Aunque la participaci\u00f3n de la mujer en supply chain se ha incrementado en los \u00faltimos a\u00f1os, encuestas recientes muestran que se ha producido un cierto estancamiento en este proceso. Para algunos expertos, el problema radica en parte en c\u00f3mo se dise\u00f1an los procesos de contrataci\u00f3n y formaci\u00f3n; si las empresas siguen buscando talento con los mismos filtros de siempre, no es de extra\u00f1ar que los resultados sigan siendo los mismos.<\/p>\n
Teniendo en cuenta que muchos procesos de selecci\u00f3n est\u00e1n automatizados y trabajan con sistemas de IA que analizan postulaciones y recomiendan candidatos, vale hacerse la pregunta: si estos algoritmos han sido entrenados con datos hist\u00f3ricos, donde los hombres han sido mayor\u00eda \u00bfno ser\u00eda esperable que sigan sugiriendo perfiles masculinos?<\/p>\n
Por otro lado, y aunque la robotizaci\u00f3n ha reducido la exigencia f\u00edsica en muchas tareas -lo que en teor\u00eda facilitar\u00eda la inclusi\u00f3n femenina- tambi\u00e9n es cierto que la transici\u00f3n a una log\u00edstica automatizada requiere nuevas habilidades t\u00e9cnicas, que significan, a su vez, desaf\u00edos de aprendizaje tanto para hombres como para mujeres.<\/p>\n
Aqu\u00ed es donde la escasez de talento -una queja frecuente hoy en d\u00eda- puede convertirse en una oportunidad. Para algunas empresas, replantear su estrategia de reclutamiento y formaci\u00f3n para atraer a m\u00e1s mujeres podr\u00eda ser una buena f\u00f3rmula, ya no solo como una medida de equidad, sino como una necesidad competitiva que les permita ampliar su base de talento disponible.<\/p>\n
En ese sentido, organismos internacionales como la CEPAL recomiendan implementar medidas concretas para evitar que las tecnolog\u00edas puedan replicar sesgos heredados.<\/p>\n
Revisar continuamente los algoritmos de reclutamiento, asegurando que los modelos de IA no reproduzcan sesgos de g\u00e9nero. Capacitaci\u00f3n ajustada a las necesidades femeninas, con formaci\u00f3n en automatizaci\u00f3n, IA y log\u00edstica digital, considerando modalidades flexibles que permitan compatibilizar trabajo y aprendizaje.<\/p>\n
Evaluar en forma permanente el impacto de la digitalizaci\u00f3n en la equidad y la distribuci\u00f3n del talento, para tomar medidas correctivas, si es necesario.<\/p>\n
Aunque en teor\u00eda, las nuevas tecnolog\u00edas favorecen una mayor participaci\u00f3n de la mujer en supply chain, disminuir inequidades en los espacios laborales requiere de una mirada m\u00e1s amplia. Por ello, junto con abrir la puerta a las mujeres, parece igualmente relevante asegurarse de que cuenten con las herramientas para pasar por ellas y crecer dentro del sector.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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