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Día Internacional de la Mujer y la Niña en la Ciencia: desafíos en España y la OCDE en matemáticas y STEM

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Cada 11 de febrero se celebra el Día Internacional de la Mujer y la Niña en la Ciencia, una iniciativa aprobada por la Asamblea General de las Naciones Unidas “con el fin de lograr el acceso y la participación plena y equitativa en la ciencia para las mujeres y las niñas, y además para lograr la igualdad de género y el empoderamiento de las mujeres y las niñas”. Sin embargo, a pesar de los avances en igualdad de género en muchas áreas, los datos recientes indican que persisten importantes brechas en el rendimiento académico y en la elección de carreras científicas y tecnológicas.

Brecha de género en matemáticas en España y la OCDE: una tendencia preocupante

Los resultados de TIMSS (Estudio Internacional de Tendencias en Matemáticas y Ciencias) revelan que, en España, la brecha de género en matemáticas en 4º de Primaria (9-10 años) no solo persiste, sino que se ha ampliado en la última década y ha pasado de 11 puntos en 2011 a los 18 en 2023. Es decir, en poco más de una década, la brecha de género en matemáticas ha aumentado un 63%, lo que indica que las desigualdades en el aprendizaje de esta disciplina siguen en ascenso. 


El panorama en los países de la OCDE no es mucho mejor. En 2011, la diferencia en rendimiento matemático entre chicos y chicas era de 6 puntos; en 2023 alcanzó los 16 puntos. Los datos reflejan un fenómeno preocupante: en un período en el que se han implementado diversas estrategias para reducir la desigualdad de género en educación, la brecha en matemáticas prácticamente se ha triplicado en los países desarrollados.

Ciencias: un panorama más equitativo

A diferencia de lo que sucede en matemáticas, el rendimiento en ciencias presenta una tendencia más estable y equitativa. En España, la brecha de género en ciencias en 2011 era de 10 puntos a favor de los chicos, pero en 2019 y 2023, la diferencia desapareció y dejó de ser estadísticamente significativa. En la OCDE, la brecha de género en ciencias nunca ha sido sustantiva: en 2011, la diferencia era de 5 puntos, en 2015 se redujo a 2 puntos, y en 2023, se ha estabilizado en torno a 4 puntos.

¿Por qué siguen siendo pocas las mujeres en STEM?

A pesar de los esfuerzos por fomentar la igualdad de oportunidades en la educación, el número de mujeres en carreras STEM sigue siendo bajo en la OCDE. En promedio, solo el 15% de las mujeres que ingresan en la universidad optan por estudiar una carrera de ciencia, tecnología, ingeniería o matemáticas, en comparación con el 41% de los hombres. En España, la proporción de mujeres en STEM se ha mantenido estancada en el 13% entre 2015 y 2022, sin señales de mejora significativa, mientras que entre los hombres esta proporción es del 40% (gráfico 2). 

 

Estrategias para reducir la brecha de género en STEM

Para revertir esta situación, varios países han implementado iniciativas dirigidas a fomentar el acceso de las mujeres a carreras STEM:

  • España: STEAM Alliance for Female Talent, Girls Rising in Science es una iniciativa que busca incentivar las vocaciones científicas y tecnológicas entre niñas y mujeres jóvenes. Más de 150 empresas y organizaciones han suscrito esta alianza.
  • Irlanda: El STEM Passport for Inclusion conecta a estudiantes con profesionales del sector y ofrece programas de mentoría específicos para mujeres.
  • Alemania: La alianza Women in MINT Professions lanzó en 2023 el programa de prácticas #empowerGirl, diseñado para jóvenes interesadas en carreras STEM.
  • Luxemburgo: El proyecto Fairness in Teaching (FIT) capacita a docentes para reducir sesgos de género en la enseñanza.
  • Bélgica: La Comunidad Flamenca tiene como objetivo aumentar la matrícula en STEM de todos los estudiantes para 2030 y mejorar la competencia en ciencias y tecnología en la sociedad en general.

¿Qué más se puede hacer?

Para reducir la brecha de género en STEM, es necesario actuar en diferentes frentes:

  • Romper estereotipos de género: Varios estudios han demostrado que los sesgos de género de los docentes pueden afectar el desempeño y las decisiones educativas de las niñas. La formación del profesorado en enfoques libres de prejuicios es clave.
  • Fomentar modelos de referencia femeninos: La exposición de niñas y jóvenes a mujeres referentes en STEM tiene un impacto positivo en sus decisiones académicas y profesionales.
  • Impulsar programas de mentoría y becas: El acceso a redes de apoyo, experiencias prácticas y oportunidades de aprendizaje puede ayudar a que más mujeres se interesen en las carreras STEM.
  • Combatir la brecha en matemáticas desde edades tempranas: La evidencia indica que la brecha de género en matemáticas comienza a manifestarse desde la infancia. Intervenciones tempranas pueden marcar la diferencia.

