Когда опыт становится недостатком

Почему Womafreesm проверяет, как ИИ, найм и маркетинг видят женщин 45-64 лет

Marina SukhomlinovaОсновательница и президент Womafreesm

12 мин чтения 2 Nov 63

В 49 лет женщина может принимать одни из самых важных решений в своей жизни. Она может распоряжаться заметной частью семейного бюджета, руководить командой, консультировать совет директоров, растить подростков, поддерживать стареющих родителей, вести переговоры об инвестициях, нести в себе двадцать пять лет профессиональных знаний и понимать скрытую механику своей отрасли лучше тех, кто пришёл в неё на десять лет позже.

Её реальная ценность, возможно, как раз подходит к своему пику.

Но именно в это время может начаться нечто странное. Рынок перестаёт видеть в ней идеального клиента. Язык рекрутинга начинает переводить опыт в «избыточную квалификацию», разговоры о «соответствии корпоративной культуре» или сомнения в долгосрочном потенциале. Публичные образы тихо сдвигают её из центра. Мужчина того же возраста может обрести визуальную грамматику авторитета, а женщина того же возраста начинает обретать визуальную грамматику угасания.

А теперь в этот процесс вошёл новый участник: искусственный интеллект.

Системы ИИ всё чаще помогают компаниям определять аудитории, составлять профили клиентов, искать кандидатов, ранжировать заявки, кратко пересказывать резюме, рекомендовать экспертов, придумывать рекламные концепции и решать, как выглядит «сильный», «подходящий» или «вызывающий доверие» человек.

Отсюда вопрос, последствия которого выходят далеко за рамки представленности:

Что происходит, когда в реальности женщина становится опытнее, а системы, которые описывают её ценность, начинают двигаться в обратную сторону?

The World Organization of Women Nations Womafreesm запустила исследование International Audit of Systematic Misclassification and Underrepresentation of Women Aged 45-64 in Market and AI Systems, чтобы ответить именно на этот вопрос.

Исследование рассматривает женщин 45-54 и 55-64 лет как отдельные аналитические группы в Великобритании, Германии, Польше, Украине и Испании и сосредоточено на трёх средах, где ценность присваивается постоянно: маркетинге, найме и искусственном интеллекте. Оно измеряет заметность, приписываемый авторитет, значимость и воспринимаемую ценность, а затем сравнивает эти закономерности с данными о мужчинах сопоставимого возраста и о более молодых женщинах. (womafreesm.com)

Исследованием руководит Марина Сухомлинова, основательница и президент The World Organization of Women Nations Womafreesm. В официальном реестре юридических лиц штата Флорида Сухомлинова указана как президент организации. (search.sunbiz.org)

Проблема может быть глубже эйджизма

Об эйджизме обычно говорят как об установке. Кто-то считает, что работник постарше медленнее. Рекрутер представляет, что молодой кандидат будет более «динамичным». Бренд верит, что молодость делает продукт желаннее. Организатор конференции раз за разом ставит на главную сцену молодых женщин, а опытные женщины появляются в разговорах о наставничестве, благополучии или разнообразии.

Такие решения могут выглядеть разрозненными.

ИИ меняет масштаб проблемы.

Когда миллионы культурных решений становятся обучающими данными, стереотип может перейти из человеческой интуиции в техническую инфраструктуру. Закрепившись там, он может воспроизводиться снова и снова, быстро и с видимостью нейтральности.

Крупное исследование, опубликованное в Nature в октябре 2025 года, придаёт этой тревоге особый вес. Douglas Guilbeault, Solène Delecourt и Bhargav Srinivasa Desikan проанализировали почти 1,4 млн изображений и видео, 3495 профессиональных и социальных категорий и девять языковых моделей. Женщин систематически изображали моложе мужчин, причём одни из самых больших разрывов обнаружились в профессиях, связанных с более высоким статусом и заработком. (Nature)

Эксперимент с резюме тревожит ещё сильнее.

На 34 560 сгенерированных резюме замена мужского имени соискателя на женское приводила к тому, что ChatGPT создавал кандидата в среднем на 1,6 года моложе, окончившего учёбу на 1,3 года позже и с опытом работы по специальности на 0,92 года меньше. Исследователи также нашли закономерность в оценке: мужчины постарше получали особенно высокие оценки, а у женщин связь между возрастом и воспринимаемым качеством работала иначе. (Nature)

Задумайтесь, что это значит.

Никто прямо не приказывал системе уменьшать опыт женщины.

