El siguiente artículo fue publicado antes del lanzamiento de la Beca para Mujeres Desarrolladoras de Toptal. Para apoyar a las solicitantes de becas, Toptal también ha publicado una guía para realizar su primer Contribución Open Source.
Las mujeres pertenecen a un sexo infrarepresentado en el ámbito
tecnológico. Sin embargo, esto no es nada nuevo. Basta con mirar las
cifras publicadas por grandes compañías como Facebook, Google, Intel, Slack y muchos, muchos más.
En un reciente evento de tecnología, oí una conversación sobre la
falta de diversidad de género en la industria de la tecnología. El
pequeño grupo estaba discutiendo el hecho de que a pesar de que las
mujeres representan aproximadamente el 30% de la población activa en la
tecnología, los equipos de ingeniería de nivel superior, rara vez
cuentan con más de un par de mujeres.
Uno de los participantes en esta conversación comentó que esto se
debía a que los desarrolladores de sexo masculino son comúnmente más
talentosos que las desarrolladoras femeninas. Nadie en el grupo se
opuso.
Hmm…
Personalmente, debido tanto a mi experiencia en Toptal como durante
mi carrera universitaria cursando ingeniería en la Universidad de
Princeton, que era casi 50/50 masculino vs. femenino, sé que esto es
totalmente falso. He trabajado con una serie de increíbles ingenieras,
profundamente inteligentes en todo tipo de roles.
Sin embargo, no parece
que las cifras coincidan con mi experiencia propia, sobre todo cuando
se empiezan a observar funciones de ingeniería más altas.
Y hacer frente a esta disparidad es importante. No es sólo la
diversidad en aras de esta misma. Si los hombres y las mujeres son
igualmente inteligentes, estadísticamente hablando, de los diez más
inteligentes del mundo, cinco deberían de ser mujeres y cinco hombres.
Por consiguiente, si un equipo no tiene un equilibrio equitativo entre
hombres y mujeres, este equipo definitivamente no está compuesto de la
mejor manera posible.
En un sistema perfecto, la diversidad es un
resultado probabilístico. Pero estos no son los resultados que estamos
viendo.
Después de oír esta conversación, quería echar un vistazo a las
cifras para entender mejor si era debido a la errónea construcción de
equipos que estas se encontraban mal. He buscado en Google un desglose
de las tendencias de género en todos los niveles de habilidad en
ingeniería de software, pero no he sido capaz de encontrar mucho, así
que decidí mirar las cifras disponibles públicamente en GitHub. Me he
raspado 5.000 perfiles para obtener los nombres, número de seguidores,
contribuciones, y de repositorios.
Luego utilicé el paquete de open
source genderize.io, para averiguar el sexo de cada perfil. Había tan
pocas mujeres en este primer lote que tuve que añadir más datos para
hacer gráficos simples, inclusive, significativos. Así que raspé 15,000
perfiles adicionales.
Esto es lo que encontré: