O que a automação significa para a disparidade de gênero

Ilustração: Shutterstock

Na próxima década, os rápidos avanços na inteligência artificial e na automação irão afetar radicalmente o mercado de trabalho, substituindo milhões de empregos por novas ocupações que exigirão novas habilidades técnicas. Para as mulheres, o desafio é especialmente grave, pois elas ainda enfrentarão todos os obstáculos usuais à paridade de gênero no trabalho.

Laura Tyson e Mekala Krishnan

Fonte: Project Syndicate
Tradução: DMT
Data original da publicação: 13/06/2019

As tendências recentes e o histórico mais amplo de mudanças tecnológicas indicam que a automação dará lugar a grandes mudanças nos mercados de trabalho na próxima década, deslocando milhões de trabalhadores, mas também criando milhões de novos empregos que exigem novas habilidades. O McKinsey Global Institute, tendo documentado essas mudanças por vários anos, produziu um novo relatório examinando como a automação pode afetar homens e mulheres de forma diferente. Uma conclusão importante do estudo é que as disparidades persistentes de gênero no local de trabalho, conforme documentado em um relatório anterior do MGI, tornarão mais difícil para as mulheres do que para os homens se adaptarem às mudanças futuras na demanda de trabalho, nas exigências de habilidades e nos locais de emprego.

Com base em uma amostra de seis economias maduras e quatro emergentes – representando cerca de metade da população mundial e 60% do PIB global -, o MGI estima que a parcela de mulheres cujos empregos serão deslocados (20%) é um pouco menor do que a dos homens (21%). As diferenças de gênero nos padrões de deslocamento, no entanto, serão significativas.

As tarefas físicas e cognitivas de rotina são altamente automatizáveis. Como os homens são mais representados em ocupações físicas de rotina (como operadores de máquinas), 40% de suas perdas gerais de emprego se enquadram nessa categoria. Por outro lado, 52% das perdas de empregos femininos ocorrerão em empregos cognitivos de rotina (como trabalho de escritório), devido à maior representação das mulheres nesse domínio.

Mesmo com a automação, a demanda geral por trabalhadores aumentará juntamente com o aumento da produtividade. Aumento de renda; a crescente demanda por assistência médica, assistência infantil e assistência a idosos em sociedades em envelhecimento; e investimentos em infraestrutura, energia e tecnologia criarão novas oportunidades de emprego. Dada a distribuição setorial e ocupacional dessas oportunidades, as mulheres podem estar um pouco melhor posicionadas para tirar vantagem delas.

Supondo que os atuais padrões ocupacionais e setoriais de gênero sejam válidos, as mulheres podem ter acesso a 20% mais empregos do que hoje, em comparação com 19% para os homens. Essa pequena vantagem para as mulheres reflete o crescimento robusto esperado em setores como o da saúde, onde as mulheres estão bem representadas. De fato, em muitos países, as mulheres representam mais de 70% dos trabalhadores de assistência médica e assistência social, e esse setor pode incluir um quarto das futuras oportunidades de emprego para mulheres (a indústria manufatureira representará uma parcela semelhante dos ganhos potenciais de emprego para os homens). Nas economias maduras, os cuidados de saúde são um dos dois únicos setores em que o crescimento do emprego provavelmente será forte, o outro sendo serviços profissionais e técnicos, onde as mulheres estão sub-representadas.


Dependendo do ritmo da automação, 7-24% das mulheres atualmente empregadas (entre 40 milhões e 160 milhões de mulheres em todo o mundo) podem precisar mudar de profissão, em comparação com 8-28% dos homens. Nas economias maduras, mais mulheres do que homens trabalham em ocupações com salários mais baixos. Nos próximos anos, a demanda por mão-de-obra altamente remunerada provavelmente aumentará, enquanto a demanda por mão-de-obra de baixa e média habilidade se contrairá. Os empregos de nível médio, principalmente os de homens, são os mais vulneráveis.

