Vivianne Bendermacher
Een tijdje geleden trad ik op als spreker voor een technologiebedrijf. Later hoorde ik dat mijn bijdrage voer voor discussie was geweest. Een vrouwelijke werknemer had mij als mogelijke spreker geopperd, omdat ze me op tv vaker had gezien als technologie-deskundige en vond dat ik dat goed deed. Haar mannelijke collega’s waren nog niet zo snel overtuigd. ‘Een vrouw als technologie-deskundige? Ik weet niet of onze veelal mannelijke klanten dat wel pikken…’ vroeg een van hen zich hardop af. Maar de deadline naderde rap, de keuze was niet reuze, ik was beschikbaar en ach, ‘als ze al een inhoudelijke uitglijer maakt, wordt dat haar als vrouw vast snel vergeven’, zo was de conclusie.
Mijn opdracht werd bevestigd en ik mocht praten over mijn favoriete onderwerp: technologie. Toen de klus erop zat en mijn opdrachtgevers opgelucht concludeerden dat alles – boven verwachting – goed was gegaan, de klanten enthousiast waren en ik inhoudelijk zowaar goed beslagen ten ijs was gekomen, maakten ze mij deelgenoot van de discussie die eraan vooraf was gegaan.
Ik ben het gewend: de keuze voor sprekers binnen het technologiedomein is niet bepaald genderneutraal. Dat mijn opdrachtgevers de gevoerde discussie met me deelden, laat wel zien dat ze zich van geen kwaad bewust zijn. Sterker nog: ik vermoed dat ze het eerder als compliment zagen: ‘We hadden zo weinig vertrouwen in jou als vrouw, maar je hebt ons verbijsterd met je kennis. Wat knap.’
Die oprechte naïviteit is gevaarlijk. Zeker nu we steeds meer gaan vertrouwen op kunstmatige intelligentie bij onze besluitvorming. Dat bleek afgelopen week maar weer eens toen Amazon een AI-recruitmenttool uit de lucht haalde. De tool moest de perfecte kandidaten voor de techgigant selecteren. Maar, zoals dat werkt met KI, of preciezer; machine learning: het baseert zich op data uit het verleden. In dit geval op tien jaar aan cv’s die aan het bedrijf werden toegestuurd. In de door mannen gedomineerde techwereld waren dat vooral cv’s van mannelijke kandidaten, hetgeen resulteerde in meer aangenomen mannen. De tool leerde zichzelf daarmee dat mannen een streepje voor hadden op vrouwen. Gelukkig kwam het bedrijf erachter voordat de tool – naar eigen zeggen – echt is ingezet voor hun aannamebeleid, maar het geeft wel te denken. Als mensen zich soms zelf niet eens bewust zijn van seksisme, getuige mijn opdrachtgevers, hoe kunnen we dan ooit onze aankomende KI goed africhten? De sleutel? Meer diversiteit. Voor de genderkwestie betekent dat dus: meer vrouwen.
Maar dan moeten die vrouwen er wél zijn, hoor ik je denken. En dat begint dus met meer vrouwelijke techsprekers. Niet alleen om mannen te laten zien dat technologie zowaar ook een onderwerp is voor vrouwen; ook om andere vrouwen te laten zien dat tech ook voor hen een optie is. ‘Maar kwaliteit gaat toch boven diversiteit?’ Misschien gaat het wel samen: de kans is namelijk groot dat een vrouw zich beter voorbereidt dan haar mannelijke evenknie. Ze weet namelijk dondersgoed dat haar gender, ook in 2018 nog maakt dat ze vaak al met 1-0 achterstand begint.
