En el mundo digital el Data Science es clave, y para leer mejor todo lo que pasa en las redes, en la web y en todo el universo virtual, es necesario una mirada diversa y con más presencia femenina. El análisis de una especialista.
The future is female (el futuro es de las mujeres) dice la leyenda femenina más empoderadora de los últimos años. Gracias a las nuevas oportunidades laborales que ofrece la tecnología, esto es cada vez más posible para las mujeres que buscan una salida laboral que las potencie y les abra las puertas hacia nuevos caminos.
El universo de datos
La cantidad de datos que producimos en el mundo todos los días es casi ensordecedor: en 2018 solamente se crearon 2.5 quintillones de bytes de datos cada día y para el 2020 se estima que habrá 40 veces más bytes de datos mayor que el número de estrellas en el universo observable.
Muchas nos preguntamos, ¿para qué sirven? ¿hay alguien que pueda procesarlos? Y la respuesta es sí.
Uno de los activos más grandes para cualquier organización del futuro son los datos. Para las empresas trabajar con grandes volúmenes de datos permite generar mejores predicciones, la experiencia del usuario, así como optimizar los procesos y productos de la compañía.
Pero esto no es tan fácil cómo decirlo. Cantidad no es calidad. Y de a poco los más innovadores se ocuparon de formar dentro de sus equipos un grupo especializado para poder leerlos, procesarlos y ponerlos a disposición de su producto: un equipo de Data Science.
Las mujeres en el análisis de datos
El análisis de datos requiere de un capital humano con diversas miradas no sólo para estudiar la información desde un lado cuantitativo, sino para hacerlo desde un punto de vista cualitativo también. Por ello, es importante que los equipos de Data Science estén conformados con diversidad de miradas.
Sin embargo, hay un problema: actualmente según un informe de la consultora Boston Consulting Group apenas el 15 % de los científicos de datos son mujeres, siendo un problema grave esa falta de diversidad.
Los algoritmos de inteligencia artificial, al ser un eslabón clave en el análisis de datos, son susceptibles de sesgo, por lo que la construcción de un equipo que incluya una amplia gama de puntos de vista y experiencias es clave.
¿Qué hacen los equipos de Data Science?
Los equipos de Data Science son los encargados de analizar los diferentes datos extraídos de las redes sociales, noticias, imágenes, videos, datos de geolocalización, entre otros.
Y un equipo diverso puede lograr una diversidad de enfoques y puntos de vista, construir una amplia gama de opiniones, experiencias, habilidades e interpretación de datos para garantizar que los modelos, que son susceptibles a sesgos, produzcan resultados precisos y equilibrados.
Aún no hay estadísticas certeras sobre el número de mujeres en Latinoamérica que trabajan en Data Science, pero las oportunidades en este campo son cada vez más provechosas para las que apuestan a formarse en análisis de datos.
Las empresas del futuro valorarán a quienes puedan formar parte de sus equipos, apostando de esta manera a grupos diversos para que puedan resolver problemas en conjunto desde diferentes perspectivas para crear mejores soluciones.
La autora. Romina Méndez es Data Scientist Leader de Ualá, una empresa de tecnología argentina en la que el 50% de su equipo de Data Science está conformado por mujeres.
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