Модель сама создала эту разницу.

Именно отсюда начинается исследование Womafreesm.

Четыре кандидата

Допустим, компания ищет сотрудника на старшую стратегическую должность с постоянной работой с клиентами.

Кандидат А: женщина, 32 года.

Кандидат Б: женщина, 49 лет.

Кандидат В: женщина, 59 лет.

Кандидат Г: мужчина, 49 лет.

Образование, результаты в бизнесе, умение общаться и качество руководства у них равноценны.

Теперь попросите систему ИИ их ранжировать.

Спросите, у кого самое сильное лидерское присутствие. Спросите, кто вызывает у клиентов наибольшее доверие. Спросите, чей долгосрочный потенциал выглядит сильнее. Спросите, какой кандидат заслуживает зарплаты премиального уровня.

Потом повторите эксперимент.

Смените страну. Смените язык. Смените систему ИИ. Прогоните ту же схему снова и снова.

Один ответ мало что доказывает. Повторяющаяся закономерность в разных системах, запросах, странах и повторах становится объектом другого рода. Её можно измерить.

Ту же логику можно применить к маркетингу.

Дайте системе ИИ четырёх потребителей с сопоставимыми финансами: женщину 32 лет, женщину 49 лет, женщину 59 лет и мужчину 49 лет. Попросите распределить между ними 100 процентов рекламного бюджета.

Если 49-летняя женщина получает меньше вложений, чем 49-летний мужчина, при равном доходе, цифровом поведении и влиянии на финансовые решения, мы можем изучить объяснение. Если 59-летняя женщина получает ещё меньше, мы можем изучить язык, которым сопровождается это сокращение. Если такие решения повторяются в разных системах и странах, мы начинаем видеть нечто более точное, чем неприятное культурное впечатление.

Мы начинаем видеть возможную систематическую ошибочную классификацию экономической значимости.

Это различие важно.

Рынок может упускать из виду тех, в чьих руках его деньги

Экономическое противоречие уже видно.

Boston Consulting Group изучила 18 000 потребителей в 12 странах и выяснила, что на людей 50-70 лет приходится примерно 27 процентов расходов в девяти крупных товарных категориях, около $7 трлн в год. В ряде стран, включая Великобританию, Германию и Испанию, на эту возрастную группу приходилось примерно 40 процентов расходов в изученных категориях. (BCG Global)

Демографический сдвиг ускоряется. По оценке World Data Lab, NielsenIQ и Silver Economy, в 2026 году на людей 60 лет и старше приходится примерно $19 трлн мировых потребительских расходов, то есть 27 процентов мирового потребления, а к 2036 году эти расходы, по прогнозу, достигнут $34 трлн.

И всё же культурный образ ценного потребителя часто остаётся моложе.

В 2025 году британское Управление по стандартам рекламы (Advertising Standards Authority) опубликовало исследование с участием более 4000 человек. Среди взрослых в Великобритании 44 процента сказали, что пожилых людей в рекламе мало или нет совсем, особенно в рекламе одежды, косметики, техники и товаров для дома. 35 процентов считают, что пожилых людей изображают через негативные стереотипы, а 58 процентов считают, что реклама может заметно влиять на то, как общество воспринимает пожилых людей. (ASA)

Вот в чём коммерческий абсурд.

Группа населения может накапливать капитал, опыт и покупательную способность и одновременно терять символическую значимость в системах, созданных, чтобы ей продавать.

У женщин возраст пересекается со вторым культурным правилом. Мужская зрелость исторически связывалась с опытом, старшинством и авторитетом. Женскую зрелость часто загоняли в более узкий культурный словарь, где главное место занимают внешность, забота о других, увядание или исчезновение.

Сравнительное исследование телевизионной рекламы 2012 года выявило поразительную асимметрию: в изображении пожилых мужчин профессиональный авторитет возрастал, а пожилые женщины были сильно недопредставлены и не получали столь же ценных профессиональных ролей. (ScienceDirect)

Больше десяти лет спустя генеративный ИИ обучается на культурном архиве, который создал этот мир.

Поэтому вопрос шире, чем то, есть ли в ИИ предвзятость.

Вопрос в том, не становится ли вчерашняя иерархия значимости завтрашней инфраструктурой автоматических решений.

Женщина, которая исчезает, оставаясь в комнате

Есть и другая причина, по которой это исследование важно.

Возрастная дискриминация редко объявляет о себе.

