Según la asociación alemana de la industria de internet Eco., menos del 17 % de los especialistas en tecnología de Alemania son mujeres.
Sin embargo, la organización sin ánimo de lucro Frauenloop aspira a impulsar la biodiversidad en los puestos tecnológicos.
Forma a mujeres de distintos orígenes étnicos para convertirse en desarrolladoras web, analistas de datos y especialistas en IA.
Si eres una mujer perteneciente a una minoría étnica que aspira a conseguir un empleo en el sector tecnológico de Alemania, quizá debas replantearte tu currículum.
A medida que las empresas utilizan software de inteligencia artificial (IA) para filtrar las solicitudes de empleo, la mención de un centro educativo extranjero o de una baja por maternidad podría provocar un rechazo automático, según FrauenLoop, una organización sin ánimo de lucro que busca impulsar la diversidad en el sector tecnológico.
Aunque la discriminación en el mercado laboral no es nueva, el creciente uso de algoritmos en la contratación significa que muchas mujeres bien cualificadas podrían quedar descartadas en la primera fase, afirmó Nakeema Stefflbauer, fundadora de FrauenLoop.
"Si no sabes que debes incluir una determinada concentración de palabras clave en tu currículum y evitar posibles términos problemáticos como 'casada', es posible que sigas enviando solicitudes sin entender por qué no te llaman para entrevistas", declaró Stefflbauer.
"Es posible que ni siquiera estés entre los candidatos que llegan a ser vistos por personas. Si un algoritmo determina que ninguno de los candidatos seleccionados por la empresa para un puesto técnico se ha acogido jamás a una baja por maternidad, eso se convierte en un factor descalificador".
Los formatos de currículum estándar en Alemania suelen incluir datos personales como la edad, la nacionalidad y el estado civil, que rara vez figuran en otros países.
Stefflbauer, de nacionalidad estadounidense y con una larga trayectoria en el desarrollo de software, fundó FrauenLoop en 2016 con el objetivo de que las empresas tecnológicas sean más diversas y sus productos menos discriminatorios.
Desde los motores de contratación basados en IA que favorecen a los hombres frente a las mujeres hasta el software de reconocimiento facial que tiene dificultades para identificar a personas de color, los activistas han advertido de que las nuevas tecnologías suelen reflejar los sesgos sociales.
Esto tiende a ocurrir porque las mujeres y las personas de minorías étnicas rara vez participan en el desarrollo de estos productos, afirmó Stefflbauer, cuyos padres son de Jamaica y Panamá.
"Si no estamos representadas de forma productiva y proactiva en la prueba, creación y lanzamiento de software, o bien seremos ignoradas, o incluso podríamos resultar perjudicadas por él", afirmó por teléfono.
Desigualdades
En Alemania, menos del 17 % de los especialistas en tecnología son mujeres según la asociación alemana de la industria de internet Eco.
Aunque los datos sobre diversidad étnica son escasos, una encuesta de 2019 realizada a 1200 fundadores tecnológicos europeos por la firma de capital riesgo Atomico reveló que el 84 % se identificaba como blanco o caucásico y menos del 1 % como negro, africano o caribeño.
Para hacer frente a desigualdades tan marcadas, FrauenLoop forma a mujeres de distintos orígenes étnicos que no tienen experiencia previa en tecnología para convertirse en desarrolladoras web, analistas de datos y especialistas en IA.
El curso vespertino, de 12 meses de duración, está subvencionado para refugiados y solicitantes de asilo, mientras que se pide a los demás que hagan una donación, afirmó Stefflbauer.
Sara Alkilani, de 30 años, siria, que realizó un peligroso viaje a Alemania en el momento álgido de la crisis migratoria europea de 2015, afirmó que se unió a FrauenLoop en 2020 tras leer sobre cómo la automatización mediante IA haría que muchos empleos quedaran obsoletos.
Tras verse obligada a empezar una nueva vida al dejar atrás su hogar, la idea de que algún día pudiera perder su empleo a manos de una máquina la hizo sentir "muy insegura, y (me hizo) querer entrar en el sector tecnológico".
El curso cambió su vida, afirmó. Además de dotarla de las competencias que le permitieron conseguir un empleo como analista de datos, encontró una "comunidad segura y solidaria" en la que apoyarse.
"Me siento parte de un grupo que se preocupa por mí, que se alegra si consigo un trabajo... Si tengo dudas sobre algo, me ofrecen ayuda y no esperan nada a cambio, y saben que somos más fuertes cuando nos apoyamos mutuamente", afirmó.
'Increíble'
No es difícil encontrar empleos tecnológicos en Berlín, que alberga un próspero ecosistema de startups que emplea a unas 80 000 personas.
Pero abrirse paso en un sector abrumadoramente masculino y blanco puede resultar complicado, de ahí el enfoque en los currículums y la presentación durante la formación, afirmó Stefflbauer.
Gelavizh Ahmadi, kurdo-iraní con doble nacionalidad alemana y doctora en física por la Universidad Libre de Berlín, afirmó que recibió una lluvia de rechazos cuando empezó a buscar trabajo en informática.
"Fue increíble, porque incluso estaba sobrecualificada para algunas descripciones de puestos, mientras que mi perfil encajaba explícitamente con otros, pero ni siquiera superaba la primera criba", afirmó la mujer de 40 años.
La experiencia la llevó a preguntarse si podría haber un sesgo racial de por medio, algorítmico o no. "No veo ninguna otra explicación", afirmó.
Eliminar la referencia a su nacionalidad iraní de su currículum generó más respuestas, afirmó Ahmadi, que participó en la formación de FrauenLoop en 2018 y recientemente consiguió un empleo como desarrolladora de IA para la industria automovilística.
Hasta ahora, alrededor del 40 % de los graduados de FrauenLoop han encontrado empleo, afirmó Stefflbauer.
La cifra va en aumento a medida que más empresas tecnológicas comprenden el valor de la diversidad, lo que a su vez permite a las mujeres y a las personas de minorías étnicas elegir si una empresa merece la pena, afirmó.
"¿Vas a elegir trabajar en una empresa en la que todo el equipo tecnológico son hombres o que nunca se ha molestado en contratar a alguien que no sea blanco?", afirmó Stefflbauer.
"Piensa en todo el trabajo no remunerado y estresante que supone educar a otros, gestionar expectativas, combatir las microagresiones y defenderte a ti misma. ¿Por qué ibas a hacerlo?"
