Los peligros de no incluir a las mujeres en la analítica de datos

Desde que la humanidad superó el umbral de generación de información, la analítica y la ciencia de datos se posicionaron, evolucionaron y surgieron disciplinas que no figuraban a finales del siglo pasado, como la minería de datos. Al día de hoy se ha podido evidenciar que la analítica puede ser el propulsor de la sociedad del siglo XXI.

Este tipo de tecnología ha brindado a gobiernos y empresas el y la explotación de la información, y les ha permitido la mejora y reinvención de sus procesos para ser más competitivos.

Sin embargo, la analítica y ciencia de datos, pertenecientes a las carreras Stem (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas, por sus siglas en inglés), traen consigo preocupaciones sin precedente referentes a seguridad, privacidad, ética, equidad, entre otros.

Las ventajas y los riesgos de la explotación de la analítica se pueden valorar en trillones de dólares, y no hay marcha atrás de su uso. Por eso, es indispensable la formación de talento, equipos y personas que posean una mezcla de habilidades en las áreas científicas, tecnológicas y de negocios, las cuales les permitan escalar el desarrollo de los proyectos y portafolios de los desarrolladores.

Un estudio de las Naciones Unidas en 2019 analizó el rol de las mujeres en el aporte a las soluciones de las problemáticas de los países. Los resultados permitieron proponer el desarrollo de políticas públicas, que incluían desde aspectos básicos como sistemas particularizados de protección social hasta el apoyo para su desarrollo profesional. Estos estudios concluyeron que las medidas de equidad ayudan a disminuir las brechas de pobreza en países en vías de desarrollo.

Ahora bien, la llegada de tecnologías como la inteligencia artificial (IA) hacen el panorama más retador para algunas compañías en cuanto a las capacidades requeridas para su incorporación y fusión con la analítica de datos. Como lo señala la firma CryotoConexion: la IA tiene el potencial de crear un doble impacto, crear trabajo y destruir algunos. Es de esperarse que los beneficios sean mayores si los desarrollos son adecuadamente explotados para incrementar la productividad.

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Un ejemplo de esto es el caso del ChatGPT, donde se estima que, si sus aplicaciones son adecuadamente explotadas, se podría generar mejoras en la productividad (45 %) y en la calidad en el trabajo de las personas (18 %), según un estudio realizado por el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT).

Según un estudio de la Unesco de 2023, a nivel mundial el 20 por ciento de los empleos en puestos técnicos de las principales empresas de analítica de datos son de mujeres; una población que también representa el 12 por ciento de los investigadores de inteligencia artificial y el 6 por ciento de los desarrolladores de software; siendo esta cifra más castigada en Latinoamérica.

Lo anterior genera una brecha de género en estas disciplinas. Además, “hoy en día, las mujeres y las niñas tienen un 25 por ciento menos de probabilidades que los hombres de saber aprovechar la tecnología digital para fines básicos, 4 veces menos de saber programar ordenadores y 13 veces menos de solicitar una patente TIC”, según la Unesco. Una de las consecuencias en las que se podría incurrir ante este escenario es la generación de productos tecnológicos cargados de estereotipos o soluciones que no representen un mercado inclusivo, afirma Mónica Taher, elegida por Bloomberg como una de las mujeres de negocios más influyentes en Latinoamérica y promotora de las carreras Stem en mujeres jóvenes.

En particular en Colombia, según el Ministerio de Educación Nacional, son pocos los jóvenes que eligen carreras de áreas Stem. Además, entre 2001 y 2018, solo 2,4 de cada 10 estudiantes que culminaron sus estudios superiores pertenecen a esta área, de los cuales aproximadamente el 46 por ciento son mujeres.

Asimismo, un estudio realizado por Women Business Collaborative (WBC) en 2022 señala que en las áreas tecnológicas es crucial incrementar la presencia femenina en el diseño de nuevas soluciones.

Uno de los propósitos más relevantes es la generación de modelos equitativos que consideren el tipo de preferencias y necesidades de las mujeres, quienes representan el 49,5 por ciento de la población mundial.

La firma agrega que mientras más diversos sean los equipos de desarrollo que empleen tecnologías de IA, mejores resultados se esperarían en su explotación.

Es así que la equidad en la ciencia de datos, analítica e IA es crítica, como se menciona en un estudio del Boston Consulting Group (BCG) del 2020. Según este, los días cuando la ciencia de datos estaba restringida a los departamentos de Investigación y Desarrollo Tecnológicos (I&D) de las compañías son historia.

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Actualmente, las empresas de sectores públicos y privados están ideando las formas de desarrollar su potencial de transformación para la construcción del know-how o conocimiento dentro de sus equipos de trabajo.

Es entonces cuando los científicos de datos, ingenieros de datos, especialistas en machine learning e ingenieros de software son los roles que están siendo altamente demandados.

Sin embargo, para la formación de equipos de trabajo, lograr la diversidad de enfoques no es algo deseable, sino crítico. Por ejemplo, tareas como la interpretación de modelos causales y las correlaciones en grandes volúmenes de datos requieren de habilidades sutiles que muchas veces, tanto humanos como máquinas, pueden llevar a interpretaciones sesgadas, generando conclusiones que pueden ser peligrosas en cuanto al género.

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Además, algunos modelos de aprendizaje automático que son entrenados a partir de datos históricos son susceptibles de aprender y propagar el sesgo en sus resultados de manera indefinida; es por ello que la construcción de modelos y algoritmos puede ser concebido como un arte y una ciencia.

Como lo comenta el estudio de Boston Consulting Group en el 2019, un equipo diverso de hombres y mujeres es aquel que asegura que los modelos susceptibles a sesgos produzcan resultados más precisos y balanceados.

Es así como la ciencia de datos y sus áreas relacionadas responden a un problema de equidad de género presente desde hace muchos años.

Mientras que el porcentaje a nivel mundial de mujeres con pregrado ronda alrededor del 55 por ciento, solo un tercio de ellas pertenece a carreras Stem. De esta población, dos de cada tres se especializan en programas relacionados tales como ingeniería, analítica o desarrollo de software; e inclusive un menor porcentaje se van por el camino de una carrera de ciencia de datos. La firma BCG encontró, tras un estudio en varios países, que solo del 15 al 22 por ciento de todos los profesionales en ciencia de datos son mujeres.

Ahora, en diversos países del mundo, y especialmente en Colombia y la región latinoamericana, es necesario trabajar en un entendimiento de cómo la analítica de datos puede potenciar nuestro desarrollo competitivo tecnológico. Para esto, es fundamental contar con una estrategia que busque aminorar el problema de diversidad en los equipos de analítica y ciencia de datos.

Por medio de diferentes programas de becas que incentiven el estudio de estas disciplinas, ya sean desde los gobiernos como desde el sector privado, y también con un trabajo cultural para la población, se puede lograr que las niñas desde pequeñas vean en estas áreas un espacio para aprender y en el que pueden aportar. El empoderamiento es clave desde todas las etapas de la vida.

ADRIANA ÁBREGO

* Profesora de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de los Andes