Proč ženy čelí vyššímu riziku ztráty zaměstnání — a jak redesign rolí může otevřít nové cesty

Průmysl technologií se již roky potýká s problémem nedostatku talentů. Není dostatek inženýrů umělé inteligence, datových vědců nebo architektů umělé inteligence. Společnosti soutěží o to, aby získaly nejlepší specialisty, a většina z nich jsou muži.

Zatímco válka o talenty umělé inteligence dominuje titulky, na druhé straně trhu práce se vytváří tišší krize. Miliony pracovníků, převážně žen, jsou v zaměstnáních, která umělá inteligence již mění. Nemají stejný přístup k školení, nástrojům nebo novým rolím, které by jim pomohly s touto transformací.

Výsledkem je dvojí vazba. Průmysl nemůže najít dostatek talentů se znalostmi umělé inteligence, zatímco ženy zůstávají největším nevyužitým zdrojem talentů v profesionální pracovní síle. Rozdíl mezi těmi, kteří ztratí práci, a těmi, kteří ji získají, není náhodný. Sleduje vzorec, který se objevuje v datech o trhu práce téměř ve všech významných ekonomikách, a pokud nebude řešen, bude definovat genderovou dynamiku pracovní síly pro příští dekádu.

Proč ženy čelí vyššímu riziku ztráty zaměstnání

Hlavní číslo z Mezinárodní organizace práce (ILO) je překvapivé: zaměstnání dominovaná ženami jsou téměř dvakrát více ohrožena generativní umělou inteligencí než zaměstnání dominovaná muži, a to 29% versus 16%. Na nejvyšší úrovni rizika je mezera ještě širší. Šestnáct procent zaměstnání dominovaných ženami spadá do nejzranitelnějších kategorií automatizace. U zaměstnání dominovaných muži je toto číslo 3%.

Zpráva ILO, Gen AI, Occupational Segregation and Gender Equality in the World of Work, identifikuje tři síly, které tuto situaci způsobují. Ženy zastávají role, které jsou nejvíce ohroženy automatizací. Chybí v oborech STEM, které tyto nástroje vytvářejí. A modely umělé inteligence často odrážejí genderové předpojatosti, které jsou již zabudovány ve společnosti.

To není náhoda. Ženy byly historicky koncentrovány v úřednických rolích, administrativní podpoře, zpracování dat a zákaznické službě. Tyto funkce umělá inteligence zpracovává nejlépe: rutinní, kódovatelné a s vysokým objemem. Výzkum ILO pokrývá 88% zemí, které byly analyzovány, a ve většině z nich ženy čelí většímu riziku než muži.

Riziko expozice je pouze polovina problému. Role, které umělá inteligence vytváří, jsou soustředěny v technických a strategických funkcích, kde ženy byly historicky podreprzentovány. Podle studie z roku 2024 Interface EU ženy globálně tvoří pouze 22% pracovníků v oblasti umělé inteligence. Zpráva Světového ekonomického fóra o genderové rozdílu z roku 2025 zjistila, že ženy zažívají významný pokles v prvním roce kariéry v oborech STEM a zůstávají podreprzentovány v inženýrství a vedení umělé inteligence.

Ženy jsou nesmírně koncentrovány v rolích, které jsou nahrazovány, a podreprzentovány v rolích, které jsou vytvářeny. To není jeden problém, ale dva problémy, které se navzájem prohlubují.

Třetí vrstva situaci ještě zhoršuje. Zpráva Understanding Talent Scarcity: AI and Equity společnosti Randstad ukazuje 42bodový rozdíl v dovednostech umělé inteligence mezi muži a ženami, a to 71% versus 29%. Muži jsou více pravděpodobně nabízeni školení v oblasti umělé inteligence zaměstnavateli (35% versus 27%) a více pravděpodobně mají nástroje umělé inteligence poskytnuté na pracovišti (41% versus 35%). Univerzita Kalifornie v Berkeley provedla syntézu 18 studií pokrývajících 143 000 pracovníků po celém světě a zjistila, že ženy jsou přibližně o 20% méně pravděpodobně než muži používat generativní nástroje umělé inteligence profesionálně. Rozdíl přetrvával bez ohledu na úroveň vzdělání nebo příjmy země.

Segregace zaměstnání umístila ženy do automatizovatelných rolí. Podreprzentace v oborech STEM je vyloučila z rolí, které umělá inteligence nyní vytváří. Mezera v přístupu a školení brání přechodu mezi nimi. Každá vrstva posiluje ostatní.

Redesign rolí: co to skutečně znamená a proč většina společností selhává

Když organizace mluví o přípravě své pracovní síly na umělou inteligenci, obvykle mají na mysli jednu ze dvou věcí: přeškolování stávajících zaměstnanců na nové nástroje nebo nahrazování zrušených rolí nově vytvořenými technickými pozicemi. Obě přístupy postrádají podstatu.

Přeškolování je nutné, ale nedostatečné. Poskytnutí kurzu o inženýrství promptů datovému entry clerkovi nezajišťuje cestu. Poskytuje mu pouze soubor dovedností. Co potřebuje, je destinace: konkrétní role s definovanými odpovědnostmi, která existuje v organizaci a do které se může věrohodně přesunout.

