il gap da colmare

Donne nell’innovazione: il divario che frena talenti e crescita


Indirizzo copiato

Le donne restano una minoranza nelle discipline STEM, mentre l’Europa punta ad ampliare l’accesso ai settori scientifici e tecnologici. Stereotipi precoci, carriere diseguali e pochi modelli visibili frenano talenti decisivi per l’innovazione, la competitività, la libertà di scelta e la crescita dell’intero sistema europeo

Pubblicato il 15 ott 2026

Paola Generali

Presidente Assintel



AI Questions Icon
Chiedi all'AI
Riassumi questo articolo
Approfondisci con altre fonti
ChatGPT Image 8 ott 2026, 15_59_24




La parità di genere nel mondo dell’innovazione non può essere ridotta a una questione di rappresentanza. È una questione di talento, di opportunità e, in ultima analisi, di capacità di un sistema economico di non lasciare inutilizzato una parte significativa del proprio potenziale. Eppure, proprio nei settori destinati a definire il futuro del lavoro e della società, il divario tra uomini e donne rimane evidente: nelle discipline STEM, dove si concentrano alcune delle competenze più strategiche per la trasformazione digitale e tecnologica, le donne continuano a essere una minoranza.

Il tema è tornato con forza anche nell’agenda europea. La nuova Strategia sulla Gender Equality 2026-2030 della Commissione Europea pone tra i propri obiettivi la promozione della parità di genere in tutti i settori economici, con un’attenzione specifica alla ricerca, all’innovazione e alle startup. Tra le direttrici individuate figura, infatti, la necessità di attrarre un numero maggiore di talenti femminili verso le discipline STEM, riconoscendo il valore che una maggiore partecipazione delle donne può avere per la competitività e la coesione del sistema europeo.

Donne nell’innovazione nella strategia europea per la parità

Ma c’è un elemento particolarmente interessante nell’impostazione europea: la parità viene interpretata in una prospettiva non unidirezionale. Accanto all’obiettivo di avvicinare più ragazze alle discipline scientifiche e tecnologiche, emerge anche la necessità di favorire l’ingresso dei ragazzi nei percorsi HEAL – Health, Education, Administration and Literacy – ambiti nei quali la presenza maschile è oggi più ridotta. È un passaggio importante perché sposta il significato della gender equality dalla semplice correzione di uno squilibrio alla costruzione di un sistema nel quale nessun percorso di studio o professionale venga percepito come naturalmente appartenente a un genere.

La parità, del resto, non dovrebbe coincidere con una rincorsa alle quote o con la necessità di dimostrare che uomini e donne sono presenti nella stessa misura in ogni contesto. Il punto è più radicale: riconoscere un uguale valore e garantire un uguale accesso alle possibilità. Significa rendere il terreno di gioco meno condizionato da aspettative sociali, modelli culturali e stereotipi che continuano a orientare le scelte molto prima dell’ingresso nel mondo del lavoro.

Donne e STEM: il divario comincia prima del lavoro

Uno dei dati più significativi riguarda proprio il momento in cui le traiettorie professionali iniziano a prendere forma. In Italia, secondo le analisi citate dell’Osservatorio Talents Venture, le donne rappresentano la maggioranza dei laureati considerando complessivamente tutte le facoltà. Quando però il perimetro viene ristretto alle discipline STEM, la situazione cambia: su dieci laureati, appena quattro sono donne. Ancora più significativo è il fatto che questa proporzione abbia registrato un lieve arretramento nell’arco dell’ultimo decennio, mentre altri Paesi europei, come Francia, Spagna e Germania, hanno seguito una direzione diversa.

Il dato invita a guardare oltre il momento della scelta universitaria. Se le ragazze arrivano meno numerose alle lauree scientifiche e tecnologiche, il problema non può essere attribuito soltanto alle dinamiche del mercato del lavoro. Le radici sono precedenti e affondano nella costruzione delle aspettative, nell’educazione, nella percezione delle proprie capacità e nei modelli di riferimento disponibili.

Stereotipi e scelte formative: dove si restringono le possibilità

La scelta di una facoltà, di una professione o di un percorso imprenditoriale raramente nasce nel vuoto. È influenzata da ciò che una persona vede intorno a sé, dalle professioni che considera accessibili, dalle figure nelle quali riesce a riconoscersi e dalle aspettative che percepisce provenire dalla famiglia, dalla scuola e dalla società. Quando determinati ambiti vengono implicitamente associati agli uomini e altri alle donne, il condizionamento può agire senza assumere mai la forma esplicita di un divieto.

È proprio questa la natura più insidiosa degli stereotipi: non hanno necessariamente bisogno di essere dichiarati per produrre effetti. Possono manifestarsi attraverso micro-disincentivi, mezze frasi, aspettative non scritte, modelli professionali poco diversificati. Segnali apparentemente marginali che, accumulandosi nel tempo, possono contribuire a convincere una ragazza che una determinata strada non sia realmente per lei.

Il risultato è un paradosso particolarmente rilevante per l’economia contemporanea. Da una parte cresce la domanda di competenze scientifiche, tecnologiche e digitali; dall’altra, una parte consistente dei talenti potenzialmente disponibili continua a non imboccare quei percorsi. Non si tratta soltanto di un problema di equità. È anche un problema di efficienza del sistema.

Role model femminili per rendere visibili le carriere STEM

Le statistiche sono indispensabili per comprendere la dimensione di un fenomeno, ma difficilmente possono, da sole, generare identificazione. Per una ragazza che sta scegliendo il proprio percorso di studi, vedere una professionista impegnata nell’intelligenza artificiale, nella tecnologia, nella ricerca o nell’imprenditoria può avere un significato molto più immediato di qualsiasi percentuale. Non perché quella professionista debba diventare un modello da replicare, ma perché dimostra che quella traiettoria esiste.