Conclusión

El incremento de la brecha de género en matemáticas en España y la OCDE es una señal de alerta. Aunque en ciencias se han logrado avances, es fundamental reforzar las políticas educativas para fomentar la participación de las niñas y mujeres en STEM.

Las iniciativas existentes han demostrado que es posible reducir las desigualdades, pero aún queda un largo camino por recorrer. La educación STEM no solo es clave para la innovación y el desarrollo económico, sino que también es fundamental para construir una sociedad más equitativa.

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La inteligencia artificial y la productividad

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La irrupción de DeepSeek en el paisaje tecnológico global no solo quiebra el oligopolio vigente. También facilita el despliegue de la inteligencia artificial en el conjunto del sistema productivo, siendo esta una oportunidad relevante para la economía española, a condición de aprovecharla.  

El gran salto adelante de la empresa china muestra que las barreras de entrada en el mercado de la IA no son tan elevadas como se pensaba. Veremos si algunas iniciativas europeas logran tomar el relevo, compitiendo en algunos nichos de mercado con los gigantes mundiales. Para España, esta eventualidad es más un futurible que un escenario realista en el corto plazo: los 12.000 millones de euros del plan español de microchips financiados con fondos Next Generation no han generado un ecosistema a la altura de las expectativas, y de momento solo se ha ejecutado el 2,4% de los recursos previstos para este programa.   

Sin embargo, el desarrollo más esperanzador para nuestra economía procede de la reducción de los costes de acceso y de incorporación de la IA en los sistemas productivos. Hasta la fecha, los beneficios de las nuevas tecnologías en términos de productividad han estado muy concentrados en torno a los líderes mundiales del sector, como se desprende de sus cotizaciones bursátiles. En el periodo 2019-2023, la productividad de los sectores productores de tecnología creció un espectacular 27,2% (en términos de valor añadido por ocupado equivalente a tiempo completo en el sector de información y comunicaciones, que incluye el grueso de las actividades de las Big Tec). Esto es seis veces más que en el resto de sectores, de modo que hoy por hoy no se percibe una aceleración en la productividad del conjunto de la economía americana. 


Los datos avalan también la sensación de retraso tecnológico europeo. Casi la mitad del diferencial de productividad entre ambos lados del Atlántico, y el 40% en el caso de España, se explica por la preponderancia de las corporaciones norteamericanas. Pero la brecha de productividad es mucho más limitada en el resto de sectores de servicios. En la industria, Europa incluso consigue una ligera ventaja. Todo ello certifica el retraso europeo en la generación de nuevas tecnologías, evidenciando también la débil velocidad de difusión de dichas tecnologías. 

La novedad es que la tecnología china facilita la difusión de la IA a un coste muy reducido, al tiempo que genera innumerables oportunidades de aplicación gracias a su código abierto. Se trata de beneficios potenciales de gran alcance cuya materialización, no obstante, no es automática, sino que depende de la buena praxis en las empresas y de condicionantes que se derivan de la experiencia reciente. Uno de los factores, de gran interés para la política europea de competencia, es el funcionamiento adecuado de los mercados, ya que la difusión tecnológica será más lenta en presencia de operadores rentistas. Los hechos desmienten algunos ideólogos de la IA como Peter Thiel y su profética concentración de poder de mercado como vector de la revolución tecnológica.     

En segundo lugar, un cambio disruptivo como el que se avecina conlleva un proceso acelerado de creación de empresas y de restructuraciones que conviene acompañar. De ahí la importancia de la profundización del mercado único y de la liberalización de los movimientos del ahorro en el seno de la Unión Europea. Las políticas activas de empleo también están destinadas a jugar un papel importante. 

Finalmente, un replanteamiento de los fondos previstos para la producción de procesadores avanzados en España parece ineludible, no solo por su escaso impacto actual. También porque estos recursos, rediseñados, pueden ser cruciales de cara a la adaptación del sistema productivo a la IA, ante los cambios en la organización del trabajo, de las tareas y de la gestión empresarial que se vislumbran. Según Olivier Blanchard, el avance de DeepSeek podría desatar un shock de productividad sin precedentes. Ojalá, pero los beneficios no caerán del cielo.            

