Madrid
Existe una preocupante y persistente ausencia de mujeres empleadas en los campos de la inteligencia artificial (IA) y la ciencia de datos. Según el Foro Económico Mundial, las mujeres representan solo aproximadamente el 26% de los trabajadores en roles de datos e inteligencia artificial a nivel mundial. Este problema comienza cuando, desde una edad temprana, las niñas pueden sentirse desanimadas de seguir asignaturas STEM. En muchos casos, esa falta de motivación por decantarse por carreras especializadas hacia los campos tecnológicos y científicos, tiene que ver con la imagen que se da sobre las mismas a través de los medios. Un ejemplo de ello es la ciencia de datos, la cual tiene un problema de imagen.
Las empresas buscan cada vez más contratar a los mejores y más brillantes en este campo, pero para muchos jóvenes talentosos, no es una opción profesional atractiva. Existe una percepción generalizada entre los estudiantes de STEM de que la ciencia de datos, el campo de rápido crecimiento detrás de la IA y la revolución de los macrodatos, carece de propósito y promueve una cultura de trabajo calificada como "nerd". Estas percepciones, algunas de las cuales, lamentablemente, reflejan el estado de la ciencia de datos en muchas empresas, tienen un impacto desproporcionado en las opciones profesionales de las estudiantes. La consecuencia es una falta de diversidad: tan solo el 15% de los científicos de datos de hoy son mujeres. Para contrarrestar esa imagen preconcebida y como muestra de que la ciencia de datos sí puede ser una opción profesional para los y las jóvenes, hemos contado con Natalia Gavaldá, profesora experta en Ciencia de Datos en Openwebinars.
¿Cuál es la parte más satisfactoria de trabajar con datos?
Lo que realmente me apasiona es aportar valor estratégico basado en datos. Siento que mi función como analista de datos puede generar grandes beneficios en la economía y eficiencia de cualquier empresa. Desde la mejora de procesos hasta la implantación de nuevas metodologías, pasando por la mejora de procesos comerciales y operativos del negocio.
En definitiva, me apasiona el desarrollo de proyectos de análisis de datos que ayudan a las personas a trabajar de forma más eficiente y ser la profesional que acaba transformando los datos en conocimiento.
¿Cuál ha sido el momento más memorable de su carrera hasta la fecha?
Sin duda, lo más satisfactorio en mi carrera profesional siempre ha sido y seguirá siendo la capacidad de acercar el mundo de los datos a las personas. Por destacar un momento, creo que fue en la realización de unos de los proyectos de análisis que he llevado a cabo. Trabajamos mucho en equipo durante meses, bebiendo mucho café, lanzando muchas ideas y desarrollando un proyecto que finalmente sería utilizado por otras unidades de negocio y compañeros del mismo grupo empresarial. Salió bien y tuvimos la oportunidad de presentarlo en una jornada interna de innovación. De esta manera, pudimos mostrar todo el trabajo que habíamos desarrollado y poner en valor todo el esfuerzo invertido. Hoy en día, aún siguen utilizando este proyecto para la toma de decisiones. ¡Qué gratificante!
¿Puede señalar un momento o una persona que fue fundamental en su decisión de elegir esta carrera?
El momento más decisivo fue, indudablemente, mi primera clase de estadística aplicada a la vida cotidiana y a elementos pertenecientes a elementos que nos rodean; desde una simple compra por internet hasta la elección de una película en una plataforma de streaming. En ese momento, fui consciente de que algo tan abstracto como las matemáticas puede influir directa y gratamente en la sociedad. Y, por tanto, podemos aplicarlas de manera óptima y práctica a los datos con un fin muy claro: mejorar la calidad de vida de las personas.
Sin duda, una vez que comprendes esto, eres consciente de la importancia que tienen las matemáticas en su aplicación práctica para la sociedad y, por supuesto, en el tratamiento de datos. Al fin y al cabo, el valor que le otorgamos a las cosas está relacionado con la utilidad y la función que tienen en nuestro día a día. Recuerdo una frase célebre de Peter F. Drucker, decía así «Lo que no se mide, no se puede mejorar». Para poder medir hacemos uso del análisis y recolección de datos, y en cuestión de mejorar, depende de las acciones que se lleven a cabo con el uso de ellos.
El análisis de datos / ciencia de datos se percibe como un campo dominado por hombres. ¿Qué pasos deben tomarse para atraer a más mujeres al campo?
En mi opinión, no creo que el campo de la ciencia de datos esté dominado por hombres. Jamás he sentido desplazamiento o diferenciación de género en el ámbito laboral. Siempre se me ha valorado por mis capacidades y aptitudes, así como la calidad humana pero nunca por el hecho de ser mujer.
Sí que es cierto que tengo más compañeros que compañeras en mi equipo, pero creo que tiene que ver con los estereotipos y las creencias que inconscientemente nos han arraigado desde nuestros primeros años de vida.
