Qual è il ruolo delle donne nel panorama tecnologico?
Il recente webinar di BOOM “Tech EmpowHER: Le protagoniste dell’innovazione” ha acceso i riflettori su un tema cruciale: il ruolo delle donne nel panorama tecnologico. L'evento, parte di un progetto più ampio dedicato alla diffusione della conoscenza e alla promozione della parità di genere nel settore tech, ha offerto un' incontro ricco di spunti. Storie ed esperienze dirette, hanno messo in evidenza carriere e sfide affrontate da donne in posizioni chiave.
Uno degli obiettivi fondamentali di BOOM è raccontare la realtà del settore tech, spesso percepito come difficile o "strano" per le donne, per smantellare i pregiudizi e favorire un avvicinamento più naturale.
L'Intelligenza Artificiale: Una Trasformazione a Trazione Femminile
Francesca Fortunato, Senior Data Scientist di VAR Group, ha aperto l'incontro con un focus sull'Intelligenza Artificiale e il ruolo cruciale delle donne nel suo sviluppo innovativo. Attraverso un'interazione con il pubblico, è emerso come l'AI susciti scenari diversi per ognuno, dalla rivoluzione alla minaccia, dall'innovazione all'opportunità, ma con la certezza che sia già profondamente integrata nella nostra vita e in espansione in ogni professione.
Ripercorrendo la storia dell'AI, Francesca ha sottolineato non una singola "nascita", ma piuttosto una serie di "rinascite": dalla coniazione del termine alla conferenza di Dartmouth nel 1956, alla prima chatbot Elisa nel 1972, fino alla svolta dei Transformer nel 2016 (che hanno rivoluzionato la comprensione e generazione di testi e immagini), culminando nell'esplosione dei modelli generativi come GPT3 e ChatGPT nel 2022, che hanno reso l'AI accessibile a tutti.
Francesca ha evidenziato la sempre più sottile linea di confine tra statistica, data science e AI. Nel suo ruolo ibrido di prevendita e progettazione di soluzioni, funge da ponte tra le esigenze del mercato e le possibilità tecnologiche. Le competenze chiave per lavorare con l'AI, ha rimarcato, non si limitano alla programmazione o alla costruzione di modelli, ma includono il pensiero critico, la capacità di tradurre esigenze di business in soluzioni tecnologiche, la comunicazione tra team diversi e la gestione di processi multidisciplinari. Due esempi concreti hanno mostrato l'AI a supporto della forza commerciale (voicebot con LLM per estrarre dati da conversazioni naturali) e della forza vendita (assistente preventivatore intelligente da email). Il messaggio finale di Francesca è chiaro: l'AI è uno strumento potente che deve essere progettato con consapevolezza e senso critico, e le donne devono essere al centro di questa trasformazione, portando la loro voce, il loro sguardo e il loro contributo.
Dall'Economia alla Statistica: Il Percorso Inverso di Elisa nel Mondo dei Dati
Elisa Miramari, Business Analyst per CRIF, ha condiviso il suo percorso formativo "al contrario", iniziato con un liceo umanistico e una laurea in economia, per poi scoprire la sua vera passione nella statistica.
Dopo l'università, Elisa ha intrapreso un corso professionalizzante in Data science promosso da CRIF, dove ha appreso strumenti come Python, Power BI e SQL. Nonostante fosse partita con meno conoscenze informatiche rispetto ai suoi compagni, è diventata "top of the class", dimostrando come la persistenza e la volontà di imparare siano fondamentali. Il suo ingresso in un team inizialmente composto solo da uomini in CRIF ha mostrato un'evoluzione significativa: oggi, il team è molto più diversificato in termini di età e genere, una differenziazione che Elisa riconosce come un valore aggiunto sia a livello umano che lavorativo. Come ha sottolineato, "punti di vista diversi, conoscenze ed esperienze, se messe a fattor comune, sono assolutamente la chiave... per risolvere i problemi" e portare innovazione.
