Cultura Elternativa
La presencia de las mujeres en los campos tecnológicos no es algo del nuevo siglo. Desde 1914, con Hedwig Eva Maria Kiesler, se hizo la antesala con la invención del WiFi y del Bluetooth al crear un sistema para detectar torpedos teledirigidos y enviar señales de transmisión entre frecuencias de espectro magnético.
Sin embargo, a día de hoy la brecha de género en el sector sigue muy marcada por la presencia masculina. Solo 3 de cada 10 puestos de trabajo TIC en Europa están ocupados por mujeres, cifra que se reduce a la mitad en el caso de España (15,6%), según datos del ‘Libro Blanco de las mujeres en el ámbito tecnológico’ de Eurostat.
Las mujeres representan menos del 30% de la plantilla en las grandes empresas TIC en Europa
Aun cuando el rol de la sociedad debe centrarse en ofrecer oportunidades de crecimiento a las mujeres, en la era digital moderna las mujeres continúan desplazadas por muchos aspectos: desigualdad salarial, presencia femenina limitada en las organizaciones, jornada laboral reducida, entre otros factores.
No solo hay más hombres que mujeres en profesiones del sector TIC, sino que los contratos en estos puestos son diferentes. Según un estudio publicado por la Revista Española de Investigaciones Sociológicas, un 5,5% de las mujeres del sector tienen un empleo a tiempo parcial frente al 3,4% de los hombres. Las razones se justifican en que el 33,5% de las mujeres trabajan así para poder dedicarse al cuidado familiar y del hogar, en comparación a un 4,5% de los hombres.
En relación a la diferencia salarial, un informe de clúster ClosinGap explica que las remuneraciones salariales percibidas por las mujeres españolas son un 21,9% inferiores a las de los hombres, lo que se traduce en una diferencia anual de 5.784 euros. Si observamos en las profesiones científicas y técnicas la diferencia se sitúa en el 31%, una cifra que se traduce en 10.024 euros para ellas, según el estudio ‘The Stage of Wage Inequality in the Workplace’. Además, el 63% de las propuestas de sueldo en este sector son más altas para los hombres que para las mujeres, incluso en la misma empresa, puesto y responsabilidades.
Si a estos datos le sumamos el hecho de que 2 de cada 3 empresas de telecomunicaciones de Europa no cuentan con mujeres entre sus directivos, según Womenalia/Accenture, se refleja el llamado “techo de cristal” existente por la proporción de mujeres en los consejos de las empresas.
Las remuneraciones salariales percibidas por las mujeres españolas son un 21,9% inferiores a las de los hombres
Que las mujeres consigan el peso, al menos equilibrado en la industria significaría alcanzar un alto nivel de madurez en las empresas digitales que buscan un progreso evolutivo a través de tecnologías como Inteligencia Artificial, Data Science o STEM; de lo contrario, el sector permanecerá estancado.
Para cerrar la brecha de género y acelerar los cambios, los directivos y ejecutivos tienen la responsabilidad de alentar a las mujeres en todos los niveles para establecer la igualdad de oportunidad de empleo, jerarquía en la toma de decisiones y apoyar en su estabilidad y crecimiento económico.
Claves para aumentar la presencia de mujeres en el sector tecnológico
Aunque en la historia de la evolución tecnológica existen referentes femeninos como Radia Perlman, considerada la ‘madre de Internet’ o Augusta Ada Lovelace, precursora del lenguaje de programación, poco se educa sobre ello. La escasez de referentes femeninos se presenta como una amenaza en la educación y promulgación de valores que contribuyan a la forma contundente de reproducir estereotipos a nivel sociocultural.
La muestra de esto está en un experimento realizado por el sociólogo David Chambers que consistía en pedir a varios niños y niñas que dibujasen cómo imaginaban a un científico. El 70% de las niñas de 6 años dibujaron a una mujer, pero a los 16 años solo lo hacían 1 de cada 4 niñas.
4 Iniciativas para eliminar la brecha de género en el sector
- Selección objetiva a través de la tecnología: Utilizar tecnologías de aprendizaje automático ayudaría a los trabajadores de recursos humanos a evaluar objetivamente a los empleados en función de sus habilidades en lugar del género a través de evaluaciones técnicas y medibles. Para ello se hace imprescindible incluir a más mujeres en STEM, IA y Data Science que sean capaces de equilibrar el comportamiento de los algoritmos para encontrar la objetividad. Según un informe de BCG GAMMA, “la Inteligencia Artificial tiene el potencial de mitigar las brechas corporativas de género y liderazgo al eliminar el sesgo en las decisiones de reclutamiento, evaluación y promoción; ayudando a mejorar la retención de mujeres empleadas; y, potencialmente, interviniendo en las interacciones diarias que afectan el sentido de inclusión de los empleados».
