Comencemos remontándonos un poco hacia atrás, ¿Cuál era tu visión de la tecnología cuando eras apenas una estudiante y cuál es tu visión actual? ¿cómo ha cambiado desde tu formación y experiencia hasta tu trayectoria en IA y aprendizaje automático?

Cuando era estudiante tenía mucho desconocimiento sobre la tecnología. No consideraba que fuera para mí, lo veía algo muy desconectado de la realidad, que era para chicos. Cuando decidí qué estudiar en la Universidad, realmente me basé en las materias que había aprendido en el Instituto y lo que se me daba bien, y así fue cómo decidí estudiar matemáticas. En el primer año de la carrera de matemáticas, tuve una asignatura de introducción a la programación, que tardé dos cursos en entender y aprobar. Una vez lo entendí, se me abrió un universo de posibilidades y aplicaciones, que me motivaba mucho. Desde entonces elegí todas las asignaturas que tenían parte computacional, y además teníamos prácticas en las que implementábamos algoritmos en entornos como Matlab, R Studio, SPSS o Borland C. Fue ya al final de la carrera (2006-2008), cuando descubrí el Aprendizaje automático (Machine Learning) en la optativa de estadística computacional, y durante el Máster de Técnicas Avanzadas de Computación donde, además, aprendí métodos heurísticos y expertos. Durante mi época de doctorado en Computación de Altas prestaciones, aprendí sobre Big Data y estrategias/retos para procesar grandes volúmenes de datos. Aun así, aunque tenía mucha curiosidad y era un campo en el que quería crecer, no fue realmente hasta 2016 cuando empecé a trabajar en Ciencia de Datos.

Entonces, pensaba que saber un lenguaje de programación o una tecnología puntera, era lo que determinaba lo que podías llegar a ser y a donde podías llegar. Hoy tengo la certeza de que la tecnología no es el fin, sino el medio para resolver problemas de una forma más o menos creativa. La Ciencia de Datos se centra en la resolución de problemas, a través de patrones observados en los datos. Sólo si entiendes la naturaleza del problema, las variables y la validez de los datos, podrás aplicar, entre otras herramientas, técnicas de Machine Learning e Inteligencia Artificial para crear sistemas inteligentes que nos ayuden a tomar decisiones informadas. De hecho, decisiones basadas en muchas más variables y datos de las que un humano podría procesar.

Como científica e ingeniera de datos, eres muy conocedora y consciente de las ventajas pero también riesgos que el mundo digital plantea, en concreto, la IA. En este sentido, ¿Crees que es importante para la juventud adquirir competencias técnicas y conocer intrínsecamente la tecnología, independientemente de la rama profesional que se elija?

Si, creo que va a ser clave para el futuro. La juventud debería entender qué es la IA, cómo se crean los modelos a partir de datos, entender las ventajas, desventajas y límites, para poder usarlos de forma efectiva. Así dispondrán de mayor competitividad y productividad en sus ramas profesionales. Serán habilidades determinantes para el futuro. No se reemplazarán a profesionales por agentes de IA, pero sí que reemplazarán profesionales que saben usar la IA, a quienes no la usen. Por ejemplo, hoy en día la persona de contabilidad podría automatizar la creación de asientos contables usando IA para la captura de datos de las facturas. Probablemente, esta persona sería más competitiva porque podría coger más clientes al ahorrarse ese tiempo en organizar y crear los asientos contables, que quizás solo tendría que verificar. El profesorado podría ayudarse de la IA para hacer un seguimiento más personalizado del alumnado y así atender a la diversidad de los escolares. Incluso en procesos creativos como diseñar la casa de tus sueños, podrías usar la IA para ayudarte a visualizar tus ideas y así agilizar el proceso de creación.

Todas las ramas profesionales se pueden beneficiar de la automatización de procesos usando la IA y de una mejor toma de decisiones a través del análisis y ciencia de datos. El reto muchas veces no está en la tecnología en sí, sino en identificar esos procesos que pueden ser automatizados y cambiar la forma de hacer las cosas.

