El papel de las mujeres en la revolución de los datos
En la era digital, los datos se han convertido en una de las herramientas más importantes para las empresas y organizaciones. A medida que las empresas han adoptado un enfoque de datos impulsado por la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, la demanda de data scientist ha aumentado significativamente. En esta nota, exploraremos los avances que se han logrado en el mundo de los datos y cómo las mujeres están desempeñando un rol cada vez más importante en este campo.
De acuerdo con un informe de McKinsey Global Institute, sólo el 15% de las personas que trabajan como data scientist son mujeres. Además, según el Foro Económico Mundial, las mujeres ocupan sólo el 26% de los trabajos en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
Sin embargo, también hay algunas noticias positivas. Según el mismo informe de McKinsey, las empresas con una mayor diversidad de género tienen un 15% más de probabilidades de superar a sus competidores. Además, la diversidad en el lugar de trabajo puede aumentar la creatividad y la innovación en la resolución de problemas.
Por otro lado, los resultados de Grant Thornton dicen que las empresas con más mujeres en puestos de liderazgo tienen un mejor desempeño financiero. En concreto, las empresas que tienen al menos un tercio de mujeres en sus cargos directivos presentan un rendimiento financiero un 10% mayor.
Hoy, las mujeres también están liderando algunos de los avances más importantes en el campo. Por ejemplo, Fei-Fei Li, una profesora de ciencias de la computación de la Universidad de Stanford, ha sido pionera en la creación de algoritmos de aprendizaje profundo que pueden reconocer objetos en imágenes y videos.
Otro ejemplo de una mujer que lidera el camino en la ciencia de datos es Deborah Berebichez, quien es física y científica de datos en Metis. Berebichez ha sido reconocida como una de las principales expertas en ciencia de datos en los Estados Unidos y ha trabajado en proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para algunas de las empresas más grandes del mundo.
En resumen, aunque el número de mujeres en el campo de la ciencia de datos es bajo, hay indicios de que la situación está mejorando. Las empresas que deseen destacarse en este campo deben enfocarse en mejorar la diversidad de género en sus equipos de datos. Si eres una mujer interesada en la ciencia de datos, es importante que sepas que hay muchas oportunidades disponibles y que tu presencia en el campo es esencial. Si deseas obtener más información sobre cómo ingresar al mundo de la ciencia de datos, te invitamos a explorar nuestros cursos intensivos de Data Analytics y Data Science.