Dijitalleşmeyi mevcut iş modelini değiştirmek ve yeni gelir ve değer-üretme fırsatları yaratmak için dijital teknolojileri kullanmak ve geliştirmek olarak tanımlamak mümkün. Yapay zekanın emek piyasasında kullanılmaya başlanmasının ardından dijitalleşmenin bu sahayı ne şekilde dönüştüreceğine dair iyimser ve kötümser senaryolar çizilmeye başlandı. İsviçre Nyon merkezli Küresel UNI Sendikası, raporunda dijitalleşmenin emek piyasasını dört alanda etkileyeceğini belirtiyor.
Küresel ölçekte kadınlar STEM mezunlarının %36’sını oluşturuyor, ancak STEM çalışanlarının sadece %25’i kadın ve bu alanda karar alma pozisyonunda olan kadınların oranı sadece %9.
Bunlardan birincisi yeni işlerin, sektörlerin, ürünlerin ve hizmetlerin oluşması; ikincisi mevcut iş ilişkileri içinde değişikliklerin görülmesi, ki buna işçi/makine ilişkisinin değişmesi, yeni iş ve istihdam biçimlerinin oluşması dahil. Üçüncüsü kimi işlerin yer değiştirmesi, yani dijitalleşebilen, yapay zekaya veya robotlara devredilebilen işlerin ortadan kalkması. Araştırmalara göre, sekreterlik ve ofis işleri, satış pozisyonlarında, kurye ve posta hizmetlerinde, temizlik sektöründe ve restoran, catering ve depolama sektöründe vasıfsız emek kategorisine giren işler dijitalleşme sürecinde ortadan kalkabilir. Dijitalleşmenin etkilerinin hissedileceği dördüncü alanda, dijital platformlar ve ortak çalışma alanlarıyla birlikte işçilerin sosyal güvenceye sahip olduğu ülkelerde çalışanların gelişmekte olan ülkelerden emekçilerle rekabet haline gireceği öngörülüyor.
Araştırmalara göre, işçilerin %47’si otomatikleşmesi muhtemel iş kollarında çalışıyor. Buna göre, idari pozisyonlarda ve ofis işlerinde 5.1 milyondan fazla iş kaybı yaşanabileceği tahmin ediliyor.
Pekâlâ bütün bu değişimin kadın istihdamına ve emeğine yansıması ne olacak? Bu soruyu iki açıdan ele almak mümkün. İlki söz konusu teknolojileri üreten kesimler arasında, yani STEM -bilim, teknoloji, mühendislik ve matematik- ve ICT -enformasyon ve iletişim teknolojileri- sektöründe düşük kadın temsiliyeti -buna dijital toplumsal cinsiyet ayrımı deniyor, ikincisi ise söz konusu değişimlerin kadın emekçilere ve kadın emeğine orantısız etkisi.
- Dijital toplumsal cinsiyet ayrımı
Nadja Bergman ve meslektaşları, dijitalleşme ve toplumsal cinsiyet üzerine söylem analizi yaptıkları araştırmalarında, dijitalleşme literatürünün büyük bir kısmının kadınları ve toplumsal cinsiyet mevzusunu göz ardı ettiğini, toplumsal cinsiyetin mevzu bahis edildiği kısıtlı sayıda örnekte ise meselenin sadece STEM ve ICT alanlarında kadın temsiliyetinin az oluşuna odaklandığını belirtiyor. Keza Avrupa Ekonomik ve Sosyal Komitesi, 2018 yılında yayımlanan raporunda, STEM [Bilim, Teknoloji, Mühendislik ve Matematik] ve ICT [Enformation ve İletişim Teknolojileri] alanında kadın temsiliyetinin düşük olduğunu belirtiyor. Küresel ölçekte kadınlar STEM mezunlarının %36’sını oluşturuyor, ancak STEM çalışanlarının sadece %25’i kadın ve bu alanda karar alma pozisyonunda olan kadınların oranı sadece %9.
Ancak araştırmacılara göre, odak noktası sadece bu olduğunda, bu alanlarda kadın temsiliyetinin artırılması esas müdahale sahası olarak görülüyor. Bu da genellikle kadınların aslında dijitalleşmeye daha uygun olduklarını öne süren bir dille gerçekleştiriliyor. Kadınlara daha esnek olma, katılımcı liderlik türlerine daha yatkın olma, iletişim yeteneklerinin daha iyi olması, takım çalışmasına daha yatkın olma gibi nitelikler atfedilmek suretiyle kimi fütüristlerce dijital dönüşümde daha avantajlı bir konuma yerleştiriliyorlar. Araştırmacıların belirttiği gibi, dijital dönüşümün genelde bu şekilde tartışılması aslında iktidar ilişkilerine pek değinmiyor, toplumsal cinsiyet oldukça geleneksel bir biçimde ele alınıyor ve toplumsal cinsiyet stereotipleri kadınlara atfedilen ‘yumuşak yeteneklerin’ önem kazanması söylemiyle güçlendiriliyor.