Tecnología, persona y sociedad… ¿es el pensamiento digital la clave para entender la importancia de la tecnología para el resto de sectores y para la sociedad? ¿qué significa este concepto y cómo afecta a la definición de estrategias que contribuyan a una buena transformación digital? ¿Cuáles son los principales retos de la sociedad digital en este sentido? ¿Y en concreto en materia de inteligencia artificial?

Por supuesto. El concepto de pensamiento digital no trata sólo de saber usar la tecnología, sino de cuestionar (pensamiento crítico), innovar (pensamiento creativo y emprendedor) y asumir de forma responsable (pensamiento ético) el rumbo que toma la tecnología en la sociedad.

Una buena transformación digital, bien sea en la empresa o en la sociedad, implica muchos cambios a nivel de procesos, tecnología y cultura. Todos estos cambios deben ser analizados con detenimiento antes de ser introducidos para evitar la resistencia al cambio. Cuando se define una visión clara y unos objetivos medibles, incorporas estrategias de cambio cultural y gestión del talento, estableces una gobernanza y seguridad digital, y además lo haces en interaciones para poder evaluar esa mejora continua, entonces esa transformación digital se convierte en una ventaja competitiva sostenible en el tiempo.

La IA es una herramienta muy potente, que puede hacer más productiva, creativa y competitiva a la persona que la usa. Pero como toda herramienta, si no se usa de forma positiva y con conocimiento, puede tener un impacto negativo para individuos y la sociedad, incluso para el medio ambiente.

Uno de los principales retos es la adopción y la gestión del cambio. A veces por desconocimiento, por miedo o por altas expectativas, no se termina de adoptar una tecnología, lo cual conlleva al fracaso de la transformación digital o bien, a una adopción mucho más lenta de lo deseada. Esto es algo que estamos observando con la IA. En ocasiones, parece que fuera una batalla entre la inteligencia del humano y la IA, cuando el objetivo a día de hoy no es realmente ese, sino que la IA complemente al humano para aumentar sus capacidades. Hay altas expectativas puestas en la IA, que de no cumplirse provocan frustración y rechazo. Esto se da por ejemplo, entre los perfiles más experimentados en desarrollo de software. Tienen altas expectativas sobre la IA, pero cuando incorporan asistentes de IA para generar código, se dan cuenta de que no es tan buena en la generación de código y que es doble trabajo decirle al agente la tarea y todos los detalles, y luego además revisar que no esté alucinando o sobre complicando la solución, que muchas veces prefieren directamente no usarla. Sin embargo, se demuestra que la IA puede complementar haciendo muchas otras tareas laboriosas como documentar código y crear tests para hacer código más robusto.

Otro de los principales retos es la rapidez con la que está avanzando la IA. Es difícil ponerse al día con todos los modelos y arquitecturas que van saliendo, y con todas las oportunidades que nos abre. Avanza a tal velocidad que, tanto las empresas como la sociedad están intentando adaptarse a este cambio de mentalidad, porque realmente es el futuro, pero no nos ha dado tiempo a procesar todo lo que está pasando. Hay un universo de oportunidades para automatizar procesos repetitivos que hacemos a diario, y cambiar eso es un proceso en sí, que no avanza a la misma velocidad que la IA.

Otro reto es la desinformación. Parte de la sociedad considera que la IA es algo mágico y que todo lo que produce es cierto. Sin entender qué es y cómo trabajar con ella, hay riesgos de reproducir contenido, imágenes, vídeos, etc. que no son ciertos ni éticos ni responsables con la sociedad, que nos conduce a la desinformación. Incluso puede ser perjudicial, tomar decisiones sin reflexionar, contrastar o poner en entredicho lo que la IA produce. Sin pensamiento crítico, no se puede discernir entre lo que parece real y la realidad.

