Skip to content

AI och jämställdhet: Varför kvinnor halkar efter i den digitala revolutionen

Trots att AI-verktyg blir allt vanligare i yrkeslivet är det främst män som använder dem. Det ger ett försprång i effektivitet, beslutsfattande och karriärutveckling. Samtidigt visar siffror att kvinnor är kraftigt underrepresenterade både som användare och utvecklare av AI. Det handlar inte om brist på kompetens utan om strukturer, kultur och tillgång. Om inget förändras riskerar AI att förstärka gamla ojämlikheter i en ny digital form.

Endast 22 procent av dem som arbetar med AI globalt är kvinnor, och inom maskininlärning är siffran så låg som 12 procent. När riskkapital investeras i AI-startups går hela 82 procent till bolag grundade av män – medan bara 3 procent går till kvinnodrivna initiativ. Det innebär att män i högre grad formar den digitala framtiden, både genom användning och utveckling av AI-verktyg.

AI används idag för att skriva kod, analysera data, skapa presentationer och automatisera uppgifter – vilket bland annat ger karriärmöjligheter. Men om kvinnor inte får samma tillgång till tekniken riskerar vi att förstärka gamla ojämlikheter i en ny digital form.

För att vända trenden behövs insatser som inkluderande AI-design, jämställda investeringar, synliggörande av kvinnliga förebilder och utbildningar som stärker både kompetens och självförtroende. Historien visar att kvinnor har varit avgörande för AI:s utveckling – nu är det dags att ge dem plats att forma framtiden.

" När riskkapital investeras i AI-startups går hela 82 procent till bolag grundade av män – medan bara 3 procent går till kvinnodrivna initiativ."

BLOGG AI (1)

 

Män tar täten i AI-användningen och det påverkar jämställdheten

Flera undersökningar pekar på att män i högre utsträckning än kvinnor använder AI-verktyg i sitt arbete – särskilt inom teknik, affärsutveckling och entreprenörskap. Detta innebär att män i praktiken får ett kunskaps- och effektiviseringsförsprång. De använder AI för att skriva kod, skapa presentationer, analysera data eller automatisera uppgifter. På så sätt kan de frigöra tid och fatta snabbare beslut, vilket gynnar dem i längden.


Det här påverkar jämställdheten inom AI

  1. Låg tilltro till AI: Kvinnor visar ofta större försiktighet inför AI, delvis på grund av att algoritmer kan förstärka befintliga skevheter – till exempel vid rekrytering eller kreditbedömning.
  2. Medvetenhet om risker: AI kopplas till problem som diskriminering, deepfakes och miljöpåverkan – något kvinnor tenderar att vara mer uppmärksamma på, vilket påverkar användningen.
  3. Teknikkulturens könsmönster: AI-verktyg lanseras ofta i teknikorienterade sammanhang där kvinnor är underrepresenterade.
  4. Självförtroende och tillgång: Enligt Finansförbundet uppger kvinnor oftare att de saknar teknisk kompetens eller självförtroende att använda nya verktyg, även om de har likvärdig kompetens.
  5. Brist på förebilder: När AI-ambassadörer, kursledare och “early adopters” mestadels är män förstärks intrycket av att AI är "något för killar".
  6. Ojämlikhet i jobb och roller: När AI effektiviserar jobb inom administration och kundservice, riskerar kvinnor att halka efter i karriärutvecklingen om de inte tar till sig tekniken. Resultatet blir ett växande lönegap och snedfördelad makt.


Kvinnor banade vägen för maskininlärning

Innan AI blev ett buzzword var det kvinnliga pionjärer som byggde grunden för tekniken vi använder idag. Deras insatser inom programmering, språkteknologi och systemdesign har format allt från språkmodeller till rymdprogram. Ändå lyfts de sällan fram i historien. Kvinnor vi bör lyfta och som borde stå i centrum när vi pratar om AI-utveckling:
 
  • Ada Lovelace
    Skrev världens första datorprogram redan på 1800-talet och förutsåg att maskiner en dag skulle kunna skapa musik och konst – långt före dagens generativa AI.
  • Margaret Hamilton
    Utvecklade mjukvaran som styrde Apollos månlandning. Hennes felhanteringslogik räddade Apollo 11 och hon myntade begreppet software engineering.
  • Karen Spärck Jones
    Pionjär inom språkteknologi. Hon skapade den statistiska modell som fortfarande används i AI:s kärna – från sökmotorer till språkmodeller.
Deras arbete inom programmering, statistik och systemdesign har lagt grunden för dagens AI-system – men erkännandet och synligheten har uteblivit. AI-historien är alltså inte manlig – den är bara berättad så. För att skapa en mer inkluderande framtid måste vi börja med att lyfta fram de kvinnor som redan har format den.


