La ciencia de datos no ha solucionado su enorme brecha salarial de género

Si bien el 64% de los empleados de ciencia de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático recibieron capacitación o recibieron nuevas certificaciones durante el año pasado, el cambio promedio en la compensación fue de $ 9,252, un aumento de aproximadamente 2.25% por año. Este es uno de los resultados de la encuesta de salarios de O’Reilly Data / AI 2021, que analiza la satisfacción laboral y los salarios en áreas de ciencia de datos donde faltan trabajadores calificados. Los resultados sugieren que los expertos en datos e inteligencia artificial se encuentran entre los empleados más motivados en lo que respecta a la educación continua y tienen un claro deseo de aprender.

«Dada la escasez de personas capacitadas en áreas como la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, las empresas que se toman en serio el crecimiento de su fuerza laboral deben invertir en educación y capacitación para nutrir esos talentos internamente», dijo Laura Baldwin, presidenta de O’Reilly. en una opinión. «Con tal abundancia de talento informado y una economía global en recuperación ansiosa por ocupar puestos tecnológicos en entornos de trabajo digitales, nunca ha habido un mejor momento para invertir en la formación y el reciclaje de los empleados».

Las quejas sobre la escasez de talento en IA en los EE. UU. Se han convertido en un estribillo familiar en el sector privado. Según un informe de la empresa de tecnología china Tencent, hay alrededor de 300.000 expertos en inteligencia artificial en todo el mundo, pero «millones» de funciones. En 2018, Element AI estimó que de los 22.000 investigadores de doctorado que trabajan en el desarrollo y la investigación de la IA en todo el mundo, solo el 25% está «lo suficientemente versado en la tecnología como para trabajar con equipos para pasar de la investigación a la aplicación». Una encuesta de Gartner de 2019 encontró que el 54% de los directores de información ven esta brecha de habilidades como el mayor desafío que enfrenta su organización.

Formación continua en el campo de la ciencia de datos.

La encuesta de O’Reilly entrevistó a 3.136 empleados y recopiló datos salariales según el género, el nivel educativo, el cargo y la experiencia en herramientas y plataformas. El noventa y uno por ciento de los encuestados, que ganan un promedio de $ 146.000 al año, mostraron interés en aprender nuevas habilidades o mejorar las existentes, y aquellos que se tomaron el tiempo para estudiar fueron recompensados ​​con aumentos mayores. Mientras que los empleados que tomaron de una a 19 horas de capacitación vieron un aumento promedio de $ 7,100, aquellos que invirtieron más de 100 horas vieron un aumento anual promedio de $ 11,000, según O’Reilly.

De hecho, los científicos de datos que participaron en la encuesta creen que adquirir nuevas habilidades técnicas les traerá más responsabilidades laborales, mayor empleabilidad y mayor seguridad laboral. Esto es cierto en general, pero los aumentos salariales en la ciencia de datos, como en la industria tecnológica en general, dependen en parte del género, descubrió O’Reilly. Los salarios de las mujeres son significativamente más bajos que los de los hombres y representan el 84% del salario promedio de los hombres, independientemente de su educación o cargo. A nivel ejecutivo, por ejemplo, el salario promedio de las mujeres era de 163.000 dólares frente a los 205.000 dólares de los hombres, descubrió O’Reilly, una diferencia del 20%.

Estudios anteriores han encontrado diferencias en las actitudes hacia la ciencia de datos basadas en el género y la etnia. Por ejemplo, las minorías étnicas representan menos de la mitad de los gerentes y directores técnicos, a pesar de ocupar el 70% de los puestos de nivel de entrada en datos y análisis. Una encuesta de BCG encontró que la “cultura competitiva dominada por hombres” de la industria encabeza la lista de preocupaciones de ciencia de datos para muchas estudiantes universitarias; Se estima que solo el 15% de los científicos de datos en la actualidad son mujeres.

El 22 por ciento de los encuestados del informe O’Reilly dijeron que estaban considerando cambiar de trabajo debido a la falta de un aumento en el último año. El 18% dijo que sus salarios se han mantenido iguales durante los últimos tres años.

Boom de contratación

En un informe de junio de 2020, LinkedIn descubrió que la pandemia había frenado la demanda de talento de IA por parte de los empleadores, así como el entusiasmo de los solicitantes de empleo. En las 10 semanas inmediatamente posteriores a mediados de marzo, las tasas de crecimiento se desaceleraron, y las listas de roles de IA cayeron a solo un 4,6% año tras año, en comparación con el 14% antes del brote.

Desde entonces, el mercado se ha recuperado: el 81% de los equipos de ciencia de datos y análisis planean contratar en el tercer o cuarto trimestre de 2021, y la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. Predice que la cantidad de trabajos de ciencia de datos aumentará en un 28% para 2026. Pero los salarios dependen en gran medida de las herramientas de programación de los solicitantes. Según O’Reilly, los profesionales que usan Rust tienen el salario medio más alto (más de $ 180,000), seguidos de Go ($ 179,000), Scala ($ 178,000) y Python ($ 150,000). La experiencia en PyTorch ($ 166,000), TensorFlow ($ 164,000) y scikit-learn ($ 157,000) estuvieron entre los mejores, mientras que los salarios más altos se asociaron con H2O ($ 183,000), KNIME ($ 180,000), Spark NLP ($ 179,000) y Spark MLlib fueron ($ 175,000).

“Nuestra encuesta muestra cuán comprometidos están los expertos en datos e inteligencia artificial para avanzar en sus carreras a través del desarrollo de habilidades y la capacitación. La formación y el desarrollo adecuados es fundamental para que las empresas retengan y atraigan a los mejores talentos en este mercado laboral tan candente ”, dijo Mike Loukides, autor del informe y vicepresidente de contenido de O’Reilly, en un comunicado.