För det första finns det brister i hur representativ den samlade AI-kompetensen faktiskt är. World Economic Forum (WEF) rapporterar att endast 22% av anställda inom AI globalt 2023 var kvinnor, jämfört med 78% män. I Sverige finns indikationer på att det ser ännu värre ut, inte minst enligt en rapport från Tietoevry som visar att bland de anställda som är under 30 år och jobbar i IT-branschen är endast 7% kvinnor. Denna brist får tydliga ekonomiska och sociala konsekvenser.

För det andra är den här obalansen oroande även när det gäller teknikutvecklingen. AI är bara så bra som den data som den tränas på, och trots stora ansträngningar har det varit i princip omöjligt att eliminera mänskliga fördomar från AI-data och applikationer.

När det saknas mångfald bland dem som driver utvecklingen riskerar vi att skapa AI-ramverk som inte representerar det samhälle vi lever i, vilket ytterligare befäster befintliga fördomar och diskriminering i samhället.

Nya industrier, gamla problem

Statistik från Women in Tech visade att under 2023 hade kvinnor endast 26,7% av de totala teknikjobben, och andelen kvinnliga chefer var ännu lägre (10,9%). Bristen på mångfald handlar dock inte bara om kön. McKinseys rapport State of AI 2022 visar att mindre än 25% av AI-anställda identifierar sig som etniska minoriteter, och endast en tredjedel av företagen har inlett initiativ för att öka mångfalden inom området.

Så, hur kan vi säkerställa att de som arbetar med AI verkligen representerar samhället? En viktig aspekt är att skapa inkluderande rekryteringsmetoder, där jobbannonser når olika demografiska och etniska grupper där de finns. Det är också en fråga om hur företag uttrycker sig i jobbannonserna. Internationell forskning pekar på att arbetsgivare har börjat värdera mjuka färdigheter som främjar samarbete, kreativitet och en människocentrerad företagskultur. Det är färdigheter som behövs för framgångsrikt arbete med AI, utöver den traditionella kodnings- och datakompetens som oftare förknippas med tekniken.

En annan viktig faktor är tillgången till relevant AI-utbildning. Nya data visar att 43% av personalcheferna tror att deras företag snart kommer att stå inför en kompetensklyfta i takt med att AI förändrar roller på ett ännu djupare plan.

Kompetensklyftan är en komplex fråga, men det står klart att organisationer kan bli bättre på att skapa interna utbildningsprogram som omfattar flera kunskapsnivåer, från AI-grunder till praktiska workshops. De bör vara tillgängliga för synkront och asynkront deltagande, med ytterligare fokus på utbildning av underrepresenterade grupper.

Genom att främja en inkluderande miljö där människor från alla bakgrunder uppmuntras lika mycket att delta och leda, kommer organisationer att få tillgång till nya perspektiv inom AI-området.

Mångfald är avgörande för framgång inom AI

Mångfaldsproblemet inom AI kan inte lösas genom symboliska rekryteringar. Det är bara verklig mångfald av erfarenheter och färdigheter som kan ge de betydande framsteg inom AI. Studier visar att det finns tydliga samband mellan de anställdas mångfald och överprestation. McKinsey visar att organisationer där minst 25% av AI-utvecklarna är kvinnor har 3,2 gånger större sannolikhet än andra att vara högpresterande inom AI. De team där minst en fjärdedel av AI-utvecklarna är etniska minoriteter har mer än dubbelt så stor sannolikhet att tillhöra gruppen högpresterande.

Det handlar inte om att rekrytera en mångfald av talanger bara för sakens skull. Att rekrytera medarbetare från en bredare och mer representativ del av befolkningen leder till att du skapar det bästa teamet med en mångfald av åsikter, erfarenheter och kunskaper.

Från stressad chef till inspirerande ledare!

Känner du dig överväldigad i din ledarroll? I så fall är du inte ensam. Med onlineutbildningen Leda mig själv, går du från stress och reaktivitet till självledarskap, fokus och starka teamresultat.

Kolla in vårt specialerbjudande på denna kraftfulla 1-timmesutbildning.

Transformera ditt ledarskap nu!

Ta itu med fördomar i AI-tillämpningar

Att hantera fördomar bland de anställda är viktigt, inte bara ur ett socioekonomiskt perspektiv utan också ur ett tekniskt perspektiv. Bidraget från kvinnor och olika etniciteter banar väg för en mängd olika perspektiv och resultat. Om stora delar av vårt samhälle inte representeras korrekt kommer det att leda till kunskapsluckor och att mänskliga fördomar byggs in i den data som AI baseras på.

De negativa följderna av icke-representativ AI kan inte underskattas. När AI-användningen expanderar till banker, försäkringsbolag, bolåneleverantörer, HR-team, m.m., kan det få enorma effekter på människors ekonomi, jobb och livsstil, vilket dessutom skapar grogrund för ytterligare diskriminering.

Ett tvärfunktionellt team som specialiserat sig på att identifiera fördomar hos både människor och maskiner är en bra idé för att säkerställa mer rättvisa och inkluderande AI-system.

Vi måste kunna lita på AI

Vi kan inte bromsa införandet av AI - men framstegen kommer att stanna av om det saknas pålitlighet. Vi måste se till att AI återspeglar alla mänskliga perspektiv och erfarenheter, annars är risken att de befintliga fördomarna och den befintliga diskrimineringen förstärks ytterligare. Det är de som leder AI-revolutionen som har det avgörande ansvaret att se till att alla kan bidra till att forma teknikens framtid.