Die Ungleichheit zwischen den Geschlechtern in der Technologie ist ein wichtiges Thema, und in den letzten Jahren hat das Technologieumfeld versucht, die Bedeutung der Erhöhung der Anzahl von Frauen in technischen Funktionen hervorzuheben. Berufstätige Mütter werden nach wie vor stigmatisiert und wie in den meisten Branchen streben Frauen eine bessere Vereinbarkeit von Beruf und Familie an.

Die gute Nachricht ist, dass es viele Möglichkeiten für Frauen in der Technologie und viele offene Stellen im Data Science-Bereich gibt. Die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern wird immer größer, und es besteht eine große Lücke zwischen der Zahl der Möglichkeiten in der Datenwissenschaft und qualifizierten Personen, die offene Positionen besetzen können. Tatsächlich nimmt die Zahl der Frauen im Datenbereich zu. Einem Bericht von Deloitte zufolge sind 26 % der Stellen in der Daten- und KI-Branche mit Frauen besetzt, und 22 % aller PhD-Programme in den Bereichen KI und Datenwissenschaft werden von Frauen absolviert. Dies reicht jedoch noch nicht aus, um zu sagen, dass die Positionen von Männern und Frauen in der Datenwissenschaft gleich sind. Laut dem National Center for Women and Information Technology (NCWIT) sind Unternehmen mit einem höheren Frauenanteil in der Technologiebranche kreativer und innovativer. So können auch Frauen eine andere Perspektive in scheinbar "männliche" Dinge einbringen.

Ancud erkannt dies aus eigener Erfahrung. Katrin Brunner ist eine der führenden Data-Science-Spezialistinnen in unserem Unternehmen. Sie teilte ihre berufliche Entscheidung und ihre Erfahrungen im Bereich Data Science mit uns: “Ich habe den Beruf des Data Scientisten gewählt, weil ich meine vielfältigen Interessen in einem abwechslungsreichen Arbeitsalltag einbringen will. Das Aufbrechen einer Männerdomäne hat für mich keinen Einfluss gehabt. Mir selbst fällt es im Arbeitsalltag nicht auf, in welchen Geschlechts-Konstellationen ich arbeite. Wenn ich wie so oft als einzige Frau in Meetings teilnehme, wird ab und an von Männern kommentiert, dass sich alle eine ausgeglichenere Quote wünschen würden. Negative Erfahrungen kommen zwar vor, sind aber die absolute Ausnahme.”

Die Vielfalt und Einbeziehung einer Vielzahl demografischer Gruppen (Geschlecht, Alter, ethnische Zugehörigkeit) führt zu besseren Teams, die erfolgreichere Lösungen finden. Die Erfahrung zeigt, dass der Aufbau eines Teams auf der Grundlage von Wissen und Fähigkeiten viel effektiver ist als das Befolgen von Stereotypen aus der Vergangenheit. Diese Ansicht vertritt auch unsere Data Scientistin Katrin Brunner: "Eine diversere Zusammenstellung von Teams würde nicht nur die Zusammenarbeit positiv beeinflussen, sondern auch fachlich wäre eine niedrigere Männerquote förderlich: bei der Analyse von Datensätzen ist ein anderer Blick auf die Daten hilfreich, um die Verzerrung der Ergebnisse zu verhindern".

Der Bereich der Data Science erfordert von den Fachleuten, aufmerksam zu arbeiten, neue Aufgaben zu lösen, sich kontinuierlich weiterzuentwickeln und ihre Kenntnisse ständig zu updaten. Hohes Interesse und harte Arbeit sind das, was sie hier hält. Dies kann sowohl von Männern als auch von Frauen geleistet werden, die daran glauben, dass ihre Arbeit zukunftsorientiert ist.