Deberíamos aumentar el interés de las mujeres por el campo de las ciencias desde las primeras etapas de la educación
Las mujeres pierden el interés en las carreras STEM desde los primeros años porque tienen predeterminadas unas creencias que no las hacen sentirse identificadas con las mismas. Para que esto cambie es necesario una revolución cultural de la que somos responsables todos los agentes de la sociedad. Es necesario abordar el reto en todos los ámbitos como por ejemplo la educación, la comunicación y la tecnología.
Debemos conseguir que cuando pensemos en el perfil que estudia ciencias, nos imaginemos a una mujer o a un hombre indistintamente. Ahí es cuando tumbaremos el estereotipo de "los que estudian ciencias, son mayoritariamente hombres". Pienso firmemente que nuestro reto social es conseguir que la diferencia de género pase a ser cosa del pasado.
La falta de información que tenemos sobre el campo o las salidas laborales a las que podemos dedicarnos una vez terminada un grado, licenciatura o una formación profesional es una realidad. Por tanto, como primeros pasos, deberíamos aumentar el interés de las mujeres por el campo de las ciencias desde las primeras etapas de la educación. Mi recomendación personal sería crear y promover acciones que tengan como fin suplir la carencia de conocimiento acerca de la estadística y las carreras STEM en general. Adicionalmente, es importante que se especifiquen las salidas profesionales de las mismas, dando a conocer la infinidad de oportunidades que plantea la rama de los datos concretamente.
¿Cuál es el mejor consejo profesional que ha recibido y qué consejo le daría a las mujeres jóvenes interesadas en entrar en el campo de la ciencia de datos?
Un compañero siempre decía: "Si tienes una idea, ve a por ella. Porque si no la planteas, seguro que no se ejecuta". ¡Y qué razón tenía!
La ciencia de datos necesita incorporar mujeres al desarrollo de algoritmos y al análisis de datos
Por ello, como analista y docente , el consejo que le daría a las mujeres interesadas en dedicarse profesionalmente a ello sería que se informasen sobre las infinitas posibilidades que tiene la ciencia de los datos en la aplicación práctica y las enormes oportunidades de empleo. A su vez, les diría que apostaran por este sector y contribuyan así en el aumento del porcentaje de mujeres que trabajan en él. Sin duda, es un campo en constante crecimiento y con mucha demanda de profesionales. Por ello, no podemos perder la oportunidad de especializarnos en él y empezar a ocupar los puestos que tanto se demandan en este campo de conocimiento.
¿Cuánto está ayudando la ciencia de datos a reducir la brecha de género?
El rol del analista de datos y sus variantes son relativamente nuevas y desconocidas para la mayoría de las personas. En ocasiones nos relacionan con un perfil híbrido de matemáticas e informática y en otras ocasiones con la estadística. Todas son carreras STEM y en las que existen más hombres que mujeres.
La ciencia de datos necesita incorporar mujeres al desarrollo de algoritmos y al análisis de datos. Y digo que es una necesidad porque "necesitamos garantizar que lo que construimos para nuestra sociedad representa a nuestra sociedad" como dijo Andrea Gallego, socia de BCG Gamma, responsable de datos del grupo. Aprovecho para recordar el caso del desarrollo del algoritmo de selección de personal de Amazon, el cual seleccionaba al candidato/a óptimo basándose en el histórico de empleados de su compañía.
Debido a que históricamente habían sido más hombres que mujeres, el algoritmo se encontraba sesgado y únicamente seleccionaba a hombres. Si dicho algoritmo se hubiese desarrollado en equipo por hombres y mujeres o validado según una perspectiva de género, posiblemente este sesgo se hubiera tratado de eliminar y el algoritmo cumpliría un papel importante en la lucha por la desigualdad.
En definitiva, con las diferentes noticias e intervenciones de los expertos, la ciencia de datos está diciendo "a viva voz" que necesita al género femenino en sus equipos de desarrollo para que los algoritmos sean más completos y útiles. Una reflexión de la Fundación Thomson Reuters es "Si comenzamos a construir modelos con equipos sesgados, nos encontraremos con una serie de efectos a más largo plazo. Incluidos problemas de ética y modelos que propagan un sesgo que estamos tratando de detener".
En 2018 un informe concluyó que las mujeres solo ocupan alrededor del 15% de los roles de científicos de datos. ¿Cree que los esfuerzos para mejorar la representación femenina en esta industria están comenzando a ganar impulso?
Siento decir que estamos muy lejos de un porcentaje adecuado y que la escasez de mujeres en el sector no es tabú, pero sí veo cada vez más mujeres participando en estudios y docencias que imparto, lo que me genera una alegría tremenda y un sentimiento de que con el tiempo conseguiremos la igualdad.
Sería una magnífica idea buscar formas creativas de llegar a los departamentos de recursos humanos de las grandes compañías, las cuales tienen un rol decisivo y crítico que podría cambiar el rumbo de ese 15%.
