¿Son las carreras STEM poco atractivas para las mujeres?

Tradicionalmente las denominadas carreras STEM, compuestas por las ciencias, tecnologías, ingenierías y matemáticas, se han considerado como carreras más del ámbito masculino, de la misma manera que las carreras del ámbito de las letras y humanidades se consideraban más del lado femenino. Hace ya un tiempo la sociedad está intentando cambiar las tornas y equilibrar la balanza, facilitando a ambos sexos su presencia en cualesquiera que sea la carrera por la que se decanten.

Actualmente, preocupa de forma especial el caso de las opciones STEM, pues siendo las carreras con más futuro profesional, no consiguen atraer al público femenino. Analizando este tema, el grupo Boston Consulting acaba de publicar junto a BCG GAMMA el informe “What’s Keeping Women out of Data Science?”. De él se desvela que casi el 50% de las estudiantes de estas carreras consideran que el Data Science es "excesivamente teórico" y que el trabajo en empresas en esta disciplina tiene todavía bajo impacto. 

Son muchas las mujeres alrededor del mundo que manifiestan no tener un buen conocimiento sobre cómo se articula una “carrera en Data Science” así como también se desconoce en qué consiste el día a día de un data scientist en el puesto de trabajo. Esto lleva a tener una percepción negativa que confluye para aumentar la brecha de género, pues actualmente solo entre el 15 y el 22% de los profesionales del Data Science son mujeres.

Actualmente son muchas las compañías que están intentando crear impacto real con las nuevas tecnologías al tiempo que carecen de una cultura colaborativa en sus equipos. Según el estudio, casi el 75% de las estudiantes de Data Science buscan en sus futuros trabajos completamente lo opuesto a lo que perciben que es ahora mismo trabajar en este ámbito. Esto es, trabajo aplicado, tangible y de alto impacto.

Apuesta de las empresas

Además de las universidades, las empresas también tienen trabajo por delante. "Mientras las empresas se aproximen e impulsen el data science y la inteligencia artificial como esfuerzos teóricos sin un valor concreto y medible, las estudiantes STEM continuarán considerando poco interesante acceder a esta disciplina" explican desde Boston Consulting.

Si bien la percepción de estas carreras por parte de los estudiantes varía según el país, el problema es fundamentalmente global y afecta la diversidad de género en este campo de rápido crecimiento. "Las compañías están dejando que sean los medios de comunicación los que tomen la iniciativa e impulsen la expectación en torno a la Inteligencia Aritificial, con la esperanza de que esto sea suficiente para despertar el interés por el Data Science entre los estudiantes”, destaca Llorenç Mitjavila, Partner & Managing Director de BCG y responsable de BCG GAMMA en Iberia. "Pero a la vista de los resultados, es necesario algo más. Crear una cultura dentro de los equipos de Data Science que celebre el impacto y premie el trabajo en equipo será fundamental para proporcionar oportunidades profesionales tangibles y atractivas para los estudiantes de ambos sexos".

Si bien las empresas ya tienen estrategias de captación para atraer al talento interesado en la IA, hoy pueden fomentar la diversidad de manera más directa siendo mucho más específicos en su comunicación con los estudiantes al abordar directamente las preocupaciones que las mujeres destacan como críticas. Es vital acercar a los estudiantes ejemplos de la vida real a través de profesionales de la ciencia de datos que hagan tangible su día a día confronten directamente las percepciones negativas sobre la cultura laboral.

Ante esta situación, las compañías tienen ante sí el reto de impulsar el conocimiento de la disciplina Data Science y dar a conocer su impacto transformador no solo en los distintos sectores económicos sino en la sociedad y contribuir a la búsqueda de una solución a la brecha de género en este campo.  “Necesitamos la perspectiva femenina para garantizar que lo que construimos para nuestra sociedad representa a nuestra sociedad”, plantea Andrea Gallego, Partner de BCG GAMMA, quien añade que “el problema se extiende a otros campos”. Y añade: “Si comenzamos a construir modelos con equipos sesgados, nos encontraremos con una serie de efectos a más largo plazo, incluidos problemas de ética y modelos que propagan un sesgo que estamos tratando de detener”. 

El informe se llevó a cabo tras entrevistar  a más de 9.000 hombres y mujeres STEM de Australia, Canadá, China, Francia, Alemania, India, Japón, España, Reino Unido y EEUU, con entre 700 y 1000 respuestas de cada país y un reparto homogéneo entre hombres y mujeres en cada caso.