L'Importanza delle Soft Skills e del Coraggio nel Settore Tech
Eleonora Zanzi, Associate Partner Cyber e Tech Risk PMG Advisory, ha approfondito il cruciale bilanciamento tra soft e hard skills nel contesto tecnologico. Anche lei, con studi ingegneristici, ha scelto un percorso che le garantisse libertà di scelta futura. Un sondaggio interattivo ha rivelato come le soft skills più importanti per il successo in ambito STEM siano la comunicazione, l'empatia, l'adattabilità, il problem-solving, il pensiero critico, la curiosità e la visione. L'assertività, in particolare, è stata evidenziata come una skill a volte percepita come più maschile, ma cruciale per le donne.
Eleonora ha notato come sia ancora comune essere l'unica donna a un tavolo di lavoro e ha sottolineato l'importanza di condividere le esperienze. Ha poi affrontato il tema della prontezza ad affrontare nuove opportunità, rivelando che molte donne tendono ad aspettare di rispecchiarsi per almeno l'80% nelle competenze richieste prima di candidarsi per un nuovo ruolo. Ha incoraggiato a non aver paura di candidarsi anche con il 50% delle competenze, con la volontà di imparare sul campo.
Le skill che fanno la differenza per una donna che vuole crescere professionalmente nel tech sono: la comunicazione assertiva (chiara e diretta, senza timore di "disturbare"), la capacità di leggere e comprendere il contesto aziendale e la sua evoluzione, e il coraggio. Il coraggio, inteso come la capacità di alzare la mano, di esporsi, di proporre la propria opinione, è una skill che si può imparare. Non si tratta di "scimmiottare" i comportamenti maschili, ma di rendere neutri i comportamenti, smascherando l'idea che certe competenze o stili di leadership siano naturalmente maschili o femminili, e mutuare i comportamenti positivi per affrontare contesti dove le donne sono in minoranza. Per le nuove generazioni, la percezione sta già cambiando, con un focus sulla preparazione tecnica e sulle soft skill, indipendentemente dal genere. Il consiglio finale di Eleonora è di non aspettare un contesto perfetto, di portare le proprie caratteristiche e di continuare a evolversi rispetto al contesto lavorativo.
BOOM! E Le Sue Iniziative Concrete Per Le Donne Nel Tech
Luca Citeroni, Global Talent Acquisition Manager di CRIF e Project Manager Employer Branding di Boom, ha chiuso l'incontro presentando i programmi concreti di BOOM volti ad attrarre talenti e supportare le donne nel mondo della tecnologia. CRIF, essendo una "data company", basa le sue strategie sui dati, riconoscendo la necessità di sensibilizzare e alfabetizzare sul ruolo delle donne in tecnologia.
I programmi di Tech EmpowHER sono pensati per diverse fasce d'età e obiettivi:
- TEEN In tech: Un percorso IFTS (Istruzione e Formazione Tecnica Superiore) per ragazze (e anche ragazzi in minoranza) provenienti dalla scuola secondaria, offrendo 800 ore di formazione pratica e teorica (400 in aula, 400 in stage) sulla data science, con l'obiettivo di facilitare l'ingresso in azienda.
- Pink Tech Academy: Rivolta a laureate e laureande, anche da background umanistici, è un percorso intensivo di upskilling di 5 settimane (8 ore al giorno) con taglio pratico e project work, tenuto da professionisti del settore. L'obiettivo è consolidare le competenze STEM o fornire una solida base per chi viene da percorsi diversi, preparando figure trasversali come business analyst o IT analyst. La prima edizione ha visto un tasso di inserimento superiore al 50%.
- Switch to Tech: Questo programma si rivolge a una fascia d'età più matura (dai 35-38 anni in su), offrendo una borsa di studio aziendale per 6 mesi di formazione sullo sviluppo software. È pensato per inoccupati, rifugiati politici, donne che vogliono reinventarsi o cambiare carriera, o persone con competenze pregresse non riconosciute. La prima edizione, incentrata sulle donne, ha già portato il 50% dei partecipanti ad avere concrete opportunità di lavoro dopo il percorso, dimostrando l'efficacia nell'aiutare il reinserimento e la riqualificazione nel mercato del lavoro.
Luca ha concluso sottolineando che questi programmi non sono fini a sé stessi, ma rappresentano un impegno concreto delle aziende nel creare opportunità di lavoro. Ha rimarcato che la proattività batte sempre le competenze di base, e la voglia di fare è un motore fondamentale per la curva di apprendimento.
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