Otro de los retos es la transformación social al incorporar la IA en nuestro día a día. Tal y como se han creado las aplicaciones de IA y la inmediatez en la que vivimos, podrían darse situaciones en las que los humanos lleguen a delegar todo a la IA, perdiendo por tanto su propia identidad, generando dudas sobre sus propias habilidades, sentimientos y decisiones.

¿Cómo ves el papel de las mujeres en el sector TIC? ¿Cuáles son los principales obstáculos a los que se enfrentan las mujeres en el desarrollo de su carrera en el sector? ¿Alguna anécdota al respecto? ¿Algún consejo para esas mujeres que temen o que se están encontrando con estas barreras?

Considero que las mujeres tienen muchas cualidades para ser exitosas en el sector TIC. No solo en el mundo del dato, sino en otros perfiles de ingeniería. Además, que hay muchísima demanda de profesionales y las condiciones laborales son, en ocasiones, mucho mejores que en otros sectores. Sin embargo, el principal reto es que seguimos viendo el sector TIC como algo difícil, abstracto que no es para nosotras. Conozco muchísimas científicas de datos e ingenieras de datos e IA, que venían de otras disciplinas como psicología, ingeniería industrial, eléctrica, incluso licenciadas en lingüística, derecho, etc. que se han redescubierto, no han tenido miedo a probar y han cambiado su carrera profesional con un enfoque hacia la Ciencia de Datos y la IA.

Es por eso por lo que, durante mi tiempo en Londres, creé mi propia comunidad “Inspiring Women in Data Science (IWDS)”. Quería compartir con otras mujeres mi pasión por la Ciencia de Datos y darles pinceladas de lo que se puede hacer. Organicé eventos mensuales durante dos años, donde alternaba charlas inspiradoras de mujeres en Ciencia de Datos con sesiones prácticas de R/Python siguiendo la metodología CRISP-DM. Mi mayor recompensa fue conocer algunas historias de mujeres que habían venido a varias sesiones, y que habían tomado la determinación de cambiar su carrera profesional hacia la Ciencia de Datos, y hoy en día trabajan en esta área como científicas de datos, analistas de datos o incluso como expertas en el uso responsable de la IA.

Realmente considero que las mujeres necesitan escuchar historias de otras mujeres para tomarlas como referentes, para saber que es posible. No solo deben ser inspiradas por historias de aquellas que lo hacen, sino que también deben salir de su zona de confort y probar, y si no es para ti, por lo menos lo has probado y has decidido que no quieres seguir ese camino.

¿Puedes hablarnos de alguna persona, hombre o mujer, que te ayudara a desarrollarte profesionalmente o que significara un apoyo esencial para ti? ¿Has tenido algún referente femenino que te inspirara o guiara?

Curiosamente durante toda mi carrera profesional he tenido como grandes apoyos a los hombres que trabajaban conmigo, incluso a mis profesores de Universidad. Han sido capaces de ver en mí cualidades que ni yo misma conocía. Imagino que habrá algo de síndrome del impostor en todo esto.

En cuanto a referentes femeninos, no he tenido un único referente femenino, sino que todas las chicas que vinieron a IWDS a hablarnos sobre su carrera profesional en Ciencia de Datos son referentes para mí. Las sigo en las redes y aprendo mucho de ellas, al igual que de compañeras de mi época de doctorado.

¿Cuál crees que es la imagen social que se tiene de las mujeres profesionales del sector TIC ? ¿Crees que existe un estereotipo asociado con las profesiones como la ciberseguridad? ¿Y con las mujeres que se dedican a estas profesiones? ¿Alguna anécdota personal sobre esto?