Las entidades están tomando conciencia de que existe realmente un porcentaje muy pequeño de mujeres que se dedican a la ciencia de los dato
Por otro lado, tener referentes es importante en cualquier ámbito de la sociedad. En el de los datos cobra especial relevancia, pues el número de mujeres que se dedica a ello es bastante inferior al de los hombres. Por tanto, es necesario que las nuevas generaciones perciban con normalidad el crecimiento continuado de las profesionales que se dedican al análisis de datos.
Por otro lado, desde hace relativamente poco, algunas empresas están desarrollando programas y formaciones sobre la igualdad. Las entidades están tomando conciencia de que existe realmente un porcentaje muy pequeño de mujeres que se dedican a la ciencia de los datos y, por ello, desarrollan los llamados 'Planes de igualdad'. Éstos suelen recoger acciones para evitar que haya diferencias entre géneros como la implantación de vocabulario inclusivo o las formaciones en conductas de igualdad. Todos los empleados deben hacer uso de él para tomar conciencia a nivel individual.
¿Cuáles serían las áreas clave de oportunidad para seguir avanzando en la igualdad de género en su campo?
Desde mi punto de vista, una de las áreas clave sería la difusión y divulgación por expertas de las oportunidades que existen en mundo de la tecnología y la ciencia de datos. Deberíamos dar más visibilidad a las mujeres que nos dedicamos a esta disciplina para llegar a otras que aún no se han planteado dedicarse a esta área. Pueden ser estudiantes, niñas o mujeres que estén buscando un cambio laboral. De esta manera se empodera a las mujeres que exponen su profesión y se posicionan como ejemplo de mujeres en el área del análisis de datos.
Otra de las áreas clave es el teletrabajo y la digitalización. Ambas partes nos pueden ayudar a conciliar la vida personal y la vida profesional, lo que es especialmente complejo en muchas ocasiones para las mujeres. En mi caso trabajo desde casa, con un horario flexible y por objetivos. Esto me permite conciliar y mantener un equilibrio absoluto en mi vida profesional y personal. Me organizo profesionalmente para cumplir unos objetivos en plazos establecidos. Si alguna vez mi vida personal me presentase nuevos retos, estoy segura de que podría conciliarse perfectamente en mi situación actual.
Y por último, otras de las áreas clave que me parece interesante es el fomento de la formación STEM por y para mujeres. Puede impulsarse con acciones comunicativas con el reclamo de mujeres expertas en disciplinas STEM. Ofrecer becas y/o ayudas para aumentar la representación de la mujer en este tipo de formación académica. Incluso se podrían organizar acciones de mentoría para que otras mujeres dentro del sector tecnológico puedan mentorizar a estudiantes de educación obligatoria y/o bachillerato que todavía no se han decantado por un estudio superior y tienen dudas o miedos.. La clave es empujar al futuro a que den el primer paso.
¿Cuál es el papel del científico de datos en la lucha contra la desigualdad?
Como destacaba anteriormente, los datos están presentes en la mayoría de ámbitos de la sociedad. Los estadísticos nos dedicamos a analizarlos y a extraer conclusiones que nos permitan tomar mejores decisiones y que, por tanto, mejoren la calidad de vida de las personas. Por ello, considero que desarrollamos un papel clave en uno de los problemas más relevantes al que nos enfrentamos: la lucha contra la desigualdad de género. Nuestra profesión puede ayudar a analizar los diferentes factores o variables que pueden estar influyendo en esta desigualdad. Mediante técnicas estadísticas somos capaces de ver qué factores son los más significativos a la hora de evaluar la hipótesis de análisis. De esta manera, seríamos capaces de ofrecer conclusiones objetivas según los datos aportados y con éstas, ayudar a focalizar las estrategias a seguir para abordar la desigualdad.
Los analistas y científicos masculinos superan en número a las mujeres 4 a 1. ¿Qué consejo le daría a las empresas que luchan por atraer y retener talento femenino senior?
En primer lugar, para atraer talento, tenemos que buscarlo de forma activa. Si hacemos una búsqueda en LinkedIn de perfiles de ciencia de datos, seguro que encontramos más candidatos que candidatas. Por lo que propondría coger una muestra balanceada de candidatos; es decir seleccionar aproximadamente el mismo número de hombres y mujeres que postulan, de manera que ambos géneros están representados de forma equitativa en el proceso de selección, y por ende cada género tenga las mismas posibilidades de ser seleccionados para el puesto concreto.
En segundo lugar, cuando hablamos de retener, debemos apostar por promover una transformación equitativa dentro de los equipos de trabajo en cuestión de género. Por ejemplo, se podrían implantar equipos mixtos, de hombres y mujeres. Pues a mayor diversidad mayor riqueza. Además, crear actividades a nivel interno donde se fomente la visibilidad de la mujer mediante herramientas como blogs, speechs en directo o herramientas de gamificación.
Y por último, se valora positivamente que las empresas puedan promover acciones como los planes de igualdad anteriormente descritos u acciones corporativas que tengan como fin transmitir su compromiso por el talento femenino.
