Las mujeres, lejos de la ciencia de datos

Las razones: poco práctico, demasiado teórico y competitivo. La brecha de género en este campo es llamativa

4 noviembre, 2020

De aproximadamente 35% de mujeres con algún título de STEM, el 25% trabajan en este sector y solo entre el 15% y el 22% de especialistas en ciencia de datos son mujeres.

El nuevo estudio de BCG GAMMA indaga en las razones de por qué pocas mujeres siguen carreras en campos relacionados con la ciencia de datos y qué deben hacer los empleadores al respecto

La ciencia de datos tiene un problema de imagen, que está ayudando a alimentar una falta crítica de diversidad.

Casi el 50% de las estudiantes mujeres de STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas) perciben que la ciencia de datos es demasiado teórica y de bajo impacto.

La sensación de que está más centrada en la competencia que otros trabajos también influye en que no sea elegido para el desarrollo de carrera de las mujeres, según el informe de Boston Consulting Group (BCG) y BCG GAMMA, titulado “¿Qué está impidiendo la entrada de mujeres en la ciencia de datos?[1]”.

Una parte importante de las mujeres STEM en todo el mundo sienten que tampoco comprenden bien lo que es una “carrera en ciencia de datos” y lo que implica su trabajo diario. La percepción negativa y la falta de transparencia se combinan para aumentar la brecha de género: del aproximadamente 35% de mujeres con algún título de STEM, el 25% trabajan en este sector y solo entre el 15 y el 22% de los profesionales de la ciencia de datos son mujeres.

“Este estudio deja en evidencia que la ciencia de datos tiene un grave problema de imagen y percepción por parte de los estudiantes STEM, que lo consideran un campo abstracto y de bajo impacto tangible”, señala Andrés Anavi, Managing Director y Partner director de BCG. “Aunque los resultados son globales, sus conclusiones son extrapolables a Latinoamérica donde se acentúa la brecha de género en campos STEM en general, y especialmente significativo en la materia de ciencia de datos”.

La percepción refleja la realidad

 Los estudiantes de todo el mundo se están dando cuenta de una desafortunada realidad: aún demasiadas empresas luchan por crear un impacto real con la inteligencia artificial y muchas compañías siguen careciendo de una cultura de colaboración en sus equipos de análisis.

Este estudio revela que casi el 75% de las alumnas de ciencias de datos buscan exactamente lo contrario de sus futuros trabajos, es decir, esperan un trabajo aplicado y con impacto. En cambio, los hombres son ambivalentes.

Mientras las empresas se acerquen y promuevan su ciencia de datos e IA como esfuerzos teóricos sin un valor concreto y medible, las estudiantes mujeres continuarán siendo disuadidas de ingresar a esta carrera de manera desproporcionada.

Con respecto a la transparencia, el estudio reveló que solo alrededor del 63% de los hombres y el 55% de las mujeres están bien informados sobre las diversas oportunidades de carrera en ciencia de datos. Incluso entre los estudiantes de ciencias de datos y computación, casi la mitad (47%) se quejó de la poca claridad con respecto a las opciones de carrera dentro del campo.

Las empresas deben actuar

 El problema es fundamentalmente global y afecta la diversidad en este campo de rápido crecimiento. “Las empresas no pueden simplemente confiar en que el interés por la inteligencia artificial contribuya a hacer más popular entre los estudiantes la ciencia de datos”, indica Anavi.

“Deben visibilizar la labor de sus equipos de ciencia de datos, hacer hincapié en su impacto y evitar la competitividad, con el fin de que esta oportunidad profesional sea atractiva para los estudiantes de ambos sexos”.

Si bien las empresas avanzan hacia un enfoque con más propósito de la inteligencia artificial, también pueden fomentar la diversidad de manera más inmediata al ser mucho más específicos en su comunicación con los estudiantes, abordando directamente las preocupaciones que las mujeres destacan como críticas: el papel de la ciencia de datos en el negocio, cómo los especialistas de datos trabajan juntos en casos, y cómo una carrera profesional en ciencia de datos implica más que codificar.

Deberían acercarse a los estudiantes con ejemplos de la vida real y pruebas de valor, comunicados por profesionales de ciencias de datos reales que pueden hacer tangible el día a día y abordar directamente las percepciones negativas sobre la cultura laboral.

Mientras las empresas no hagan esto bien, una gran (y desproporcionadamente femenina) parte del talento para la ciencia de datos continuará evitando o abandonando este campo, perpetuando la brecha de género en el reclutamiento de la fuerza laboral en este campo.

 

 

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