El sector TIC es tan amplio que no creo que haya una imagen social clara o estereotipo, más bien bastante confusión sobre quiénes somos y qué hacemos. En áreas como ciberseguridad, sí que veo estereotipos muy marcados y erróneos. Casi siempre es una chica que se esconde detrás de un ordenador, que se desplaza en monopatín, que viste alternativa e incluso poco social. Creo que este estereotipo viene de la idea de que trabajar en ciberseguridad es lo mismo que hackear un sistema, y que los hackers son delincuentes o superhéroes (dependiendo de la película) por lo que se tienen que ocultar. La realidad es que en ciberseguridad tienes que conocer las vulnerabilidades de un sistema para poder protegerlo, y más aún hoy en día que se lanzan ataques masivos para romper sistemas y acceder a los datos. Pero esa imagen tan oscura o mística sobre las ingenieras especialistas en ciberseguridad crea una barrera que frena a muchas mujeres a querer explorar más allá, simplemente porque no se identifican.

Por otro lado, considero que siempre ha habido estereotipos, especialmente con las que hemos estudiado ciencias exactas. Hay un estereotipo de que somos chicas tímidas, con nuestras calculadoras, lápiz, camisas de cuadros, vaqueros y gafas. Nada que ver con la realidad, pues en mi promoción un 80% de la clase éramos mujeres y no teníamos nada que ver con este estereotipo. Si que recuerdo que cuando te preguntaban qué estudiabas, y decías que matemáticas, por lo general los comentarios eran sobre lo difícil que son las matemáticas, y cómo es que una chica como yo había decidido estudiar eso. Es como si ser femenina y estudiar ciencias o ingeniería estuviera en conflicto, y tuvieras que convencer a los demás de que efectivamente se pueden ser las dos cosas y no hay ningún truco.

¿Por tu experiencia, piensas qué estamos avanzando para conseguir la igualdad de género real y efectiva en el sector TIC?

Es un tema complicado. Por un lado, sigue habiendo una mayoría de perfiles técnicos que son hombres. De hecho, cuando tengo que seleccionar los perfiles técnicos para los proyectos que yo lidero, no es fácil encontrar mujeres. Pero es que, si te vas un poco más arriba, a los puestos de liderazgo, puedes ver el mismo patrón. No hay muchas mujeres referentes en puestos de liderazgo en el sector TIC, y muchas de las que hay, han llegado después de tener una dedicación vitalicia a las empresas donde trabajan, lo que te hace entender que tienes que demostrar o aguantar mucho más que los hombres para llegar a este tipo de puestos.

Sin embargo, sí que ha habido una evolución en la mentalidad de las empresas. Hay una apuesta clara sobre atraer el talento femenino a puestos técnicos. Muchas de las políticas de igualdad como equiparar los permisos de maternidad y paternidad, visibilidad sobre las diferencias salariales entre géneros, etc. ayudan a que se reconozca y se ponga en valor el lugar de la mujer en el sector TIC.

Además, hoy en día hay muchos más movimientos para dar visibilidad sobre el papel de las mujeres en tecnología. Más actividades para que las niñas estén formadas e informadas de que las TIC también son para ellas.

Por lo que hay un avance, por supuesto, pero aún insuficiente si lo que se pretende es llegar a una igualdad de género real.

¿Qué les dirías a las personas dirigentes del estado y a las responsables de las empresas del sector, para que impulsaran acciones de impulso de igualdad de oportunidades? ¿Es necesaria una alianza público-privada?

Definitivamente debería haber una alianza público-privada, si lo que queremos es ofrecer oportunidades que cubran la alta demanda de trabajo en el sector TIC. Además, que hay respaldo e incentivos económicos por parte de la Unión Europea para crecer en esta dirección.

Eres fundadora de Inspiring Women in Data Science y, por ello, sabes bien que la formación y coeducación de los niños y de las niñas son, sin duda pilares fundamentales para el futuro de nuestra sociedad y economía, siendo imprescindible el fomento de las vocaciones STEM desde edades tempranas y desde una perspectiva de igualdad… ¿falta actualizar los planes de educación en cuanto a asignaturas y orientación profesional, para dar a conocer el nuevo abanico de profesiones científico tecnológicas y las oportunidades que brindan? ¿Crees que se conocen las múltiples opciones y oportunidades, así como nuevas profesiones relacionadas con las TIC y las STEM? ¿Qué le dirías a la juventud que está decidiendo “qué va a ser de mayor”?

