Diversidad, reconocimiento y redistribuci¨®n
La falta de referentes y la dificultad de acceso a puestos directivos ha desmotivado a las mujeres para optar por carreras t¨¦cnicas
Apostar por la diversidad no es solo una cuesti¨®n de justicia social, sino de calidad: las empresas que atienden a esta cuesti¨®n obtienen mejor rendimiento. ¡°Un entorno inclusivo y diverso hace que los empleados alcancen su potencial, sin importar origen, identidad de g¨¦nero o circunstancias personales¡±, se?ala Andrea Barber (Madrid, 1986), CEO de RatedPower, startup que desarrolla software para dise?ar plantas fotovoltaicas.
Si nos centramos en el equilibrio de g¨¦nero, la paridad debe promoverse desde el inicio. En las compa?¨ªas ya consolidadas, ¡°la puesta en marcha de pol¨ªticas de igualdad puede corregir malos h¨¢bitos¡±, reivindica Barber, remarcando la necesidad de la conciliaci¨®n.
Aunque concede que cada vez existe mayor concienciaci¨®n, reconoce que queda mucho por hacer. ¡°La falta de referentes femeninos y la dificultad de acceso a puestos directivos ha supuesto una falta de motivaci¨®n para que las mujeres optemos por carreras t¨¦cnicas¡±, denuncia.
Al igual que la diversidad de g¨¦nero, contar con una mezcla de perfiles j¨®venes con otros m¨¢s experimentados puede conformar un buen c¨®ctel. ¡°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 m¨¢ximo potencial¡±, sostiene Barber.
Las compa?¨ªas del siglo XXI tambi¨¦n son conscientes de que necesitan la ¨¦tica, la cultura de la empresa y la empat¨ªa, que tienen un impacto directo en su desempe?o. ¡°Cada vez m¨¢s firmas tecnol¨®gicas son conscientes de lo importante que es apostar por personas con experiencia en artes, psicolog¨ªa y otras humanidades que aportan nuevos puntos de vista¡±, indica.
La diversidad tambi¨¦n se antoja un reto para la IA, criticada por sus prejuicios. ¡°Los algoritmos de aprendizaje autom¨¢tico imitan el pensamiento humano: hacen lo que se les ense?a 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 qu¨¦ mejor que dejarlo en manos de un equipo variopinto.
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