Brecha de género en la ciencia: ¿Por qué hay pocas mujeres en la ciencia de datos?

La brecha de género en el campo de la ciencia persiste en el mundo y es mayor en la ciencia de datos. Un reciente estudio de Boston Consulting Group (BCG) y BCG GAMMA, reveló que del total de mujeres que tienen un título en carreras de Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas (STEM por sus siglas en inglés), el 25% trabajan en profesiones relacionadas a estos sectores y solo entre el 15% y el 22% se especializan en la ciencia de datos.

La ciencia de datos, que es la disciplina que utiliza métodos y herramientas para extraer información valiosa de los datos en bruto para que sean útiles, se percibe como demasiado teórica, abstracta y de bajo impacto por el 50% de las mujeres STEM. Esta sería una de las principales razones que amplía la brecha de género en este campo, destacó el estudio titulado “What’s Keeping Women out of Data Science?”.

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. A ello se suma que 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, así como las oportunidades que brinda.

“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”, afirma David Marin, Managing Director & Partner de BCG. “Por ello, es importante que las empresas trabajen mucho más en la comunicación con los estudiantes, 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”.

¿Cómo obtener las mejoras?

Casi el 75% de las alumnas de ciencias de datos esperan un trabajo aplicado y con impacto. ¿Cómo lograrlo? Si bien las empresas empiezan a utilizar la inteligencia artificial para hacer esta disciplina más popular entre los estudiantes, es fundamental abordar las preocupaciones de las mujeres sobre este campo. Entre ellas, la función que desempeña en el negocio, la metodología de trabajo entre especialistas, y cómo una carrera profesional en ciencia de datos implica más que codificar..

“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”, sentencia Marín.