Женщина 52 лет редко получает письмо со словами: «Мы считаем ваш возраст недостатком».

Она слышит нечто более изощрённое.

«Нам нужен более свежий опыт».

«Нам нужен динамичный человек».

«Мы внимательно смотрим на соответствие корпоративной культуре».

«Возможно, у вас слишком высокая квалификация».

«Мы ищем кандидата с долгосрочной перспективой».

У каждой фразы может быть законный смысл. Научный вопрос касается закономерности: кто получает такие характеристики, при каких условиях и меняется ли язык, когда меняются возраст и пол, а квалификация остаётся сопоставимой.

Крупные исследования занятости уже дают повод разобраться.

Полевой эксперимент, охвативший более 40 000 откликов на вакансии, нашёл убедительные доказательства возрастной дискриминации при найме женщин старшего возраста, особенно тех, кто приближается к пенсионному возрасту, а в отношении мужчин старшего возраста доказательства оказались заметно слабее. (Journal of Political Economy)

Исследование ОЭСР показывает, что среди работников 45 лет и старше, участвовавших в международном опросе, 18 процентов сказали, что им часто отказывали в работе из-за возраста, 11 процентов обходили при повышении, а 8 процентов не давали пройти обучение или профессиональное развитие. ОЭСР также приводит данные о том, что женщины старшего возраста сталкиваются с особенно заметной дискриминацией при найме. (OECD)

Среди женщин в США в возрасте 50 лет и старше, которые работали или искали работу, 66 процентов, по данным AARP, считали, исходя из увиденного или пережитого, что пожилые работники сталкиваются с возрастной дискриминацией, и 95 процентов из этой группы называли такую дискриминацию обычным делом. Женщины рассказывали о представлениях, будто сотрудники старшего возраста хуже разбираются в технологиях, сопротивляются переменам или меньше заслуживают возможности учиться. (aarp.org)

Для женщины, которая проживает это, психологическое насилие отчасти кроется в неопределённости.

Ничего не выражено настолько явно, чтобы это можно было доказать.

Каждому отдельному случаю можно найти объяснение.

Вместо этого она начинает редактировать себя. Убирает годы из резюме. Меняет фотографию. Учит словарь «актуальности». Видит, как коллега-мужчина того же возраста становится авторитетнее, а её собственный возраст понемногу превращается в то, чем приходится управлять.

И тогда приходит самый разъедающий вопрос:

А вдруг мне это кажется?

Исследование меняет природу этого вопроса.

Доказательства позволяют женщине заменить личное подозрение тем, что можно проверить.

Почему Womafreesm отделяет группу 45-54 от группы 55-64

«Женщины старше 45» звучит как удобная категория, пока сама категория не начинает скрывать механизм.

Женщина 46 лет, которая сталкивается с первыми признаками профессионального обесценивания из-за возраста, может занимать на рынке совсем другое положение, чем женщина 61 года, чей опыт работодатели, бренды или алгоритмы уже представили в другом свете.

Если объединить их, кривая сглаживается именно там, где происходит самое важное изменение.

Поэтому аудит Womafreesm рассматривает женщин 45-54 и 55-64 лет отдельно и сравнивает их с мужчинами сопоставимого возраста и с женщинами 25-39 лет. Исследование изучает три разных измерения: появляются ли женщины вообще, какой авторитет им приписывают и сколько значимости или ценности им присваивают системы.

Заметность сама по себе мало что измеряет.

Женщина может быть видна повсюду и всё равно обладать небольшим авторитетом.

Она может появиться в рекламе и при этом отсутствовать в профиле премиального клиента бренда.

Она может попасть в программу конференции, но получить панель о человеческих историях вместо основного доклада.

Она может попасть в шорт-лист рекрутера, но получить осторожную оценку долгосрочного потенциала.

ИИ может описать её как опытную, а мужчину с таким же опытом как авторитетного.

Именно разницу между присутствием и властью ищет это исследование.

ИИ сделал этот вопрос срочным

Регуляторы уже начали действовать.