- Empresas líderes como modelos a seguir: Aprovechar el grupo masivo de mujeres en el mundo y canalizarlas hacia los campos de la inteligencia artificial a través de un esfuerzo concertado que es promulgado por las principales organizaciones del mundo, como IBM, Microsoft, etc puede ser la manera más rápida y efectiva de lograr un cambio. El comportamiento de las empresas líderes se convierte en modelos a seguir para las industrias y sus acciones sirven de catalizador para lograr cambios importantes en el mundo.
- Fomentar la recapacitación de nuevas habilidades en entornos laborales: La evolución digital constante requiere la adaptación y familiarización de nuevos conceptos y técnicas para asegurar los puestos de trabajo. Para el 2022 se estima que más del 50% de los empleados tendrán que volver a capacitarse para mejorar sus destrezas. En este sentido, crear iniciativas a través de campañas que sirvan para impulsar la presencia de las mujeres será una responsabilidad de las organizaciones que buscan generar y luchar por la equidad de géneros.
- Crear la concientización interna y externa: Diseñar campañas que estén destinadas a educar a mujeres sobre el impacto de una carrera en ciencias e ingeniería, además de apoyar las iniciativas de educación para los niños y niñas con el objetivo de favorecer los patrones de aprendizaje de las mujeres jóvenes y promover el interés en la tecnología desde una edad temprana. Oracle es un ejemplo con su campaña Oracle4Girls (O4G), liderado en España por Ana Moreu, cuyo objetivo es inspirar a las chicas a estudiar carreras de STEM a través de actividades que incluyen talleres tecnológicos dirigidos a niñas de 4 a 16 años.
Sumar estas prácticas a los esfuerzos que ya se han implementado en las empresas son algunas formas de ayudar a las mujeres a combatir la brecha de género en los campos tecnológicos como STEM, Data Science, Inteligencia Artificial, al mismo tiempo en que se busca garantizar que las mujeres reciban las mismas oportunidades y beneficios de empleo en la nueva era digital.
Mejorar la diversidad de la fuerza laboral y fomentar el crecimiento inclusivo es una prioridad para Elternativa. Estamos comprometidos a arrojar luz sobre las líderes de datos femeninas y crear un espacio único para que las mujeres en la ciencia de datos puedan establecer contactos, compartir historias y ser parte de una comunidad de apoyo.
Transformación digital data-driven
Las empresas que se basan en los datos tienen más éxito que las que no lo hacen. Según un estudio de McKinsey, las empresas que utilizan los datos para obtener información y análisis tienen 23 veces más probabilidades de conseguir más usuarios y 19 veces más probabilidades de lograr una rentabilidad superior a la media.
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Data Governance, Data Quality
El gobierno de datos es una capacidad igualmente crítica para el entorno de datos en el que se encuentran las empresas de hoy en día. El gobierno de los datos no sólo tiene que ver con el control y la protección, sino también con la habilitación y el conocimiento del crowdsourcing.
El gobierno de datos se trata de un conjunto de procesos, funciones, políticas, normas y métricas que garantizan el uso eficaz y eficiente de la información para que una organización pueda alcanzar sus objetivos.
La gobernanza de los datos proporciona muchos beneficios a su organización, sin esto, sería muy difícil conseguir:
– Mejorar de la calidad de los datos: El gobierno de datos crea un plan que garantiza la exactitud, integridad y coherencia de los datos.
– Una comprensión común de los datos: El gobierno de datos ofrece una visión coherente y una terminología común para los datos, al tiempo que ofrece a las unidades de negocio individuales la flexibilidad adecuada.
– Un mapa de datos: El gobierno de los datos proporciona una capacidad avanzada para comprender la ubicación y las relaciones de todos los datos relacionados con las entidades críticas. Imagina un GPS que puede encontrar dónde están sus datos, de dónde vienen y a dónde van.
La gobernanza de los datos hace que los activos de datos sean utilizables, estén bajo control y sean más fáciles de conectar con los resultados empresariales.
– Una visión de 360 grados de cada cliente y otras entidades empresariales: El gobierno de los datos establece un marco para que una organización pueda acordar «una única versión de la verdad» para las entidades empresariales críticas.
La organización puede crear un nivel adecuado de responsabilidad junto con la coherencia entre las entidades y las actividades empresariales.
– Cumplimiento coherente: El gobierno de los datos proporciona una plataforma para satisfacer las exigencias de las normativas gubernamentales, como el Reglamento General de Protección de Datos de la UE (GDPR), la CCPA (Ley de Protección del Consumidor de California) y los requisitos del sector, como el Clinical de Datos Clínicos en el ámbito de las ciencias de la vida, la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de los Seguros Médicos (HIPAA) en el ámbito de la sanidad o el BCBS 239 para la agregación de datos de riesgo y la elaboración de informes en el ámbito de los servicios financieros.
