在欧洲，女性人才并没有从知识经济中消失，而是正在重新分配。问题在于，这种重新分配往往使她们转向权力较小、预算较低且面临越来越多自动化风险的职位。
根据麦肯锡在2026年初发布的一份报告，分析了400万个LinkedIn个人资料及其补充数据，预计到2025年，女性在技术“核心”角色中的比例将降至19%，比前一年下降了3个百分点。在同一份报告中，管理职位的女性比例为13%，而高级管理（如董事和C级）职位中仅有8%的女性。离开的主要原因并不是缺乏机会，而是职场文化。
这并不是有关企业敏感度的讨论，而是商业架构的问题。当一家公司将其人才剔除出那些构建产品、数据和基础设施的岗位时，实际上是在做出资产组合的决策，尽管她们并不承认：保护现状，却窄化了未来。
不舒服的数据不是总参与，而是构建优势的“核心”
这里呈现出一个困惑许多执行委员会的幻象。一方面，Ravio报告显示，女性占欧洲技术劳动力的40%，在各国之间相对稳定（如西班牙为43%，荷兰为39%）。但这个平均数包括了一些关键但并不总是控制技术路线或平台预算的职能。同时，这份报告指出，女性在欧洲的执行角色中占比为21%，在西班牙和瑞典最低为17%。
与麦肯锡的对比可以通过操作定义理解：广泛的“技术劳动力”与“核心技术角色”（如工程、软件、人工智能、数据和基础设施）。当核心角色中的女性比例降至19%，公司正失去那些决定产品架构、数据模型质量和交付速度的多样性。这直接影响到公司的竞争力，而非仅仅是声誉。
此外，按职能分类显示出“风险集中”的模式：麦肯锡报告显示，女性在设计（54%）和产品管理（39%）等职位中占比过高，但这些职能在总数中占的比重较小，且在许多公司中向P&L和C级转换的可能性较低。如果通向管理层的管道依赖于技术和平台的控制，统计数据就不留情面。
从我的投资组合角度来看，这相当于将大部分女性的人力资本投资于控制技术战略较低的“堆栈”层，而当领导层不平衡时却感到惊讶。这并不神秘，这是一种设计。
在企业将文化视为间接成本的地方，人才流失加速
报告明确指出：职场文化是女性在欧洲核心角色上流失的主要驱动因素。在企业的术语中，“文化”往往被简化为一系列软性倡议或年度调查。这种做法不奏效，因为真实的文化是一个操作系统：谁做决定，谁接收具有可见性的项目，如何评估绩效，什么工作会获得认可，什么又会被隐形化。
麦肯锡提供了一个许多首席财务官立即能理解的操作指标：女性平均每年进行200小时的“办公室家务”，这些是维持组织的行政或协调任务，但很少被视为职业进步。
这并不是个别现象。这是从创造价值（构建）向内部维护活动（运行）系统性转移的表现。如果一个组织反复将这种“粘合工作”分配给特定群体，它也在反复减少技术深度学习、提交、接触关键系统的时间，以及影响叙事。
在那些受到利润压力的公司中，官僚主义找到了完美的借口：标准化、委员会、增加层级。结果是，拥有更多选择的人才最先离开。在科技行业，往往核心的职位上就是那些最有选择的人才。
声誉风险存在，但财务风险更直接：核心角色的流动性提高了招聘和再培训的成本，特别是在人工智能迫使重新安排路线图时，降低了交付速度。
人工智能不“创造”差距，但惩罚忽视差距的组织
报告中被低估的动态是不同职能和级别之间的需求变化。从2024年到2025年，麦肯锡观察到女性在产品开发（−17%）和软件工程（−13%）中的入门角色有较大幅度下降。与此同时，人工智能、数据和分析角色对女性增长了7%，但对男性则增长了11%。
这产生了“剪刀效应”。组织减少在技术培养和经验构建方面的入口，而在已经拥有更多男性基础的领域加速需求。如果再加上一个正在排斥女性的文化，差距会被自然放大。
这里有一个投资组合设计的解读：许多企业正在利用人工智能来优化当前（自动化、减少层级、提高效率），而不是将其用于探索未来（新产品、新架构、新数据模型）。这种顺序本身并不错误，但有一个伴随的代价：削减通常落在那些没有强大工程赞助的入门角色和“混合”角色上。
这意味着，集中在特定职能的女性人才面临市场时，缺乏通往成长轨道的阶梯。没有阶梯，就没有流动；没有流动，就没有留存。
该报告还标示了结构上的对比：在欧盟，女性已占40.5%的科学家和工程师（2024年为790万，2008年为340万），但这部分人数并未转化为公司核心技术中的参与度。管道是存在的，转化却失败。
C级通常测量不准确的事项，应该如何无官僚地进行管理
当一家公司声称“找不到女性”来担任核心角色时，通常是在描述她们内部的漏斗。麦肯锡提到，在技术领域，33%的学士学位和39%的博士学位授予女性，但系统在之后被打破：从职业选择到核心角色的加入和持久性。
我的经验是，这种流失很少通过更多的政策得到纠正，更无须进行内部宣传。要解决这个问题，人才管理需要与技术投资组合管理相结合。三个操作层面，没有浪漫色彩：
1) 区分“生产”与“维护”的指标。如果每年有200小时的未认可工作库存，解决方案不是请求“更多合作”。而是采取措施：轮岗、明确表彰和角色负荷限制。未被测量的事情会因惯性而被分配。
2) 流动性应向增长领域实际移动。如果人工智能、数据与分析对男性的增长超出女性，问题不只在于外部供给，而是人体的过渡机制：以赞助支持的再培训、桥接项目和结果导向的评估。麦肯锡建议的以人工智能辅助的再培训作为入门的平台，在入门角色减少的情况下，需执行这一点，作为内部产品，确保责任，而不是可选课程。这一点很关键。
3) 有节奏的代表性，而非年度审计。麦肯锡提到基于输出的代表性和晋升的季度目标。季度是重要的，因为它要迫使进行小修正，防止问题在明年预算中被掩盖。
这里的敌人是与业务脱节的资源管理官僚机构。这一议程的自然责任人与技术与产品领导层和财务团队应共同关注，因为这关乎未来的质量能力。将责任委托为“文化议题”的组织最终会因效率和创新而付出代价。
竞争优势将属于那些在保护当前现金流的同时、不缩小未来的人
欧洲正在进入一个科技工作重新配置的阶段，其中人工智能正在取代入门任务并提升需要技术判断、数据扎实和能够工业化模型的角色的价值。在这个背景下，核心角色中降至19%的比例以及高级管理中仅8%的瓶颈，并不只是雇主品牌的问题，而是组织设计的弱点。
一家希望竞争的企业不需要宣言，而是需要在资助探索时保护当前收入引擎，确保女性人才能从核心参与这一探索，而非从边缘职能参与。商业模式的可行性在于如何保持今天的盈利能力，而不牺牲将来构建产品与基础设施的人才.