Finalmente, tanto para homens quanto para mulheres em economias maduras, espera-se que a demanda líquida de trabalho em ocupações e setores existentes (novas oportunidades menos deslocamento) se expanda apenas para empregos que exijam diploma universitário ou avançado, embora aumente em todos os níveis educacionais nas economias emergentes. Também haverá empregos criados em ocupações que ainda não existem, mas – historicamente e em termos dos EUA – cerca de 60% deles foram em campos dominados por homens.

Se as mulheres puderem aproveitar as oportunidades de mudar para novos empregos, elas manterão ou até aumentarão sua parcela atual de empregos; se não puderem, grandes desigualdades de gênero já podem piorar. A boa notícia é que as mulheres, tanto nas economias maduras quanto nas emergentes, fizeram avanços significativos no fechamento da disparidade de gênero na educação. A má notícia é que muitas mulheres nas economias emergentes ainda trabalham na agricultura de subsistência e, portanto, têm pouca educação e habilidades limitadas para fazer a transição para novas ocupações.

Nas economias maduras, as mulheres geralmente se formam na faculdade a taxas iguais ou superiores às dos homens; mas se as mulheres estão se equipando com as habilidades que serão procuradas é uma questão em aberto. Um estudo da MGI em 2018 descobriu que, na Europa e nos Estados Unidos, o emprego médio em 2030 poderia exigir até 55% mais tempo usando habilidades técnicas. No entanto, esta é uma área educacional em que as mulheres ainda estão muito atrás dos homens. Segundo um estudo, as mulheres representam globalmente apenas 35% dos estudantes de ciências exatas e tecnológicas (ciências, tecnologia, engenharia, matemática) no ensino superior; e, dentro desses campos, as mulheres tendem a estudar ciências naturais em vez de ciências aplicadas relacionadas às tecnologias da informação e comunicação.

Para preencher os empregos do futuro, homens e mulheres precisarão da flexibilidade de se deslocar em empregos, setores, ocupações e localidades, além de habilidades e conhecimentos técnicos para trabalhar com sistemas automatizados e máquinas inteligentes. Desse modo, as mulheres enfrentarão fortes restrições estruturais e sociais, incluindo estereótipos generalizados que limitam suas oportunidades de mobilidade e de aquisição de habilidades. Muitas mulheres carregam o duplo ônus do trabalho remunerado e do trabalho doméstico não remunerado, o que reduz o tempo que elas têm para treinar e buscar novas oportunidades. As mulheres também são menos móveis que os homens, devido às responsabilidades familiares, preocupações com segurança, barreiras legais e limitações no acesso a tecnologias digitais em muitos países.

Diante desses obstáculos, pode-se argumentar com firmeza o investimento em programas de habilidades adaptados às mulheres. Felizmente, já existem organizações sem fins lucrativos do Afeganistão aos EUA treinando mulheres e meninas para codificar e adquirir habilidades técnicas relacionadas. Na China, a Federação das Mulheres da China coopera com empresas do setor privado, como a Alibaba, para oferecer treinamento e networking para mulheres, especialmente nos setores de comércio eletrônico e tecnologia. O crescimento das plataformas digitais de aprendizagem está permitindo que as mulheres treinem enquanto ficam perto de casa, pois muitas vezes é necessário para cumprir responsabilidades domésticas, como cuidar de idosos e crianças.

No entanto, serão necessárias intervenções mais criativas de empresas e governos para garantir que as mulheres estejam equipadas para os empregos e oportunidades do futuro. Sem o planejamento de uma ação, a próxima onda de automação reproduzirá as persistentes desigualdades de gênero de hoje, potencialmente deixando as mulheres ainda mais para trás.

Laura Tyson é ex-presidente do Conselho de Assessores Econômicos do Presidente dos EUA, professora da Haas School of Business da Universidade da Califórnia, Berkeley, consultora sênior do Rock Creek Group e consultora externa sênior da McKinsey Global Instituto.

Mekala Krishnan é membro sênior do McKinsey Global Institute.

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