Este año se celebró por cuarto año consecutivo el WiDS Lima 2023, un evento que busca exponer temas de relevancia en la ciencia de datos, tendencias y el rol de las mujeres en el sector.
Lucía Haro, gerente de BREIT (un instituto de Aporta, la plataforma de impacto social de Breca), conversó con El Comercio y resalto que considera sumamente importante tener espacios donde las mujeres involucradas en la ciencia y el sector de data puedan relacionarse y conocerse.
¿Por qué las mujeres que trabajan en el mundo de la ciencia y data no se conocen entre ellas?
Creo [que se debe] a que no existen tantos espacios [donde puedan conocerse entre sí]. De hecho el Women in Computer Science (WiCS) es un evento global creado por la Universidad de Stanford para visibilizar el trabajo que las mujeres hacen en este campo, porque si bien las estadísticas nos dicen que es un grupo reducido y que aún hay mucho por hacer para que hayan más mujeres en el campo, las pocas mujeres que hay tampoco tiene visibilidad.
Lo que pasa es que las mujeres que están muy contentas de haber llegado a este rubro dominado por hombres piensan que así es en todos lados, y no siempre tienen el espacio o la noción de cómo llegar a otras mujeres que están en el sector.
¿Qué se puede hacer para que haya más mujeres en el sector?
Como yo lo veo, existen dos ámbitos [que se pueden trabajar]. Si desde el inicio hacemos que más jóvenes estudien carreras relacionadas a temas de STEM y data, pero también es válido que otras mujeres que tienen años en sus carreras puedan entrar y capacitarse a través de cursos online.
¿Cuáles son las tendencias que debe resaltarse en el mundo de Women in data?
El primer panel [del WiDS Women in Data Science Lima 2023], se habló sobre cómo podemos atraer a más mujeres a este mundo de la data analítica. Tuvimos a una representante que antes trabajaba en Spike SpA, una ‘startup’ chilena especializada en inteligencia artificial y analítica avanzada, que luego fue comprada por Bain & Company, que comentaba que en un momento ellos [en Spike] lograron tener la paridad de hombre y mujeres. Por un lado, esta es una alineación estratégica de que la organización se compre la idea y la impulse desde el área de recursos humanos, pero también desde las áreas más técnicas que al final van a decir la contratación del personal.
Además, modificaron sus perfiles de búsqueda que, si bien tenían una parte técnica, también solicitaban otros ‘skills’ que podían tener tanto hombres como mujeres, lo que generó que más mujeres postularan a estos procesos.
¿En qué países hay mayor porcentaje de mujeres relacionadas a la ciencia o data?
No tengo el dato exacto, pero sí te puedo decir que esta no es una problemática solo en el Perú, sino que también en el mundo. El dato que tenemos es que a nivel mundial hay 32% de profesionales en el mundo de ciencia de datos o inteligencia artificial que son mujeres. No es una cifra muy elevada.
¿Cómo ha evolucionado?
Sí hemos venido evolucionando y cada vez más mujeres se unen a este rubro, pero aún hay mucho camino por recorrer.
¿En qué sectores se ve una mayor presencia de mujeres?
Los sectores que lideran la presencia de mujeres en el Perú son banca, seguros y retail.
¿Cuáles son los retos que se deben afrontar, tanto a nivel Perú como a nivel global, para seguir acortando la brecha?
En el WiDS Women in Data Science Lima 2023, muchas mujeres decían que en principio se debe perder el miedo a iniciar. Además desmitificar los roles en tecnologías, como por ejemplo que para trabajar en ciencia o data se debe ser excelente en matemática o temas de tecnología. Sí, tienes que ser buena, pero también existen otras habilidades como conocer el negocio, comunicarte de manera adecuada con el negocio, poder brindar soluciones.
En el Censo Nacional Universitario del 2011 que hizo el INEI, se aprecia una escasa presencia femenina en las carreras de ingeniería y tecnología, carreras de las cuales surgen normalmente los profesionales expertos en Ciencia de Datos que pueden desarrollar investigaciones y aplicaciones en el campo de la Inteligencia Artificial.