– Mejora de la gestión de datos: La gobernanza de los datos establece códigos de conducta, políticas y mejores prácticas en la gestión de datos, asegurando que áreas como la ética, la legalidad, la seguridad y el cumplimiento de la normativa se aborden de forma coherente.
– Fácil acceso: Un marco de gobernanza de datos garantizará que los datos sean fiables, estén bien documentados y sean fáciles de encontrar dentro de su organización, y que se mantengan seguros, conformes y confidenciales.
Para encontrar el enfoque de gobierno de datos adecuado para tu organización, concéntrate en la elección de herramientas de gobierno de datos que te permitan tomar el control de los datos, ayudándote a hacer operativos los beneficios empresariales y la gestión de riesgos establecidos en la estrategia.
Busca herramientas omnipresentes, escalables y colaborativas que sean fáciles de integrar con el entorno existente de la organización y los profesionales de los datos.
Una plataforma basada en la nube te permitirá conectarte rápidamente a las capacidades sólidas que sean rentables, fáciles de usar y que puedan abarcar todo el panorama de datos .
«Estoy convencido de que, en el futuro, los clientes elegirán cada vez más a las empresas que sean responsables en el uso de los datos de los clientes».
Maud Bailly, Chief Digital Officer, Accor
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Data Governance, Data Quality
Los datos erróneos son un gran problema. Teniendo en cuenta el ritmo y la omnipresencia del cambio, pocos datos o erróneos pueden llevar a decisiones aún peores que la ausencia de datos. De ahí a que debamos asegurar calidad de datos en nuestras estrategias de gestión.
La mala gestión de los datos afecta negativamente a todas las organizaciones en muchos niveles, mientras que la buena calidad de los datos es un activo estratégico y una ventaja competitiva para la organización.
Según Gartner, la mala calidad de datos puede costar hasta 15 millones de dólares al año a cada empresa.
Es fácil entender por qué. Todas las decisiones que toman las organizaciones -desde qué productos desarrollar, a qué clientes dirigirse, cómo interactúan los clientes con los productos y servicios, de dónde procede la cadena de suministro, incluso la información que se recibe de los clientes o a quién contratar, se basan en datos. Si los datos en los que se basan estas decisiones son erróneos, las propias decisiones serán equivocadas.
Los datos que no fiables o son inexactos hacen que se pierdan oportunidades de mercado, se tomen decisiones incorrectas, se incremente el riesgo y se reduzca el rendimiento de la inversión.
Aunque la confianza es una preocupación fundamental en cualquier iniciativa de datos, la calidad de los datos, la gobernanza y el cumplimiento nunca han sido más difíciles ahora que las organizaciones tienen datos y activos repartidos por la nube y centros de información local.
Los esfuerzos para mejorar la confianza en los datos se perciben como obstáculos, en lugar de un acelerador para la transformación digital. Sin embargo, no invertir en la integridad de los datos resta confianza desde el principio de las iniciativas y genera importantes repercusiones en la fase posterior; los responsables de la toma de decisiones no confían lo suficiente en sus datos, lo que significa que analistas dedican demasiado tiempo a intentar convertirlos en algo significativo.
Por qué intervenir en la calidad de datos
Prevención
Verificar la calidad de un registro en el punto de entrada cuesta a la empresa 1 dólar. Esto se conoce como coste de prevención.
Corrección
Limpiar y duplicar un registro en los pasos posteriores le cuesta a la empresa 10 dólares. Este es el coste de corrección.
Fallo
Trabajar con un registro que nunca se ha limpiado le cuesta a la empresa 100 dólares. Este es el coste del fracaso.
Un enfoque proactivo de la calidad de los datos le permite comprobar y medir ese nivel de calidad incluso antes de que llegue a sus sistemas centrales. Acceder y supervisar esos datos en las aplicaciones internas, en la nube, en la web y en los dispositivos móviles es una gran tarea. La única manera de escalar ese tipo de supervisión en todos esos sistemas es a través de la integración de datos.
Evita la propagación de datos erróneos mediante la ejecución de reglas de control en tus procesos de integración de datos es clave. Con las herramientas adecuadas y los datos integrados, se pueden crear chivatos que detecten algunas de las causas fundamentales de problemas generales en la calidad de los datos.
Realiza un seguimiento de los datos en todo su entorno de aplicaciones y sistemas. Esto te permitirá analizar, estandarizar y comparar los datos en tiempo real. A continuación, puedes organizar la actividad para comprobar los datos correctos siempre que sea necesario. La recompensa es grande; Gartner predice que, para 2022, las organizaciones que realizan un seguimiento riguroso de los niveles de calidad de los datos a través de métricas generarán un 60% más de mejoras y beneficios de sus esfuerzos de mejora de la calidad de los datos.
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