El Software también es cuestión de mujeres

En los más de 9 años que llevo trabajando como desarolladora de software he estado en equipos rodeada por hombres. He conocido muy pocas mujeres que codifiquen y siempre creí que era resultado de la genética: “Los hombres tienen un cerebro más lógico que las mujeres, mis colegas y yo debemos ser accidentes de la naturaleza”, pensaba.

El software es un mundo dominado por hombres, ninguna sorpresa en esto; sin embargo, lo que sí me sorprendió fue la proporción en la que los hombres dominan este campo: Stack OverFlow publicó los resultados de una encuesta que realizó a 26.086 programadores de 157 países, el resultado: 92% son hombres y tan solo un 5.8% mujeres[1].

StackOverflow Stats

La desproporción suena abismal, pero comparándola con la experiencia que he tenido durante mi carrera no parece muy alejada de la realidad.

Las mujeres y el software

Sin embargo, esto no fue siempre así. El software en sus inicios no era solo cuestión de hombres, fueron mujeres las que crearon las primeras piezas de código para el primer computador que existió (ENIAC), es a una mujer a quien se le atribuye el primer algoritmo escrito: Ada Lovelace. Fue otra mujer, Grace Hopper, quien desarrolló el primer compilador.[2]

Eniac

En los años 80, cerca del 40% de estudiantes de software eran mujeres comparado con el 17% de hoy en día.[3] Entonces, ¿Qué pasó?

Es muy difícil encontrar una única causa de este fenómeno. Una de las teorías que se ha estudiado es la aparición del computador personal en los 80. Al principio, no era mucho lo que se podía hacer con él, era como un juguete y se mercadeó como un juguete para hombres. Por esto a los hombres, quienes habían estado “jugando” más con computadores, se les veía como mejores candidatos para estudiar software sobre las mujeres interesadas por las matemáticas.

NPN stats

Experimento de las orquestas

Algo similar sucedía en las orquestas sinfónicas en los años 70. Las mejores sinfónicas de EE.UU. estaban compuestas solo en un 5% por mujeres. Sin embargo, en los 80 la cifra subió a 10%, en 1997 ya alcanzaba un 25%, y hoy se acerca al 30%[4]. ¿Qué cambió?
Entre 1980 y 1990 las sinfónicas comenzaron a hacer audiciones a ciegas, los músicos se paraban detrás de una cortina y los jurados no sabían quién estaba tocando. Al hacer esto, los jurados evitaban sus prejuicios y tan solo podían evaluar el desempeño.

Muchos esfuerzos se han hecho para hacer valer los derechos de las mujeres y preferir a un hombre sobre una mujer para un trabajo, tan solo por su género, suena a cosa del pasado. Sin embargo en 2010, Yale, como parte de un estudio, le envió a 127 profesores universitarios la hoja de vida de un candidato para un puesto gerencial; para la mitad de estos, el candidato se llamaba John y para la otra mitad Jennifer, pero era exactamente la misma hoja de vida.
Los resultados mostraron que John fue calificado mejor que Jennifer en todos los aspectos, excepto en empatía. Además, cuando les pidieron asignarle un salario al candidato, el promedio para John fue de US$30.238 anuales frente a US$26.508 para Jennifer.[5] ¿Por qué?

Nadie quiere pensar de sí mismo como alguien sexista, pero el anterior y muchos otros estudios han demostrado que tanto hombres como mujeres tenemos prejuicios, simplemente no somos conscientes de ellos.

XKCD

El sesgo inconsciente

El ser humano recibe 11 millones de piezas de información por segundo, de las cuales procesa conscientemente 40. El otro 99.999996% lo procesa el subconsciente[6]. Si los cavernícolas, en vez de correr ante la presencia de un tigre, se hubieran detenido a pensar:
“Oh! Esto que tengo al frente parece un animal: tiene 4 patas, tiene dientes grandes, es musculoso y tiene garras! Creo que es peligroso” ciertamente estaríamos extintos.
El inconsciente nos hace la vida más fácil, nos ayuda a esquivar a personas en la calle, evita que nos pisen carros, etc. Sin embargo, no se limita a decisiones de vida o muerte, el cerebro funciona así para todo, incluso al tratar con personas. Tenemos pensamientos automáticos acerca de las personas de los cuales no somos conscientes y afecta nuestro comportamiento. Yo tengo sesgos inconscientes y usted también.

Una encuesta realizada en Silicon Valley a alrededor de 200 mujeres reveló que han experimentado[7]:

  • Que clientes o colegas le hagan una pregunta a un compañero hombre, cuando la pregunta debió haber sido dirigida a ella. (88%)
  • Comentarios degradantes (87%)
  • Que se les pida realizar tareas simples que a otros colegas hombres no se les pide. (47%)
  • Que clientes o colegas hagan contacto visual con otros hombres y no con ellas. (84%)

Atlassian

Soy una eterna agradecida de haber escogido el software como carrera. Ha sido una experiencia retadora, pero en ocasiones frustrante: he sido causante de experiencias que han hecho sentir mal a otras colegas y también las he vivido de primera mano.
En el último año he tenido la oportunidad de estar en grupos de trabajo con otras mujeres: analistas de negocio, programadoras, diseñadoras, es emocionante; el cambio que he sentido es evidente, ya no me siento como extranjera en tierra ajena.

La industria del software se beneficiaría mucho con la diversidad. Diferentes puntos de vista enriquecen las discusiones y producen mejores resultados. McKinsey reveló que aquellas compañías con mayor diversidad de género se desempeñan financieramente mejor en un 15% que el promedio nacional[8].

Además, las mujeres nos beneficiaríamos de entrar a un mundo tan interesante, atractivo y con tantas oportunidades laborales y de crecimiento.

Este texto es parte de un esfuerzo para generar acciones concretas que conviertan el software en una industria más diversa e incluyente. Si tiene ideas o está interesado en participar en la discusión, no dude en contactarme, twitter: @PamRucinque

Project Implicit es una de las iniciativas más importantes que existe para educar sobre los sesgos inconscientes y recolectar datos que faciliten su estudio. ¿Quiere conocer los sesgos que tiene? Lo invito a tomar este test!

Fuentes

[1]StackOverflow 2015 Developer Survey
[2] The Forgotten Female Programmers Who Created Modern Tech
[3] When Women Stopped Coding
[4]How blind auditions help orchestras to eliminate gender bias
[5] Why are the still so few women in science?
[6] Unconscious bias at work
[7] Elephant in the Valley
[8] Why diversity Matter