Las mujeres son un factor crítico de éxito en la ciencia de datos y el análisis avanzado

Las mujeres representan un grupo de talento sin explotar que puede aprovecharse para abordar la escasez crítica de experiencia en datos y análisis.

Los datos están en todas partes, al igual que las ofertas de empleo para profesionales con las habilidades necesarias para obtener valor a partir de grandes cantidades de datos. Sin embargo, la oferta de profesionales con estas capacidades no está a la par con la demanda requerida. Los expertos de la industria predijeron que para este año la escasez de talento analítico, solo en los Estados Unidos, podría representar 1.7 millones de puestos vacantes sin candidatos calificados en el mercado laboral para cubrirlos.

Aunque es de conocimiento general que las mujeres no tienen la suficiente presencia en profesiones STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas), están bien representadas en las profesiones analíticas tradicionales; representando el 50% de la fuerza laboral en Matemáticas y Estadística.

Esto coloca a las mujeres en una posición única para desempeñar un papel clave en el abordaje de la brecha existente entre los datos y la experiencia analítica, ya que la ciencia de los datos depende en gran medida de las matemáticas y las estadísticas. Las mujeres representan una gran cantidad de talento sin explotar que puede aprovecharse para hacer frente a esta escasez de expertos.

El cerebro femenino está conectado de forma singular para el análisis

Están surgiendo investigaciones que sugieren que el cerebro femenino está conectado de una manera singular para el análisis. En un estudio realizado en la Universidad de Pennsylvania, los investigadores encontraron que los cerebros de las mujeres muestran una conectividad superior entre los hemisferios, lo que sugiere que el cerebro femenino está optimizado para combinar el pensamiento analítico e intuitivo.

Aquellos que realizan análisis saben que la razón y la intuición son sinérgicas. Es la intuición del lado derecho del cerebro la que se utiliza para formular hipótesis, que luego son probadas o refutadas por la izquierda. El hemisferio derecho es tan importante como el izquierdo para extraer valor de los datos.

El desafío para las mujeres está en que la ciencia de datos requiere habilidades de programación y manejo de estos. De todas las disciplinas STEM, la tecnología es donde las mujeres están más notablemente ausentes y la situación es cada vez peor:

Las mujeres obtienen solo el 17% de los títulos de licenciatura en informática; esto es un 54% menos que en 1985, cuando las mujeres obtuvieron el 37% de los títulos de pregrado en este campo. Además, aunque las mujeres constituyen el 57% de la fuerza laboral, solo ocupan el 25% de los empleos en informática profesional.

A continuación encontraremos dos formas posibles de permitir que las mujeres con experiencia en matemáticas y estadísticas agreguen valor en la ciencia de datos:

Plataformas de código bajo o sin código

Se están desarrollando soluciones que facilitan el análisis sin que el usuario tenga habilidades de programación. Estas plataformas permiten que las personas que no se sienten cómodas haciendo la codificación práctica realicen análisis avanzados.

Ciencia de datos colaborativa

Dada la complejidad de los negocios y la tecnología del siglo XXI, la colaboración es cada vez más una necesidad. La investigación de Ambient Intelligence muestra que, independientemente del género, la ciencia de datos requiere una gran cantidad de habilidades que rara vez se encuentran en un individuo. La identificación de las fortalezas de cada uno y la formación de equipos de ciencia de datos que tengan las habilidades necesarias para completar con éxito el proyecto superarán efectivamente los déficits de capacidades.

Cuantas más mujeres haya en un equipo, mayor será la inteligencia colectiva del mismo

Las mujeres aportan algo muy especial a la colaboración. En el Centro de Inteligencia Colectiva del MIT, el profesor Thomas Malone y su equipo están trabajando para medir la inteligencia compuesta de un grupo de personas, como un IQ de grupo. Dependiendo de la dinámica, un grupo puede ser más o menos inteligente que los individuos que conforman el grupo.

El profesor Malone encontró una correlación entre la inteligencia colectiva y los siguientes tres factores:

Percepción social: La capacidad de un individuo para conocer los sentimientos y emociones de los demás mediante la recopilación de información de la apariencia física, la comunicación verbal y no verbal. Las expresiones faciales, el tono de voz, los gestos de las manos y la posición o movimiento del cuerpo son solo algunos ejemplos de las formas en que las personas se comunican sin palabras.

Igualdad de participación: la capacidad de los miembros del grupo para participar por igual en las discusiones grupales.

Proporción de mujeres: el número de mujeres que participan en el grupo, en relación con sus homólogos masculinos.

Por lo tanto, cuanto mayor sea la inteligencia emocional de cada miembro del grupo, mayor será la inteligencia colectiva del grupo. Del mismo modo, cuanto más empoderados se sientan los miembros del grupo para participar por igual en las discusiones grupales, mayor será la inteligencia colectiva de los grupos. Y, finalmente, cuantas más mujeres en el equipo, mayor será su inteligencia colectiva. El profesor Malone atribuye esta última observación a estar directamente vinculada a que las mujeres poseen fuertes habilidades de percepción social.

En conclusión, las mujeres representan un conjunto que puede ayudar a abordar la escasez crítica de expertos en datos y experiencia analítica. Las mujeres están igualmente representadas en Matemáticas y Estadística, las investigaciones emergentes sugieren que los cerebros de las mujeres están optimizados para realizar análisis, y las habilidades de percepción social de las mujeres las hacen fuertes colaboradoras, lo cual es esencial hoy en día en el campo de datos y análisis.

Por lo tanto, las mujeres están bien posicionadas para desempeñar un papel clave cuando entremos en la Cuarta Revolución Industrial, donde tendremos que tratar con una gran cantidad de datos derivados de IoT.

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*Fuente: Ambient Intelligence.