INTELIGENCIA ARTIFICIAL | Según Eurostat, el 11,3% de las empresas españolas utilizan la IA en sus actividades (con datos para 2024 que incorporan las empresas de más de diez asalariados). El resultado se compara favorablemente con Francia (9,9%) e Italia (8,2%), pero se sitúa casi dos puntos por debajo de la media de la Unión Europea. El tamaño es un factor determinante: cerca del 44% de las corporaciones de más de 250 trabajadores usan la IA, mejorando la media europea, frente al 10,2% del resto de empresas, un resultado inferior a la media.    

Este artículo se publicó originalmente en el diario El País.

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Bifurcación de caminos de los bancos centrales y aranceles al alza: un ‘mix’ inconsistente

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La semana pasada, el Banco Central Europeo volvió a bajar los tipos de interés un 0,25%, mientras la Reserva Federal de Estados Unidos los dejó inalterados, indicando que no los tocará en un tiempo. El mercado de futuros apunta a que no será hasta septiembre cuando la Fed vuelva a disminuir los tipos. Antes de la semana pasada se esperaba que fuera en julio.

Señales distintas a ambos lados del Atlántico, que no dejaron a casi nadie satisfecho. El presidente Trump mostró su desacuerdo con la decisión de la Fed, ya que una de las aspiraciones en su mandato es reducir los costes financieros. Algunos en Europa, por su parte, mostraron su preocupación por una hoja de ruta del BCE de sucesivas reducciones del precio oficial del dinero que podría resucitar la inflación. En la autoridad monetaria europea sigue pesando el parón económico de buena parte de la eurozona, sobre todo Francia y Alemania.

Todo ello en una semana sacudida por otras noticias de gran relevancia. En primer lugar, supimos que el mundo de la inteligencia artificial (IA), el gran catalizador del crecimiento económico en los próximos años, no era exactamente como lo habíamos imaginado, y los gigantes tecnológicos americanos pueden recibir una fuerte competencia de sus contrapartes chinas, como DeepSeek, algo que puede traer mucha volatilidad y nervios en unos mercados en máximos, que ahora pueden poner en duda algunas de las valoraciones actuales de las empresas. Es prematuro saber qué pasará en el sector de la IA.

En segundo lugar, la semana siguió con la decisión de EE. UU. de fijar aranceles del 25% a los productos de sus vecinos México y Canadá, decisión que se ha dejado en suspenso un mes por los compromisos adquiridos por los países afectados. Y Trump ha amenazado con imponer aranceles a la UE.

Aparece un tradicional problema en economía de inconsistencia de las políticas. Las decisiones proteccionistas de Estados Unidos pueden traer resultados incoherentes e imprevisibles. Igual obligan a un viraje de la nueva Administración estadounidense más pronto que tarde. Otros, como la UE, inicialmente serán agentes pasivos de las decisiones del otro lado del Atlántico, pero la represalia es una respuesta lógica y muy probable. Los efectos negativos de un mayor proteccionismo se retroalimentan.

Vayamos por pasos. Primero, la política monetaria. La bifurcación en las estrategias monetarias del BCE y la Fed tiene implicaciones para los mercados financieros, las divisas y la economía global. La economía y el mercado de trabajo de Estados Unidos continúan mostrando gran fortaleza, mientras que la economía del euro está más debilitada, con estancamiento en Alemania, Francia y otros países miembros. La inflación ha bajado más rápido en la eurozona que en EE UU.

Ambos factores explican que el BCE siga con sucesivas bajadas de tipos. Habría impactos en el mercado de divisas. El dólar se fortalecerá frente al euro, ya que los flujos de capital buscarán las rentabilidades más elevadas de EE. UU.. Un euro más débil puede encarecer las importaciones para Europa, trayendo presiones inflacionarias adicionales. En los mercados, las diferentes hojas de ruta monetarias seguirán haciendo más atractivos los bonos del Tesoro de EE. UU. que los europeos. En el caso de los países en desarrollo, su deuda bono puede tener mayores dificultades, al estar denominada en dólares.

En cuanto a la renta variable, si la Fed se mantiene restrictiva, podría afectar al crecimiento de la economía y las empresas tecnológicas en EE. UU., algo que evidentemente preocupa a la nueva Administración Trump. Por su lado, las Bolsas europeas podrían beneficiarse de condiciones de financiación más favorables. Por último, un dólar fuerte suele incrementar los precios de materias primas como el petróleo, ya que estas se comercian en la divisa norteamericana.

El riesgo de una desaceleración en EE. UU.

Si finalmente se materializan los nuevos aranceles –algo que parece seguro en el caso de China– o la mera guerra comercial, los precios de importación en Estados Unidos tenderán a aumentar, con lo que la Fed podría verse obligada a mantener un precio oficial del dinero alto durante más tiempo, agravando la bifurcación con la zona euro, que continuará bajando tipos. Ello encarecería el crédito y podría desacelerar la economía de EE. UU.

