Diversidad, reconocimiento y redistribución
La falta de referentes y la dificultad de acceso a puestos directivos ha desmotivado a las mujeres para optar por carreras técnicas
Apostar por la diversidad no es solo una cuestión de justicia social, sino de calidad: las empresas que atienden a esta cuestión obtienen mejor rendimiento. “Un entorno inclusivo y diverso hace que los empleados alcancen su potencial, sin importar origen, identidad de género o circunstancias personales”, señala Andrea Barber (Madrid, 1986), CEO de RatedPower, startup que desarrolla software para diseñar plantas fotovoltaicas.
Si nos centramos en el equilibrio de género, la paridad debe promoverse desde el inicio. En las compañías ya consolidadas, “la puesta en marcha de políticas de igualdad puede corregir malos hábitos”, reivindica Barber, remarcando la necesidad de la conciliación.
Aunque concede que cada vez existe mayor concienciación, reconoce que queda mucho por hacer. “La falta de referentes femeninos y la dificultad de acceso a puestos directivos ha supuesto una falta de motivación para que las mujeres optemos por carreras técnicas”, denuncia.
Al igual que la diversidad de género, contar con una mezcla de perfiles jóvenes con otros más experimentados puede conformar un buen cóctel. “El bagaje, la gama de ideas y conocimientos de un amplio grupo de personas puede servir bien a la empresa y ayudar a los empleados a sacar su máximo potencial”, sostiene Barber.
Las compañías del siglo XXI también son conscientes de que necesitan la ética, la cultura de la empresa y la empatía, que tienen un impacto directo en su desempeño. “Cada vez más firmas tecnológicas son conscientes de lo importante que es apostar por personas con experiencia en artes, psicología y otras humanidades que aportan nuevos puntos de vista”, indica.
La diversidad también se antoja un reto para la IA, criticada por sus prejuicios. “Los algoritmos de aprendizaje automático imitan el pensamiento humano: hacen lo que se les enseña y son tan buenos como sus datos de partida”, admite Barber. La mejor manera de evitar estos sesgos es entrenar al algoritmo teniendo en cuenta nuestra diversidad. Y qué mejor que dejarlo en manos de un equipo variopinto.
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