¿Cómo funciona el algoritmo de Analyticalways?

El CEO y fundador tanto de la empresa como del algoritmo, Amancio Junior, responde con sinceridad:

Nuestra Inteligencia Artificial ha evolucionado y se ha expandido tanto, que solo hay una persona en toda la compañía capaz de responder a esa pregunta en toda su magnitud: Cristina.

La plantilla de Analyticalways incluye entre sus filas de mujeres a varias mentes brillantes, pensadoras y líderes tan comprometidas como profesionales. En homenaje a la celebración del Día de la Mujer, este 8M profundizamos en el perfil de Cristina López, Head of Data Engineering.

Cristina López: En realidad es todo mi equipo el que tiene el conocimiento completo. Yo solo hago de pegamento para que todo funcione y tenga sentido.

¿Te estás quitando mérito?

CL: Es la verdad. Es cierto que estar al tanto de todo lo que conlleva el algoritmo es mi responsabilidad, por mi capacidad analítica y porque sé lo que hay que hacer, lo que se puede y lo que no. Pero solo soy, digamos, la conexión entre piezas.

¿Cómo se llega a estar a la cabeza de un equipo dedicado a desarrollar algoritmos de Inteligencia Artificial que optimizan el Retail?

CL: Desde pequeña me gustaron las ciencias y los ordenadores. Si me dabas a elegir entre literatura o derivadas, elegía lo segundo. Las demás niñas querían ser veterinarias, médicas o enfermeras; yo lo descarté rápido porque con la sangre me mareo. Lo que de verdad me gusta es entender qué hay detrás las cosas y crear herramientas que faciliten la vida a la gente: eso es la definición de ingeniero.

¿Crees que a las mujeres se nos intenta llevar por un camino (veterinaria, enfermera) y alejar de otro (ingeniera)?

CL: Yo tuve suerte. Nadie me dijo que no podía escoger este camino. Pero sí me regalaban muñecas cuando yo quería balones; terminaba jugando con los legos de mi hermano.

Ahora juegas con algoritmos e Inteligencia Artificial. ¿Cuál es tu función exactamente?

CL: En primer lugar, gestiono datos que luego hay que limpiar: saber cuál tiene valor, cuál no. Esa parte consume mucho tiempo. De los datos obtengo resultados: aquí entran en juego términos como machine learning, Inteligencia Artificial, redes neuronales, feature engineering, random forest, transformadoras de Fourier… Ingeniería y ciencia de datos. Después lo enfoco al sector Retail, teniendo en cuenta ventas, stock, qué hay en los almacenes, qué está pendiente de recibir, tiempos de cobertura, logística. Ahí entran también en juego nuestros expertos: Consultoría y Producto. Por último, con el algoritmo configurado y un buen resultado en la predicción, hay que ser capaz de dárselo al cliente con facilidades. Es decir: programamos orientados a objetos. Desplegamos, testeamos… Desarrollo puro y duro.

Además de esto, como responsable del equipo, me aseguro de que cuenten con los recursos necesarios y estén al tanto de actualizaciones, variables, novedades, silos o gente especializada. Es la parte que representa un reto para mí: comunicarme con ellos y que tengan la confianza de decirme qué necesitan.

Si eso es lo más difícil, ¿qué es lo que más disfrutas?

CL: Saber que lo que hago se utiliza, que junto a mi equipo aterrizamos ideas y les damos valor, que aportamos a la sociedad. Lo que antes se hacía en 300 millones de filas de Excel, yo te lo hago en un momento. Eso significa mucha satisfacción personal. Además, aprendo cosas nuevas continuamente y me encanta trabajar en equipo, porque hay cosas de las que yo me daría cuenta, pero ellos sí.

Hablando de ingeniería de datos, ¿hasta qué punto es habitual un perfil como el tuyo, mujer y joven?

CL: El sector al que me dedico es muy joven también; es más raro que sea mujer a que sea joven. Yo estudié Telecomunicaciones y éramos menos, aunque ya no ocurre tanto. Voy a conferencias como la PyCon y veo cada vez más mujeres, como público y exponiendo.

En Informática, sin embargo, sí que es más difícil encontrar mujeres, creo que por culpa del estereotipo de que los informáticos son frikis; para la mujer, ser friki no es un atractivo y para el hombre tampoco. Pero yo no solo entiendo “friki” como alguien a quien le gusten mucho los ordenadores. Alguien a quien le guste mucho el fútbol también es friki. Y yo lo soy mucho. La gente se sorprende, pero podría pasar horas frente a una consola y olvidarme de cenar.

Mujer, joven, friki y diriges además un cargo de responsabilidad. ¿Sabías que en 2022 solo un 15% de los directivos de IT fueron mujeres?