Nahrazování zrušených rolí technickými pozicemi často prohlubuje problém. Inženýři umělé inteligence, datoví vědci a specialisté na strojové učení vyžadují kvalifikace a zkušenosti, které má jen málo zrušených pracovníků. Tyto pozice také tendují k přitahování kandidátů z téže homogenní skupiny talentů, která již dominuje technologickému sektoru. Zrušení zaměstnání postihuje ženy. Nahrazující role je neobsazují.

Skutečný redesign rolí začíná s jinou otázkou. Ne co může umělá inteligence dělat, ale co vypadá lidský příspěvek ve světě, kde umělá inteligence zpracovává rutinní úkoly?

Odpověď je, že zřetelně lidská práce je vztahová, kontextová a etická. Spočívá v navigaci nejistoty. Budování důvěry s klienty a kolegy. Činění soudních rozhodnutí v situacích bez šablony. Porozumění tomu, co stakeholder skutečně potřebuje, ne pouze tomu, co řekl, že chce.

Nové role, které vznikají na tomto rozhraní, nesou různé názvy v závislosti na sektoru: Koordinátor implementace umělé inteligence, Vedoucí přijetí technologie, Lidský spojka umělé inteligence, Úředník digitální etiky, Specialista na změnu. Co tyto role sdílejí, je potřeba lidí, kteří mohou pracovat tam, kde se technologie a lidská komplexita setkávají.

Tyto role vyžadují soudnost, komunikaci a hluboké porozumění tomu, jak organizace fungují. Jsou, slovy jiných, přímým vývojem dovedností, které ženy v ohrožených rolích již roky budují.

Společnosti, které to dělají správně, mapují dovednosti zabudované v ohrožených rolích, ne název práce, ale skutečné schopnosti, které osoba vyvinula, a identifikují, které z těchto schopností odpovídají rolím, které umělá inteligence vytváří.

To je problém talentu, ne pouze problém rovnosti

Nedostatek talentů umělé inteligence je skutečný a zhoršuje se. Role, které jsou vytvářeny přijetím umělé inteligence, vyžadují kombinaci technické gramotnosti a lidského úsudku, která je skutečně vzácná. Společnosti soutěží tvrdě o úzkou skupinu lidí.

Ženy jsou největším nevyužitým zdrojem talentů v profesionální pracovní síle. Dovednosti zabudované v ohrožených rolích, včetně řízení vztahů, koordinace operací, etického uvažování a komunikace se stakeholdery, jsou přesně to, co nové role éry umělé inteligence vyžadují. Spojitost mezi těmito dvěma skutečnostmi by měla být zřejmá.

Nábory založené na dovednostech jsou mechanismem, který umožňuje tuto spojitost. Místo filtrování podle kvalifikací a lineárních kariérních cest hodnotí, co někdo skutečně může udělat. Otevírá role lidem, jejichž schopnosti se vyvinuly prostřednictvím let v administrativních a servisních funkcích, přesně těch rolích, které umělá inteligence nyní automatizuje. Když jsou navrženy dobře, ne pouze rozšiřují bazén talentů, ale také přinášejí na povrch konkrétní typy zkušeností, které organizace potřebují nejvíce v prostředí s umělou inteligencí.

Jak vypadá, když organizace dělají věci správně

Neexistuje jediný model. Ale organizace, které dělají významný pokrok, sdílejí rozpoznatelný soubor chování.

Začínají se schopností, ne názvem práce. Předtím, než je jakákoli role automatizována, mapují, co osoba v této roli může skutečně udělat, a mapují to proti schopnostem, které organizace bude potřebovat do budoucna. Otázka není, zda lze práci automatizovat, ale co osoba, která tuto práci dělá, ví, a kde tato znalost zapadá do toho, co se buduje.

Vedoucí organizace přecházejí od vágních slibů dalšího vzdělávání k vytváření cest, které jsou viditelné, konkrétní a proveditelné. Místo obecné naděje na budoucí příležitosti poskytují jasnou linii od současné role k definované budoucí roli, s kroky, časovými osami a podpůrnými strukturami. Navrhují školení pro celou pracovní sílu, ne pouze pro mediánového zaměstnance. Programy, které běží mimo pracovní dobu nebo vyžadují samostudium, budou systematicky vylučovat lidi s pečovatelskými povinnostmi. Inkluzivní design znamená modulární, plánovatelný, dostupný během pracovní doby, s psychologickou bezpečností experimentovat a selhat bez toho, aby to ovlivnilo hodnocení výkonu.

Tento přístup odpovídá fundamentální změně v pracovní síle: Randstad Workmonitor 2026 potvrzuje, že tradiční „kariérní žebřík“ selhává, s 72% zaměstnavatelů, kteří nyní souhlasí s tím, že lineární kariérní cesty jsou zastaralé. V reakci na to talenty snižují riziko budováním „portfolio kariéry“. Tento nový model ưužuje rozmanitost, individuální agenturu a bezpečnost prostřednictvím rozmanitých zkušeností spíše než dlouhodobého působení v jediné roli.

Dalších 24 měsíců bude mít význam pro dlouhou dobu

Přechody v pracovní síle nejsou snadno reverzibilní. Vzorce, které se vytvářejí nyní, tendují k trvání po mnoho let.

Organizace, které jednají s úmyslem, mohou použít tento okamžik k vybudování schopnější a rozmanitější pracovní síly, než mají dnes. Ty, které pohlížejí na transformaci umělé inteligence jako na technický projekt s lidskou poznámkou, pravděpodobně z ní vyjdou s užším základem talentů a složitějším problémem najímání.