Закон Европейского союза об искусственном интеллекте (AI Act) относит системы ИИ, которые используются для найма, отбора и оценки кандидатов, к категории высокого риска, потому что такие системы могут существенно повлиять на карьеру и основные права. В разъяснениях Европейской комиссии прямо признаётся, что ИИ в сфере занятости может закреплять историческую дискриминацию женщин и отдельных возрастных групп. (ai-act-service-desk.ec.europa.eu)

В Великобритании Управление комиссара по информации (ICO) провело аудит поставщиков ИИ-решений для найма и выпустило почти 300 рекомендаций по справедливости, прозрачности, минимизации данных и защите соискателей. ICO прямо советует организациям проверять инструменты ИИ на справедливость, точность и предвзятость. (ICO)

В США Национальный институт стандартов и технологий (NIST) рекомендует измерять системную предвзятость генеративного ИИ по демографическим группам и подгруппам в рамках ответственного управления рисками ИИ. (NIST)

Направление ясно: организациям всё чаще понадобятся способы доказать, что автоматизированные системы оценивают группы людей точно и справедливо.

Отсюда вторая задача этого исследования.

Womafreesm создаёт доказательную базу, на которой со временем можно будет построить практическую систему аудита для брендов, работодателей, кадровых агентств и разработчиков ИИ. Эта работа ведётся в рамках Womafreesm Evidence Data, связана с Women's Life-Cycle Economy Index и входит в более широкую архитектуру Equal Consideration Standard, инструмента Womafreesm для проверки того, учитывают ли системы реальные параметры жизни женщин.

Полная публичная архитектура исследования, участвующие страны, обзор методологии и новости проекта опубликованы на официальной странице исследования Womafreesm. Подробнее об аудите: женщины 45-64 в маркетинге, найме и ИИ

Чего требует научная честность

В основе серьёзного исследования лежит неудобная дисциплина: гипотезе нужно позволить проиграть.

Womafreesm проверяет, существует ли систематическая возрастно-гендерная ошибочная классификация, где она проявляется, насколько она сильна и меняется ли она в разных странах и сферах. Исследование должно сохранять возможность обнаружить сильную закономерность, слабую закономерность, разные закономерности в разных странах или отсутствие ожидаемого эффекта.

Это принципиально.

Женщинам мало пользы от исследований, построенных так, чтобы подтвердить то, во что организация уже хочет верить. Настоящую опору им дают доказательства, которые выдерживают возможность опровержения.

Поэтому цель шире, чем доказать, что к женщинам 45-64 лет относятся несправедливо.

Цель в том, чтобы найти, где системы начинают ошибаться.

Потому что неточный рынок теряет деньги.

Неточная система найма теряет таланты.

Неточная система ИИ масштабирует вчерашние допущения.

Неточная культура учит миллионы женщин принимать структурное исчезновение за личный упадок.

Настоящий вопрос в том, кому позволено оставаться значимым

Десятилетиями женщин учили готовиться к старению так, будто это их личная задача: приспособиться.

Будьте в курсе. Оставайтесь привлекательной. Оставайтесь гибкой. Оставайтесь востребованной. Оставайтесь энергичной. Изобретайте себя заново. Обновляйте навыки. Осваивайте новую платформу. Меняйте резюме. Меняйте причёску. Меняйте тон. Меняйте тело. Меняйте себя достаточно быстро, чтобы система по-прежнему могла вас прочесть.

Вся эта логика заслуживает проверки.

А что, если женщина подходит к 52 годам с тридцатью годами профессиональных знаний, финансовой грамотности, капитала связей, умения видеть закономерности, способности к суждению и жизненного понимания, а окружающая система просто научилась измерять не то?

А что, если рынок теряет ценность из виду именно тогда, когда её стало труднее подделать?

А что, если система найма читает накопленный опыт как укороченное будущее?

А что, если ИИ усваивает, что авторитет с годами мужчину красит, а значимость с годами женщину покидает?

И что происходит, когда эти допущения встраиваются в тысячи автоматических рекомендаций, которые никто не воспринимает как дискриминацию, потому что каждый отдельный результат выглядит правдоподобно?

Вот почему International Audit of Systematic Misclassification and Underrepresentation of Women Aged 45-64 in Market and AI Systems так важен.

Он касается женщин, безусловно.

Он касается и качества рынков, распределения талантов, надёжности искусственного интеллекта и интеллектуальной честности институтов.

Цивилизация показывает, что она ценит, через тех, кого продолжает видеть.

Womafreesm задаёт более трудный вопрос:

А что, если миллионы женщин продолжают зарабатывать и тратить, работают в полную силу и многое значат для общества, а системы, которые решают, кто значим, уже начали смотреть сквозь них?

Если так и происходит, женщинам нужно больше, чем призывы оставаться заметными.

Исправлять нужно системы.

А исправление начинается с доказательств.

Связаться с нами