CL: Aquí es importante hablar de corresponsabilidad y conciliación. Aunque la situación está cambiando, somos nosotras quienes tenemos hijos, las que vamos al médico, cogemos días porque están enfermos, reducimos la jornada y no buscamos más allá para estar tranquilas y cuidarlos. Es cierto que las bajas iguales para mujeres y hombres han ayudado. Ahora en una entrevista nadie piensa que una mujer se va a coger cuatro meses de baja por maternidad, porque ellos también se las cogen por paternidad. Sin embargo, también las cargas mentales de tener alguien a cargo, sea un hijo, pariente, o un padre, caen sobre las mujeres. Esa carga es brutal. Y si no estás bien mentalmente, ¿cómo vas a optar a un puesto de responsabilidad?

Pero los hombres (directivos) también tienen que darse cuenta y ponerse de nuestro lado, o al menos tenernos en cuenta porque son ellos quienes están “arriba”. También pienso que ocurre algo similar con otras profesiones: es igual de raro que no haya mujeres directivas en IT, a que no haya hombres en enfermería. Me parece curioso. Es el resultado de muchos años de estereotipos.

También la Inteligencia Artificial presenta estereotipos. Según titulares recientes, al generar una imagen asociada a la ingeniería, la IA muestra varones de raza blanca por defecto.

CL: Los algoritmos generalizan. Si tú le metes datos que indican que en una empresa lo más normal es que los ingenieros sean hombres blancos, eso es lo que va a mostrar. Aquí entra en juego la regulación de los algoritmos, que está en auge sobre todo en entidades públicas. No puedes utilizar el género, la raza o la orientación sexual al meter información a un algoritmo porque no es relevante. Si buscas ingeniero, lo que quieres es una persona a la que se le de bien el análisis de datos, las matemáticas y la programación. Qué mas te da que sea hombre o mujer. Es nuestra responsabilidad darle al algoritmo información válida y el género no lo es.

Una encuesta asegura que el 63% de las mujeres considera que el ecosistema tech está fallando a la hora de proporcionar oportunidades en igualdad. ¿Estás de acuerdo?

CL: Lo que creo es que el sector de la tecnología no es lo bastante transparente en cuanto a qué te puedes dedicar si optas por esta rama. A la gente le echa para atrás lo de programar, escribir código… pero sin ello, no existirían algoritmos, ni webs, ni aplicaciones móviles. Y en mi generación, es cierto que se decía “eso es de hombres”. A mí me daba igual porque tenía claro mi objetivo.

Tú lo tenías claro, pero imagino que eso no lo hace más fácil. ¿Alguna vez tu entorno laboral ha puesto en juicio lo que decides por ser mujer?

CL: Cuando eres mujer confías en tus sensaciones y desde que estoy en Analyticalways no he tenido ninguna mala, sino todo lo contrario.

Y antes, ¿tuviste que justificar o demostrar de más por ser mujer?

CL: Creo que he tenido que justificar y aguantar situaciones por las que un hombre no pasa. Como justificar que me gustaran las matemáticas, los videojuegos, pero también maquillarme. O decir que soy responsable de datos y que respondan “¡ah!, qué curioso”. En la universidad oí frases como “échate un novio” porque iba mejor que ellos. En las entrevistas de trabajo, alguna vez he cortado la entrevista porque había preguntas sobre tener o querer hijos. A ellos tampoco se les cuestiona querer ser ingenieros y a mí sí. Pero también les pasa a los hombres. “Por qué no te gusta el fútbol”, “por qué eres sensible”. Los prejuicios son malos para todos si te coartan para ser lo que de verdad eres.

¿Qué mensaje lanzarías a las mujeres interesadas en adentrarse en el sector IT?

CL: Les diría que esto es apasionante y divertido, que aunque tenga su parte frustrante, te ayuda a entender el mundo de otra forma. Que no es solo escribir datos, también sirve para tu vida. Por ejemplo, yo me voy a comprar un coche y me hecho un documento con datos y número que no lo sabe nadie. Que hace falta creatividad y capacidad de afrontar situaciones; que es el trabajo del futuro.

Si tuvieras que definir tu visión de tu entorno laboral y personal con una frase, ¿cuál sería?

CL: “Nada en la vida debe ser temido, solamente comprendido”. Es de Marie Curie. La gente teme lo que no conoce. Y miedo tienes que tener en un acantilado si hay mucho aire (yo tengo terror a las alturas). Pero a veces te dicen “hay que sacar estos datos” o “estaría bien que el algoritmo hiciera esto” y hay quien dice “no se puede hacer”. Bueno. Vamos a verlo. No hay que tener miedo a intentarlo, porque cuando se entienden las cosas ya no se temen. Te evitas preocupaciones y dejas de sentir el Síndrome del Impostor del que sabemos todas.

¿Te afecta el Síndrome del Impostor?

CL: En mi trabajo no, porque estoy super segura de lo que hago. Pero ante una entrevista como esta, sí.

Analyticalways: Otra vez te estás quitando mérito.

Cristina sonríe.