Creo que hace falta dar mucha visibilidad de las nuevas profesiones, pero no al final de etapa de bachillerato sino mucho antes. Al final de bachillerato, yo creo que casi todo el estudiantado tiene una idea de lo que va a estudiar, pues han tenido que decidir las asignaturas que les conducen hacia una carrera profesional u otra.

Considero que habría que incentivar otro tipo de formatos de enseñanza más rápidos, como Módulos de Formación profesional o bootcamps de calidad con salida profesional garantizada, que ayudarían no solo a los jóvenes sino a aquellas personas que quieren reciclarse y empezar una nueva trayectoria profesional.

Iniciativas como la de WomANDigital, trayendo esta realidad a los colegios son muy necesarias. Pero también hace falta impulsar los currículos para que den esa visibilidad y un papel más activo por parte de los colegios para que haya un buen asesoramiento y orientación en las posibles ramas profesionales. Por ejemplo, en otros países como Reino Unido el alumnado hace prácticas profesionales en empresas durante los años de bachillerato con el objetivo de conocer de primera mano en qué consisten los trabajos que les llaman la atención. Por lo general, no son remunerados, son sólo un par de semanas, y tienen que prepararse para un proceso de selección. Este tipo de iniciativas les obliga a reflexionar sobre su propósito.

Si estás en ese punto en el que tienes que decidir qué vas a ser de mayor, te diría que explores lo que te gusta, que tengas actitud curiosa y que saltes; no tengas miedo a equivocarte. Si eliges algo y no es para ti, no pasa nada en cambiar de opinión y buscar otra cosa. No veas los cambios como perder el tiempo, sino en aprender de esas experiencias para conocerte mejor y saber qué quieres hacer realmente.

En los últimos años, la IA ha demostrado su transversalidad con otros sectores (con casi todos), y con la vida en general, así como la multidisciplinariedad de perfiles que se van necesitando. Con este escenario tan propicio, y según tu experiencia ¿qué condiciones o características tiene esta opción profesional para liderar el avance hacia la igualdad de género?

Hay que ver la IA como una herramienta que nos ayuda si sabemos cómo usarla. Es crucial no solo conocer la herramienta, sino el contexto dónde aplicarla para ser más efectivas. Ese contexto es nuestro conocimiento de otros sectores como puede ser arquitectura, logística, abogacía, medicina, administraciones públicas, educación, etc. Todo ese conocimiento del contexto profesional, la identificación de procesos que podrían automatizarse (bien por ser repetitivos o bien por el volumen de información que nos daría una mejor visión para tomar decisiones), hace en definitiva que se democratice la IA y sea una herramienta tan potente. Siempre teniendo en cuenta el aspecto ético y responsable. Pero es que, si además le añadimos la visión única de género, podemos crear una visión diferente que enriquecen las soluciones para que respondan a necesidades más diversas.

¿La clave para el éxito en el emprendimiento se encuentra en el hecho de responder a una necesidad social?

Sí, el éxito en el emprendimiento está ligado a saber responder a una necesidad social en el momento adecuado, pero también a la creación de nuevas iniciativas que no responden a una necesidad existente. Cuando hablamos además de IA y emprendimiento, quiero reforzar el mensaje de que debería ser obligatorio conocer las herramientas de IA antes de emprender y cómo crear productos de IA que sean responsables y éticos con la sociedad. Por ejemplo, ahora que se acercan las Navidades, y Santa o los Reyes leerán las cartas de los niños y niñas, espero que no lleguen a muchas casas juguetes con IA incorporada. ¿Por qué? Sencillamente, porque todavía estamos aprendiendo cómo y cuánto usar las tecnologías de una forma positiva. Está claro que está teniendo consecuencias negativas, tanto psicológicas como sociales, más allá de lo que nadie hubiera esperado. En especial, en el público infantil y juvenil. Por lo que pediría que seamos responsables con lo que le ofrecemos a nuestros peques de la casa, por mucho que les haga ilusión.