Konsekvenser på kort och lång sikt

Om AI blir ett nytt lager av digitalt kapital – men bara vissa grupper får tillgång till det – riskerar vi att förstärka ojämlikheter i arbetslivet. De som snabbt bygger upp AI-kompetens får ett tydligt försprång: större karriärmöjligheter, snabbare beslutsfattande och möjlighet att ta mer strategiska roller. Automatisering och innovation skapar värde i organisationer, men om AI-användningen är ojämnt fördelad kommer inte alla till del – vilket kan fördjupa löneskillnader och maktobalanser.

Dessutom kan AI-system som tränas på snedvridna data riskera att förstärka könsstereotyper och exkludera viktiga perspektiv. När män är först på bollen med AI får de ett övertag i tid, resurser och inflytande medan andra grupper halkar efter. Utan riktade insatser för att lyfta kvinnliga AI-talanger tappar tekniksektorn både mångfald och innovationskraft.

 

Så vänder vi trenden – mot en mer jämställd AI-utveckling

AI har potential att förändra arbetslivet i grunden men bara om fler får möjlighet att vara med och påverka. För att undvika att AI blir ännu en ojämlikhetsfaktor behöver både näringsliv och samhälle ta ansvar. Här är några vägar framåt:
 
  • Utbildning som ger trygghet: Kurser som kombinerar teknisk kompetens med förståelse för risker och etik kan stärka både kunskap och självförtroende, särskilt för kvinnor som känner sig osäkra inför nya verktyg.
  • Synliga förebilder inom AI: Kvinnliga AI-forskare, utvecklare och ledare måste lyftas fram i media, på konferenser och i utbildningar. Representation spelar roll och inspirerar fler att ta plats.
  • Inkluderande AI-design från start: För att undvika inbyggda bias behöver nya AI-produkter utformas med mångfald i åtanke redan från första kodraden. Det kräver riktlinjer som säkerställer att olika perspektiv inkluderas.
  • Jämställda investeringar i tech: Riskkapital behöver spridas till fler team med jämställd sammansättning. Initiativ som Girls Who Code visar att riktade satsningar gör skillnad både för innovation och för jämställdhet.

 

Teknik är inte neutral – den formas av dem som bygger den

När färre kvinnor använder AI är det inte bara en siffra i statistiken, det är en varningssignal. Det visar att teknikutvecklingen riskerar att bli snedvriden, där vissa perspektiv får dominera medan andra trängs undan. Men det går att ändra på. Historien är full av exempel på kvinnor som varit avgörande för teknikutvecklingen – från programmeringens början till dagens AI-system. Nu är det dags att ge dem fullt utrymme att forma framtiden.

Vi behöver fler synliga förebilder som visar att AI är för alla. Själv inspireras jag av Paulina Modlitba, som med sitt nyhetsbrev och medieengagemang gör AI både begripligt och relevant. Hon lyfter fram både möjligheter och risker och visar att teknik kan vara mänsklig. En annan viktig röst är Anna Felländer, grundare av AI Sustainability Center och anch.ai, som driver frågor om etisk och hållbar AI. Deras arbete är exempel på hur representation och ansvar kan gå hand i hand i techvärlden.

En mer jämställd AI leder till bättre produkter, högre innovationskraft och starkare konkurrenskraft. Om vi vill bygga en framtid där AI är inkluderande, rättvis och innovativ – då måste fler röster få höras. Tekniken är inte neutral. Den speglar dem som skapar den. 


 

Vill du veta hur vi kan hjälpa dig att ta fram en hållbar AI-strategi? Eller hur just din digitala lösning kan bli effektiv med hjälp av AI-teknik? Om du vill höra mer om vad vi kan göra för er på detta område i form av en dragning, en workshop eller ett arbetsmöte, hör av dig via formuläret nedan så kontaktar vi dig.

Urban Nyblom

 

Urban Nyblom

Business Director
Knowit Experience