Önyargılı algoritmalar
Ancak teknoloji üreten ve bu alanda karar alanlar arasında kadın temsiliyetinin artırılması elbette mühim. Yapay zekâ profesyonellerinin arasında kadınların bulunmaması dijital geleceğin erkekler tarafından inşa edilme riskini beraberinde getiriyor. Mevcut algoritmalar ortalamanın eğilimlerini yansıttığından erkeğe default insan, kadına ise atipik muamelesi yapmaya meyilli. Mevcut önyargıları yansıtan verileri işleyen sistemler, iş görüşmesine kimin çağrılacağını, kimin terfi veya zam alacağını belirleyebiliyor, bu da toplumda mevcut ayrımcılıkların yeniden üretilme riskini taşıyor. Ayrıca Invisible Women isimli kitabında Carolina Criado Perez’in de belirttiği üzere, verilerdeki bu önyargı yüzünden, misal kadınlar erkeklerden farklı kalp krizi semptomları göstermelerine rağmen deneyler erkeği default kabul edilerek yapıldığından kadınların yanlış teşhis edilmesine neden olabiliyor. Bu yüzden kalp krizlerinde kadınlar erkeklere nazaran daha çok yaşamını yitiriyor.
Toplumsal cinsiyet eşitsizliğiyle örülü bir sistemde elde edilen veriler yine bu eğilimi yansıttığından, bu verilere dayalı yapay zekâ sistemleri ve algoritmaları aynı eşitsizlikleri ve ayrımcılığı yeniden üretiyor.
Önyargılı sistemler yüzünden kadınların belli istihdam alanlarından dışlandığını gösteren pek çok örnek var. Reuters, Amazon’un yıllarca üzerine çalıştığı otomasyona dayalı işe alım sisteminin kadınları yazılımcı ve diğer teknik görevlerden dışladığını yazdı. Amazon’un bilgisayar modelleri son on yılı kapsayan verileri kullanıyor, bunların çoğu da erkeklere ait olduğundan erkek egemen teknoloji endüstrisinin mevcut eğilimlerini yansıtıyor. Dahası, Amazon’un sistemi erkek adayları seçerek CV’sinde ‘kadın’ kelimesi geçen adayların notunu düşürüyor. Geçen sene benzer nedenlerden ötürü Apple’ın yeni kredi kartının kadınlara daha fazla kredi limiti koyduğu öne sürüldü. Aynı sorunları Google, IBM ve Microsoft yapay zekâ sistemleri de yaşıyor. Toplumsal cinsiyet eşitsizliğiyle örülü bir sistemde elde edilen veriler bu eğilimi yansıttığından, bu verilere dayalı yapay zekâ sistemleri aynı eşitsizlikleri ve ayrımcılığı yeniden üretiyor. Yapay zeka nihayetinde sadece mevcut verileri daha verimli bir biçimde işleyen veya sınıflandıran bir yapı, bu haliyle verilerin etik değerlendirmesini yapamadığı gibi bu verilerin yansıttığı eğilimleri standart olarak kabul etme ihtimali de oldukça yüksek. Bunun da dijital dönüşüm sürecinde kadın istihdamı başta olmak üzere pek çok alanda etkisi büyük. Yine yüz tanıma sistemlerinin de erkeklerin yüzünü -bilhassa koyu tenli- kadınlara nazaran daha iyi tanıdığı görülüyor. Bütün bunlar, eşitsiz bir toplumun genel eğilimlerini yansıtan verileri işleyen yapay zekâ algoritmalarının kadınlara ve beyaz olmayanlara karşı ayrımcılık uyguladığını gösteriyor. Dijital dönüşüm sürecinde göz önünde bulundurulması gereken mühim bir faktör bu. Algoritmalar ve yapay zeka sistemleri veri analizlerinde nötr değil çünkü elde edilen veriler toplumda mevcut eşitsizlikleri yansıtıyor.