Volviendo a la pregunta, la IA ofrece muchas posibilidades para el emprendimiento. Hay nuevas emprendedoras que tienen una visión fresca en las necesidades de la población femenina y están creando soluciones innovadoras con una demanda clara. De hecho, hay iniciativas nacionales e internacionales que apoyan a las mujeres con su visión e iniciativas para que puedan crear sus propias startups.

Hablemos de conciliación, una de las barreras de género demostrada durante años ¿qué pasos debemos dar para mejorar las condiciones de conciliación en igualdad? ¿cuenta el sector TIC y estas profesiones como la ciberseguridad con ventajas al respecto?

Dentro de lo que supuso el COVID para nuestra sociedad, también nos trajo un aprendizaje de otros modelos de trabajo, como es el teletrabajo. Yo me considero afortunada, pues el hecho de hablar inglés, me ha dado la posibilidad de trabajar en empresas y proyectos internacionales, que por lo general trabajan por objetivos – no por tiempo sentada en una silla – y muestran bastante comprensión con las realidades familiares. Además, trabajar en el sector TIC me da la posibilidad de teletrabajar, lo llevo haciendo durante los últimos 5 años. Tanto esa mentalidad internacional como el teletrabajo me han facilitado la conciliación familiar. Hay días en las que tengo que poner un poco más de tiempo, hay días que puedo atender a las necesidades de mi familia, sin poner en conflicto mi trabajo y mi familia, por lo que estoy realmente agradecida. Además, mi pareja también trabaja en el sector TIC teletrabajando para empresas internacionales. Por lo que, es una misma realidad para ambos.

Las políticas de igualdad introducidas por el gobierno también nos han ayudado en la conciliación. Tanto los permisos de maternidad/paternidad nos ayudaron cuando tuvimos a nuestros dos hijos, y ahora el permiso de cuidados a familiares me ayuda a cuidar de mi padre durante su tiempo en el hospital.

Además, el sector TIC y las profesiones como ciberseguridad entre otras ofrecen, por lo general, mejores salarios, más estabilidad y flexibilidad para la conciliación.

Nos paramos ahora en las consideraciones éticas, ¿Es el momento de humanizar la tecnología para evitar reproducir sesgos y discriminaciones? ¿cómo hemos de utilizar la tecnología para acercar y hacer accesible los procesos y la información? ¿cómo es la relación entre inteligencia humana e inteligencia artificial? ¿qué papel juega la ética en toda la revolución de la digitalización, proceso en el que es tan importante el uso de sesgos para el avance económico y social? ¿es importante incidir en la necesidad de una innovación social? ¿cómo trabaja una agente del cambio para hacer “entendible” y “posible” la digitalización para el grueso de la sociedad?

Humanizar la tecnología, ¿qué significa eso realmente? Las redes sociales nos muestran una parte muy oscura de nuestra sociedad, ¿es eso humano? ¿es eso algo que queremos replicar? Claramente no, pero por mucho que no nos guste, esa es la otra parte de esta sociedad.

Se tienen expectativas muy altas sobre la IA, pero la IA no deja de ser un algoritmo que aprende de nuestros datos, de las personas, de esta sociedad. Con esto quiero decir que, si la sociedad concibe que la mujer tiene un rol o un papel concreto en nuestra realidad, la IA lo dará por hecho y amplificará el mensaje. No solo con la diversidad de géneros sino con la diversidad racial, etc. No es perfecta, pues tampoco lo somos los seres a partir de la que se ha creado.

