Brecha de género: ¿cómo promover la participación de las mujeres en la ciencia de datos?

Las mujeres siguen distanciadas de carreras relacionadas a la Ciencia, Tecnología, Ingeniería Matemáticas, o más conocidas como STEM (por sus siglas en inglés), así como de la ciencia de datos, extendiéndose de esa forma la brecha de género en ese campo, por desconocimiento de lo que implica su trabajo diario, así como de las oportunidades que brinda.

De acuerdo con el estudio “What’s Keeping Women out of Data Science?”, la ciencia de datos es considerada como una disciplina de bajo impacto por el 50% de las mujeres STEM, siendo esa una de las principales razones que amplía la brecha de género.

Además, según el estudio realizado por BCG GAMMA, que considera una muestra de 9.000 varones y mujeres STEM, aproximadamente 35% de mujeres cuentan con un título en carreras STEM, de las cuales el 25% trabaja en dicho sector y solo entre el 15% y el 22% se especializan en la ciencia de datos.

Vale recordar que la ciencia de datos es una disciplina que utiliza métodos y herramientas para extraer información de los datos en bruto para que sean útiles.

“A pesar de que la ciencia de datos es un campo de rápido crecimiento, solo el 55% de las mujeres están bien informadas sobre las diversas oportunidades que ofrece, a diferencia de los hombres que indicaron tener un mejor conocimiento”, afirmó David Marin, Managing Director & Partner de BCG y head de Gamma en Hispano América.

Por dicha razón, las empresas deben trabajar mucho más en la comunicación, especialmente, con las mujeres para evitar que el talento femenino abandone la carrera y perpetúe la brecha de género en el reclutamiento de la fuerza laboral en esta disciplina, enfatizó el ejecutivo.

Empleabilidad

Casi el 75% de las alumnas de ciencias de datos esperan un trabajo aplicado y con impacto. Por lo cual, es fundamental abordar las preocupaciones de las mujeres entorno a dicho campo, relacionadas con la función que desempeña en el negocio, la metodología de trabajo entre especialistas y sus implicancias.

“Mientras que las empresas no se acerquen y promuevan la ciencia de datos y la inteligencia artificial (IA) como esfuerzos teóricos sin un valor concreto y medible; las estudiantes mujeres seguirán disuadidas de ingresar a esta carrera, haciéndose evidente la desproporción en el campo” concluyó Marín.

El estudio fue realizado con muestras de Australia, Canadá, China, Francia, Alemania, India, Japón, España, el Reino Unido y los Estados Unidos.