La participación femenina en las llamadas carreras STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas) sigue siendo un desafío, no solo en México sino a nivel global.
Según datos del Instituto Mexicano para la Competitividad (IMCO), solo tres de cada diez profesionistas en STEM son mujeres, lo que refleja una participación limitada en estas áreas.
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A pesar de los esfuerzos por impulsar que más mujeres formen parte de estas áreas, la cifra sigue siendo baja. Tan solo en el 2022 la matrícula de mujeres estudiando carreras STEM ascendió a 494 mil 753, frente a 996 mil 519 hombres.
De manera particular, las mujeres enfrentan barreras adicionales en el sector de la Inteligencia Artificial, donde solo el 20% de los profesionales son mujeres; y esta cifra es aún más baja en áreas específicas como la inteligencia artificial generativa.
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Participación femenina en GenAI
En este contexto, con el propósito de reducir la brecha de género en materia de Inteligencia Artificial y al mismo tiempo empoderar a las mujeres, la plataforma de aprendizaje en línea, Coursera, ha lanzado el manual “Cómo cerrar la brecha de género en las habilidades GenAI”.
El manual brinda diversas estrategias para crear espacios de aprendizaje inclusivos para empoderar a más mujeres para que aprovechen la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) y así construir un panorama más equitativo.
Según el Foro Económico Mundial, en el 2023 las mujeres representaban solo el 29% de todos los trabajadores de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM).
Capgemini impulsa el talento femenino en STEM
En México, a pesar de que la educación en IA continúa expandiéndose rápidamente, solo el 32.5% de los estudiantes de GenAI en Coursera son mujeres, lo que evidencia que las mexicanas, al igual que sus pares en todo el mundo, siguen siendo menos propensas a adquirir habilidades relacionadas con esta tecnología.
Desarrollo de habilidades en IA
Además, a medida que la adopción de la IA se acelera en las instituciones y los lugares de trabajo, la demanda de habilidades en GenAI va en aumento, de ahí la importancia de incentivar a más mujeres a adquirir estos conocimientos.
Alexandra Urban, directora de investigación en ciencias del aprendizaje en Coursera, resaltó la necesidad de tomar medidas urgentes para cerrar la brecha de género en la inteligencia artificial, ampliando el acceso a la educación y a las vías de liderazgo para las mujeres.
“Abordar las brechas de confianza, las limitaciones de tiempo y la relevancia profesional será crucial para empoderar a más mujeres para que aprovechen la inteligencia artificial genómica e impulsen la innovación en la economía digital de México”.
Asimismo, compartió que el manual aborda las barreras que limitan la participación de las mujeres en la inteligencia artificial genómica e identifica los desafíos clave que se deben abordar.
Barreras que limitan el desarrollo de habilidades en GenAI
Las brechas de confianza reducen la persistencia
Las mujeres suelen dudar en participar en cursos GenAI debido a la falta de confianza, incluso cuando poseen las habilidades necesarias para hacerlo. En Coursera, las mujeres tienen seis veces más probabilidades de inscribirse en cursos GenAI de nivel principiante que en cursos de nivel intermedio, lo que indica una preferencia por puntos de acceso estructurados y accesibles.
El tiempo limitado y las pautas poco claras obstaculizan la adopción de habilidades
Muchas mujeres señalan la “falta de tiempo” como la principal razón para abandonar los cursos STEM, lo que refleja la realidad de tener que equilibrar las responsabilidades laborales y de cuidado de los hijos.
Además, la incertidumbre sobre cómo se aplican la IA y la GenAI a las carreras profesionales puede generar dudas. La ausencia de itinerarios de aprendizaje claros y de políticas de IA por parte de los pasajeros solo agrava el problema.
Percepción de falta de relevancia
Solo el 36% de las mujeres cree que GenAI puede hacer avanzar sus carreras, en comparación con el 45% de los hombres. Esta brecha de percepción desalienta la mejora de las habilidades.
Las mujeres tienen más probabilidades de participar cuando GenAI se enmarca en aplicaciones prácticas en la atención médica, la educación o las industrias creativas.
Finalmente, destaca que para superar la brecha de género en el aprendizaje de GenAI se necesitan soluciones específicas y respaldadas por datos que eliminen las barreras e impulsen la participación de las mujeres y puedan mejorar sus habilidades, persistir y prosperar en los campos de GenAI.