È qui che il racconto delle esperienze assume un valore che va oltre la semplice celebrazione. Raccontare le storie di donne che hanno costruito percorsi professionali nel mondo dell’innovazione significa mostrare anche la complessità delle loro traiettorie: le scelte, gli ostacoli, gli errori, le competenze, le ambizioni e le deviazioni dal percorso previsto.

Normalizzare la presenza femminile nell’innovazione

La rappresentazione non deve costruire figure irraggiungibili. Al contrario, può essere utile proprio quando restituisce persone reali, con percorsi diversi e non necessariamente lineari. La competenza può essere un elemento comune, ma le strade per arrivare a esercitarla possono essere profondamente differenti.

In questo senso, il valore delle role model non sta nella costruzione di una nuova categoria di “donne eccezionali”, come se per occupare determinati spazi fosse necessario dimostrare qualità fuori dal comune. Sta nel rendere normale ciò che ancora oggi viene percepito come insolito.

Dalla laurea alla leadership, gli ostacoli alle donne nelle STEM

Anche quando una donna supera le barriere iniziali e sceglie una disciplina STEM, il percorso non è necessariamente privo di ostacoli. Il divario può ripresentarsi nelle fasi successive della carriera attraverso opportunità asimmetriche, percorsi professionali rallentati e differenze retributive.

Questo elemento è particolarmente importante perché impedisce di considerare la maggiore partecipazione femminile agli studi STEM come una soluzione sufficiente. Aumentare il numero delle laureate rappresenta un passaggio fondamentale, ma non garantisce automaticamente una maggiore presenza femminile nei ruoli decisionali, nelle posizioni apicali, nell’imprenditoria tecnologica o nei settori più dinamici dell’economia digitale.

Dall’ingresso al lavoro ai ruoli decisionali

Il rischio, altrimenti, è quello di intervenire soltanto sull’ingresso senza modificare realmente il percorso. Una ragazza può essere incoraggiata a studiare informatica, ingegneria o una disciplina scientifica e, successivamente, incontrare comunque un ambiente professionale nel quale le opportunità di crescita non sono distribuite in maniera equilibrata.

La questione della parità deve quindi essere affrontata lungo l’intero arco della vita professionale: dall’orientamento scolastico alla formazione, dall’accesso al primo impiego alla progressione di carriera, fino alla leadership e all’imprenditorialità. Ogni anello della catena può rafforzare o indebolire quello successivo.

“STEM Come Me” e il racconto delle donne nell’innovazione

Un esempio concreto di come il tema possa essere affrontato attraverso la valorizzazione delle esperienze arriva dal progetto “Piccole Innovatrici Crescono – STEM Come Me”, nato all’interno del gruppo di lavoro Innovation Women 2030 di Assintel. L’iniziativa nasce dalla volontà di affrontare gli stereotipi che ancora condizionano l’accesso delle ragazze alle discipline scientifiche e tecnologiche attraverso uno strumento semplice: il racconto.

Il valore di un’iniziativa di questo tipo risiede nella possibilità di utilizzare esperienze concrete per ampliare l’immaginario di chi si trova ancora all’inizio del proprio percorso. Il racconto di una professionista può diventare una finestra su una possibilità prima non considerata; può mostrare che una carriera nell’innovazione non segue necessariamente un unico modello e che non esiste una sola modalità di essere competenti, ambiziose o autorevoli.

È una prospettiva che evita anche una trappola frequente della comunicazione sulla diversity: raccontare le donne soltanto quando raggiungono risultati straordinari. La rappresentazione diventa invece più efficace quando mostra la normalità di una presenza femminile competente nei luoghi in cui quella presenza è ancora minoritaria.

Più donne nell’innovazione cambiando il punto di partenza

Il contrasto agli stereotipi di genere non può essere affidato esclusivamente alle singole donne. Chiedere a chi incontra una barriera di essere abbastanza determinata da superarla significa lasciare intatto il meccanismo che quella barriera ha prodotto.

La responsabilità è necessariamente più ampia e coinvolge scuole, università, imprese, istituzioni, famiglie e comunità professionali. Ognuno di questi ambienti contribuisce a definire ciò che viene percepito come possibile, desiderabile o appropriato.

Educazione e libertà di scelta contro gli stereotipi

Per questo il cambiamento culturale deve iniziare molto prima della selezione di un candidato o della scelta di un corso di laurea. Deve intervenire nel momento in cui bambine e bambini iniziano a costruire la propria idea di futuro.

Il passaggio decisivo consiste nello smettere di presentare determinate strade come “da femmina” o “da maschio”. Non perché le differenze individuali non esistano, ma perché il genere non dovrebbe diventare un criterio implicito per restringere il campo delle possibilità.

La vera ambizione della gender equality è proprio questa: non stabilire chi debba occupare quale spazio, ma fare in modo che ciascuno possa scegliere il proprio senza partire da un perimetro già tracciato.

Partecipa alla community

guest

0 Commenti
Più recenti
Più votati
Inline Feedback
Vedi tutti i commenti

People&Change

Tutti
Produttività e AI
AI IN AZIENDA
AI E LAVORO
SCENARI
FORMAZIONE
CULTURA AZIENDALE
COMPETENZE
AI in azienda
Carriera
AI leadership
Leggi l'articolo Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
lo studio
Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
policy
Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
Leggi l'articolo AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
collaborazione uomo-ai
AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
Leggi l'articolo Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
la sentenza
Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Leggi l'articolo Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
lo studio
Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
policy
Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
Leggi l'articolo AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
collaborazione uomo-ai
AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
Leggi l'articolo Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
la sentenza
Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership

Articoli correlati

0
Lascia un commento, la tua opinione conta.x