Sin embargo, hay una serie de mecanismos para “limpiar” los datos de los que se nutre la IA para que no reproduzcan ni amplifiquen sesgos ni discriminaciones. Hay ejemplos de traductores que usan IA traducían ciertas profesiones con un sesgo de género (por ejemplo, nurse lo traducía siempre como enfermera mientras que engineer lo traducía siempre como ingeniero, sin contemplar enfermero o ingeniera como posibles opciones).

Aun así, se pueden escapar algunos sesgos que no son visibles de forma indirecta, no tan indirecta, por lo que también hay mecanismos de supervisión de los resultados que producen los modelos de la IA. Hay ejemplos en los que se usó IA para automatizar procesos de selección de personal, que dejaba siempre fuera a mujeres, pues la mayoría de los datos con los que se habían entrenado los modelos eran de perfiles de hombres, y de alguna forma la IA era capaz de identificar patrones en la forma de organizar el CV distintivos de perfiles femeninos, que quedaban excluidos.

Actualmente, con la revolución de la IA Generativa, han nacido muchas más técnicas para poder controlar lo que la IA genera. En los prompts, por ejemplo, se busca controlar el tono, limitar lo que la persona usuaria puede y no puede preguntar, cómo se interactúa.  Esto se hace para delimitar exactamente el trabajo del agente de IA y evitar situaciones en las que se pueda corromper al agente de IA para que pueda dar información nociva o no adecuada.

¿Qué importancia tiene un concepto como la sororidad en un sector como el tecnológico y las STEM?

El apoyo entre mujeres es fundamental en cualquier ámbito, incluido en las STEM. Crear una red de apoyo y comprensión entre mujeres, que se apoyan, se animan y se empoderan unas a otras, hace que poco a poco cambie la visión sobre nosotras y entre nosotras. Creo que es más gratificante trabajar con mujeres y hombres que te admiran y te apoyan, y viceversa.

¿Por qué es esencial una línea de investigación y desarrollo como base de la IA, que incluya diversidad de perspectivas en todas las fases del diseño y desarrollo científico tecnológico? ¿qué pasaría si sigue la tendencia y la mujer cuenta con baja participación en los distintos puestos, sobre todo en los de liderazgo y toma de decisiones?

En equipos de trabajo donde la diversidad y la integración son una realidad, salen los mejores proyectos y las mejores ideas. Esa diversidad de perspectivas enriquece la creación de un producto que responde a una necesidad de esta sociedad diversa en la que vivimos. Recuerdo un caso, en el que se creó un dispensador automático de jabón que solo reconocía piel blanca a la hora de proveer el jabón. Pues bien, es solo un ejemplo de que la creación y testeo de un equipo de personas iguales, solo dan lugar a un producto que atiende a la necesidad de una sección social, pero no a la diversidad.

Si no hubiera mujeres con perfiles técnicos, ni en puestos de liderazgo, pues retrocederíamos pues no se traerían ideas disruptivas e innovadoras que atienden a todos. Debería haber más mujeres en puestos de liderazgo. Ellas son nuestras referentes, las que realmente te hacen creer que es posible llegar hasta lo más alto y eso empodera a otras mujeres a seguir su camino. También es una declaración de intenciones hacia quienes pensaron que no valíamos para estar en puestos de liderazgo, que espero abran las mentes y la forma de pensar para hacer que más mujeres lleguen hasta ahí.

¿Quieres aportar alguna idea o mensaje más? ¿te apetece lanzar algún mensaje?

Quería agradecer al equipo de mujeres detrás de WomANDigital por contar conmigo y dejarme compartir con vosotras. Mandar un mensaje a todas las mujeres que tengan dudas sobre si la tecnología es para ellas. Si te lo estás planteando, por lo menos deberías darle una oportunidad e intentarlo. Siempre puedes volver atrás si no te convence. ¡¡Así que sé curiosa y salta!!