda la Algorithmic Justice League, diventa attivista e autrice, e porta davanti al Congresso USA la denuncia dei bias algoritmici. La sua storia ci ricorda che spesso il cambiamento parte da un episodio intimo, quasi doloroso, trasformato in missione pubblica.

Kate Crawford

Kate non viene dall’ingegneria ma dalla sociologia e dai media studies. La sua forza è guardare l’AI da fuori, smontarne i miti e svelarne le implicazioni nascoste. Nei suoi libri e conferenze spiega come l’AI non sia “immateriale”, ma fatta di miniere, server farm, lavoro umano invisibile. È la voce che ci avverte: l’innovazione non è neutra, e dietro ogni algoritmo ci sono corpi, territori, risorse. Il suo lavoro è un invito costante a guardare oltre la superficie.

Sinead Bovell

Modella canadese, laureata in finanza, avrebbe potuto restare in passerella. Invece sceglie di diventare “futurista”, fondando WAYE, un’organizzazione che insegna ai giovani — soprattutto donne e minoranze — a dialogare con le nuove tecnologie. Sinead porta il suo carisma e la sua voce in contesti dove spesso i discorsi tech suonano freddi e distanti. Il suo messaggio è semplice e potente: l’AI riguarda tutti, e nessuno deve restarne escluso.

Quindi anche noi, donne non STEM, possiamo lavorare con l’AI oggi

Non parliamo di concetti astratti: esistono azioni semplici e concrete che ciascuna di noi può iniziare a mettere in pratica da subito, senza bisogno di grandi investimenti di tempo o risorse, ma con la voglia di sperimentare.

1) Imparare facendo — piccoli esperimenti

  • Ogni settimana prova un progetto: usa ChatGPT per una mail impegnativa, per creare una presentazione, per sintetizzare note da una riunione. Scrivi i tuoi prompt, vedi cosa cambia con alcune variazioni.
  • Prova strumenti correlati — ad esempio tool per trascrizione, riassunti PDF, generazione di immagini (se ti servono). Ne abbiamo parlato a fondo in questo articolo sul nostro blog. 

2) Organizzare lo spazio mentale, i dati e i processi

  • Verifica i tuoi dati di partenza: sono puliti? Sono organizzati? Hai versioni, backup, confini chiari di cosa stai usando?
  • Mappa 2-3 processi del tuo lavoro che ti costano tempo o generano errori ripetuti, che potresti delegare / automatizzare con AI o strumenti digitali.

3) Costruire comunità e reti che sostengono

  • Confrontati con altre persone, non aver paura di chiedere! 
  • Partecipa o organizza workshop/meetup con colleghe/i, amiche/i; condividi casi reali, fallimenti, successi.

4) Chiedersi lo scopo, il contesto, gli impatti

  • Per ogni strumento nuovo, val la pena chiedersi: “A quale problema risponde? Chi ci perde se viene usato male?”
  • Attenzione ai bias, alla trasparenza, alla protezione dei dati personali.

5) Formazione continuativa

  • Dedica tempo di studio (anche breve, magari mezz’ora) per capire come puoi usare un nuovo tool: prompt, limiti, scenari etici.
  • Sfrutta risorse gratuite o a basso costo, ce ne sono tantissime online, in particolare su YouTube! 

Prospettive future: cosa possiamo sperare, chiedere, costruire

Se allarghiamo lo sguardo oltre le singole pratiche personali, emergono scenari più ampi che possono fare davvero la differenza.

Abbiamo bisogno di politiche pubbliche che guardino all’AI con una prospettiva di genere, che non si limitino a regolare l’innovazione ma che sostengano la formazione, gli incentivi e percorsi inclusivi per chi oggi rischia di restarne ai margini.

Servono ovviamente aziende e organizzazioni capaci di integrare la governance dell’AI nei propri modelli di business: non pensare all’AI soltanto come a uno strumento da usare, ma come a un sistema che porta con sé valori, visioni e responsabilità. Ne abbiamo parlato qui, insieme a Redlab, e continueremo a farlo.

Se guardiamo ai capitali e ai finanziamenti, il punto non è soltanto la disponibilità delle risorse, ma i criteri con cui vengono distribuite. Oggi il mondo del venture capital e degli investimenti nelle startup continua a privilegiare quasi esclusivamente il ritorno economico a breve termine, mentre rimane sullo sfondo tutto ciò che riguarda la governance, l’etica e l’impatto sociale.

Eppure, proprio i casi che abbiamo citato mostrano che le iniziative femminili legate all’AI hanno una caratteristica comune: mettono insieme competenza tecnologica e sensibilità etica, attenzione alla sostenibilità e capacità di visione a lungo termine. Valorizzare questo tipo di approcci significherebbe aprire a un processo di cambiamento culturale, non solo di mercato.

È un percorso più lungo e profondo, che richiede di rivedere il modo stesso in cui giudichiamo l’innovazione: non soltanto in base a quanto velocemente scala o a quanto ritorno genera, ma anche a quanto contribuisce a costruire sistemi più giusti, inclusivi e responsabili.

E infine ci sono le reti e le community: in Italia esistono già esperienze preziose, da Women in AI a SheTech fino a iniziative più piccole e locali, che creano spazi di confronto e sostegno reciproco. Rafforzarle e farle dialogare tra loro significa costruire un terreno comune dove la conoscenza si moltiplica e diventa davvero patrimonio collettivo.

Conclusione: dalla curiosità all’azione collettiva

Quello che abbiamo descritto non è un cammino che si percorre da sole. È un processo che cresce quando condividiamo – dubbi, errori, successi. Quando riconosciamo che il valore che portiamo non è “inferiore”, ma diverso e complementare.

Cominciamo ora: scegli un esperimento concreto, fallo insieme a qualcuna, condividilo. Così l’AI non sarà solo una promessa: diventerà uno strumento che usiamo con consapevolezza, etica e potere reale.