In che modo la diversità della scienza dei dati può effettivamente creare prodotti migliori

Praticamente in ogni settore, le aziende si concentrano fortemente sui propri sforzi in materia di diversità, equità e inclusione (DE&I). Le organizzazioni con team diversi tendono ad avere un vantaggio competitivo, consentendo loro di espandersi a livello globale, espandersi e raggiungere i propri obiettivi aziendali.

Non è un segreto che le aziende high-tech lottano per raggiungere la diversità. Rispetto al settore privato, le organizzazioni tecnologiche impiegano una quota maggiore di bianchi, asiatici americani e uomini mentre assumono una percentuale minore di ispanici, neri e donne. La mancanza di una forza lavoro tecnologica diversificata potrebbe avere conseguenze negative e non intenzionali, ostacolando potenzialmente il successo di un’azienda.

La scienza dei dati è una disciplina orientata alla tecnologia in rapida crescita poiché il volume di fonti e informazioni generate nel mondo degli affari accelera e aumenta. Di conseguenza, le aziende si affidano sempre più ai data scientist per interpretarlo, utilizzare le migliori pratiche e fornire informazioni preziose e fruibili per migliorare le prestazioni. Tuttavia, questo settore sta affrontando problemi con la diversità.

Le aziende che aumentano la diversità nella scienza dei dati traggono numerosi vantaggi aziendali, un esempio lampante sono prodotti e servizi migliori, che contribuiscono al loro successo. Scopri di più sulla diversità nella scienza dei dati e su come un team di diversi dipendenti può influire sulla qualità del prodotto.

Diversità di Scienza dei dati manca

Ricerche recenti mostrano che solo il 15% di tutti i data scientist sono donne e meno del 3% sono donne di colore. Storicamente, aziende, ricercatori e altri esperti del settore descrivono questa mancanza di diversità di genere come un problema di “conduttura che perde”.

In parole povere, la pipeline che perde si riferisce all’idea che tra la scuola media e la scuola di specializzazione, le donne tendono a “fuoriuscire” dai campi STEM o da quelli che portano a professioni o relative alla scienza dei dati. Favorisce l’idea che le donne e i membri di alcuni gruppi demografici, spesso sottorappresentati, tendono a intraprendere una carriera in settori non legati alle STEM.

La teoria della pipeline leaky viene spesso utilizzata per spiegare la mancanza di diversità nella scienza dei dati, specialmente a livello esecutivo. Secondo alcune donne con carriere di successo nel settore, non si tratta di una pipeline che perde che causa una mancanza di diversità. Invece, queste donne credono che l’attuale pipeline sia fiancheggiata da pratiche dannose che minano la presenza e il successo delle donne e delle persone di colore.

Dott. Fatima Abu Salem è una professoressa di informatica e scienziata di dati a Beirut, in Libano. Dice di aver spesso subito discriminazioni da parte di colleghi maschi.

Ad esempio, i colleghi di sesso maschile che hanno esaminato il suo lavoro nella scienza dei dati hanno descritto la sua scrittura come “fiorita” e “drammatica”, affermando che i suoi articoli di ricerca sono inappropriati per comunicare dati al pubblico. Inoltre, Abu Salem ritiene che la mancanza di donne sul posto di lavoro induca i dipendenti di sesso maschile a stabilire standard di lavoro e le donne dovrebbero rispettarli.

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Perché le aziende che operano nel campo della scienza dei dati dovrebbero considerare la diversità una priorità? La semplice risposta è che queste aziende e dipendenti possono trarre numerosi vantaggi concentrandosi sulla creazione di una forza lavoro più diversificata.

Oltre ad essere una pratica commerciale moralmente sana, dare la priorità alla diversità e all’inclusione può aiutare le aziende a:

• Migliorare il processo decisionale

• Mantenere la conformità alle leggi e ai regolamenti applicabili

• Offrire migliori opportunità di sviluppo e crescita professionale

• Conquistare candidati qualificati nel pool di talenti

• Conservare i dipendenti ad alte prestazioni e aumentare i livelli di soddisfazione dei dipendenti

• Aumentare la produttività

• Mantieni un vantaggio sulla concorrenza

Oltre agli elementi dell’elenco sopra, una forza lavoro diversificata aiuta le aziende a creare prodotti e servizi migliori per i propri clienti e clienti.

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Le aziende all’avanguardia nel settore tecnologico, comprese quelle che offrono prodotti e servizi relativi alla scienza dei dati, traggono vantaggio dalla creatività, dagli atteggiamenti innovativi e dal pensiero fuori dagli schemi che fluiscono naturalmente all’interno di una forza lavoro diversificata.

In altre parole, quando le aziende assumono dipendenti con background diversi ed esperienze di vita uniche, portano nuove prospettive sul tavolo e si allontanano dagli approcci standard allo sviluppo di prodotti e servizi.

Ogni azienda è alla ricerca della prossima grande cosa da vendere. Potrebbe essere una rivoluzionaria soluzione di analisi dei dati basata sull’intelligenza artificiale o un nuovo servizio di consulenza. Quando diversi dipendenti lavoreranno allo sviluppo di queste offerte, il team prenderà decisioni basate sui fatti, si sentirà più coinvolto, guiderà l’innovazione e alla fine creerà prodotti migliori.

Le aziende di data science che vendono prodotti di alta qualità noteranno un aumento delle vendite, una migliore customer experience (CX) e una reputazione aziendale positiva.

Una forza lavoro diversificata potrebbe anche eliminare i pregiudizi consci e inconsci nei prodotti. Ad esempio, alla Columbia University ha condotto uno studio per determinare come si verifica la discriminazione algoritmica. Circa 400 ingegneri dell’IA sono stati incaricati di creare algoritmi per fare milioni di previsioni su un gruppo di 20.000 persone.

Dopo lo studio, i ricercatori hanno concluso che i dati demografici dei 400 ingegneri hanno svolto un ruolo nella produzione di previsioni distorte. Si è riscontrato che tutti erano più o meno ugualmente prevenuti riguardo a razza, etnia e genere.

Tuttavia, i ricercatori hanno notato che gli errori di previsione erano correlati all’interno dei gruppi demografici in base al genere e all’etnia. I ricercatori hanno anche affermato che gruppi omogenei di ingegneri con gli stessi dati demografici avevano maggiori possibilità di commettere un determinato errore di previsione. Gruppi più diversificati ridurranno la probabilità di errori compositi nello sviluppo del prodotto.

Migliorare Qualità del prodotto

La crescente diversità nella scienza dei dati non avverrà dall’oggi al domani. Tuttavia, le aziende del settore dovrebbero evitare di utilizzare la metafora della pipeline che perde come capro espiatorio per la mancanza di inclusione.

Le organizzazioni di data science con dipendenti diversi trarranno molti vantaggi, come l’acquisizione della capacità di creare prodotti migliori. Di conseguenza, queste aziende potrebbero superare i loro concorrenti con lavoratori con dati demografici, background ed esperienze simili.

Credito immagine: iStockphoto/wildpixel

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