- Dijital dönüşümün kadınlar üzerindeki etkisi
Financial Times’a dijital dönüşümün kadın emeğine etkisi üzerine yazan Madhumita Murgia da Bergman ve meslektaşlarının belirttiği üzere dijitalleşme literatürünün başat unsurlarından biri olduğu düşünülen ‘yumuşak yetenekler’in -toplumsal ve duygusal zekâ- bu dönüşümle birlikte önem kazanma ihtimalinden yola çıkıyor. Geleneksel olarak kadınlara atfedilen bu özellikler önem kazansa da kadınların dijital dönüşümle birlikte daha dezavantajlı bir konumda olma riskini ‘geçiş’ sürecine uyum sağlayamama ihtimallerinin yüksek olmasına bağlıyor.
Akışkanlığın belirlediği dijitalleşmiş emek piyasasında sürekli farklı istihdam biçimleri (part-time, tam zamanlı iş, platform vs.) arasında gidip gelmenin, belli bir mobiliteye sahip olmak ve esnek çalışmak zorunda kalınmasının bakım emeğinin yükünü orantısız bir biçimde üstlenen kadınlara etkisi elbette farklı olacak.
McKinsey Küresel Enstitüsü’nün on ülkede yaptığı araştırmaya dayanan raporuna göre, mevzu dijitalleşmeyle birlikte iş kaybı olduğunda, kadınların ve erkeklerin karşılaşacakları riskler aşağı yukarı aynı. Otomasyon, rapora göre, kadın işçilerin %20’sini, erkek işçilerin ise %21’ini işinden edecek. Bu noktada Murgia’ya göre mühim olan kadınların istihdam piyasasında kalmak için daha fazla iş değiştirmek zorunda kalması, bunun da daha çok gelişmekte olan ülkelerde yeni yetiler kazanma zorunluluğunu beraberinde getirmesi. Ayrıca otomasyonun artması iş mobilitesi ve esneklik ihtiyacını beraberinde getirecek. Ücretsiz bakım emeğine erkeklerden fazla zaman harcadıklarından -yılda 1.1 trilyon saatten fazla- bu üç unsuru yerine getirmek kadınlar için daha zor olacak.
UNI Sendikası da dijital dönüşüm raporunda bu noktaya değiniyor. Akışkanlığın belirlediği dijitalleşmiş emek piyasasında sürekli farklı istihdam biçimleri (part-time, tam zamanlı iş, platform vs.) arasında gidip gelmenin, belli bir mobiliteye sahip olmak ve esnek çalışmak zorunda kalınmasının bakım emeğinin yükünü orantısız bir biçimde üstlenen kadınlara etkisi elbette farklı olacak. Bu yüzden Avrupa Ekonomik ve Sosyal Komitesi “akıllı çalışma” veya tele-çalışma yöntemlerinin bakım işi, iş ve özel yaşam arasındaki sınırları
World Wide Web Derneği’nin Mart 2020’de yayımladığı rapora göre dünyanın yarısı hala tamamen offline ve online olmayan kesimin büyük bir kısmı kadın. Erkeklerin kadınlara nazaran online olma ihtimali %21 daha fazla. Bu rakam dünyanın en az gelişmiş ülkelerinde %52’yi buluyor. muğlaklaştırmaması gerektiğinin altını çiziyor.
Teknolojiye erişimde mevcut eşitsizlikler
Bütün bu dönüşümün zaten teknolojiye erişim açısından eşitsiz bir zeminde gerçekleşeceğini de unutmamak lazım. UNESCO/ITU Genişbant komisyonuna göre, 2013 yılında kadınların ve erkeklerin internete erişim oranları arasındaki fark 200 milyondu. World Wide Web Derneği’nin Mart 2020’de yayımladığı rapora göre dünyanın yarısı hala tamamen offline ve online olmayan kesimin büyük bir kısmı kadın. Erkeklerin kadınlara nazaran online olma ihtimali %21 daha fazla. Bu rakam dünyanın en az gelişmiş ülkelerinde %52’yi buluyor.
Genel olarak STEM, ICT sektörlerinde kadın temsiliyetinin düşük olmasının ve mevcut eşitsiz koşullarda elde edilen verilere dayalı algoritmaların kadınlara yönelik ayrımcılığı ve eşitsizliği yeniden üretmesinin dışında kadınların internete ve teknolojilere erişiminin, bilhassa gelişmiş ülkeler dışında erkeklere nazaran daha düşük olması dijital dönüşümün eşit bir zeminde başlamadığını ve kadınları daha olumsuz etkileyeceğini gösteriyor. Ayrıca dijitalleşmeyle birlikte artan farklı çalışma biçimleri arasında geçişlilik, esnek çalışma modelleri ve sürekli yeni yetiler kazanma zorunluluğu, halihazırda bakım emeğinin ciddi bir kısmını üstlenen kadınların dijital dönüşümden olumsuz etkileneceğini gösteriyor.