Como se ha visto esta semana, los mayores tipos de EE. UU. y la inestabilidad arancelaria han reforzado al dólar frente al euro y otras divisas internacionales. Un dólar fuerte afectará las exportaciones estadounidenses, ya que sus productos serán más caros. Podría ocurrir también que algunos países a los que finalmente se les impongan aranceles (China y potencialmente Canadá y UE) vean depreciarse sus monedas, lo que conduciría a un conflicto comercial global.

Los aranceles harían que los bonos americanos siguieran siendo atractivos, atrayendo capitales y afectando negativamente a los mercados emergentes. En renta variable, las empresas que dependen del comercio internacional se verían perjudicadas, y en materias primas, los aranceles refuerzan el dólar fuerte y las materias primas lo notarán.

En suma, con la imposición de aranceles, mientras la Fed mantiene tipos más altos y el BCE los recorta, es muy probable una mayor inflación en EE. UU., si se demoran las bajadas de tipos allí. También habría un mayor riesgo de recesión en Europa, con lo que el BCE debería continuar reduciendo los tipos. Todo ello con inestabilidad en los mercados por la incertidumbre comercial. La clave es cómo reac­cionará la Fed ante este mix de políticas incoherentes, y si el BCE logra impulsar la economía del euro sin que se deprecie excesivamente su moneda.

Este artículo se publicó originalmente en el diario Cinco Días

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Lecciones de DeepSeek para la implementación de la brújula de la competitividad europea

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Personalmente, no me alegré de la caída en bolsa de Nvidia, porque la historia de esta compañía y la de su fundador, Jen-Hsun Huang, representan un ejemplo inspirador de éxito basado en la innovación, la educación y la meritocracia. Huang no partió de una situación privilegiada; era un humilde inmigrante taiwanés que estudió en la Universidad de Oregón. Sin embargo, su brillantez lo llevó a la prestigiosa Universidad de Stanford, donde encontró el ecosistema adecuado para fundar Nvidia en 1993 y revolucionar la arquitectura de los microprocesadores. Su trayectoria es un testimonio de cómo el talento y el esfuerzo pueden transformar industrias enteras.

Sin embargo, hay buenas noticias en este descalabro bursátil para todos nosotros. El valor de las acciones en bolsa es un indicador de las expectativas de beneficios a largo plazo de las empresas, pero no necesariamente del bienestar de los ciudadanos. Las acciones de Nvidia se habían disparado porque sus microprocesadores vectoriales parecían ser el activo clave para el ilimitado negocio de la inteligencia artificial (IA), dominado por unos pocos gigantes como OpenAI y Google. Sin embargo, la aparición de DeepSeek ha cambiado el panorama por completo.

Hasta la semana pasada, la narrativa dominante sobre el futuro de la IA sugería que se repetiría la lógica del “ganador se lo lleva todo”, característica de la economía digital en las últimas décadas. Se pensaba que los futuros cuasimonopolios en IA estarían protegidos por enormes barreras de entrada, asociadas a las inmensas inversiones requeridas para desarrollar modelos de lenguaje avanzados (LLM), tanto en hardware especializado como en el costoso proceso de entrenamiento de algoritmos. DeepSeek ha demostrado que estas barreras son mucho más bajas de lo que se creía, abriendo la posibilidad de un mercado competitivo en IA y, con ello, la esperanza de innovaciones más accesibles para todos.

La experiencia de usar herramientas como ChatGPT o Gemini solía resumirse en tres emociones: fascinación, curiosidad por el potencial de los algoritmos y, en última instancia, miedo. Anticipábamos que las empresas detrás de estas tecnologías, que han invertido miles de millones de dólares y aún registran pérdidas, buscarían monetizar la IA incrementando sus costos a medida que se volvieran más imprescindibles. Sin embargo, la competencia que representa DeepSeek (que, además, es de código abierto) podría ser un escudo contra esta dinámica. Su rendimiento se acerca al de los mejores algoritmos, lo que podría reducir significativamente el poder de mercado de estas empresas y obligarlas a rediseñar sus estrategias de negocio. El problema para los actuales gigantes de la IA es que aunque puedan conservar nichos de mercado basados en prestaciones de excelencia, el verdadero negocio está en el consumidor medio.

Las buenas noticias de DeepSeek no se limitan a su bajo costo de desarrollo. Aunque los detalles técnicos no son del todo públicos, todo apunta a que requiere menos poder computacional y, por lo tanto, tiene un menor costo energético. Esto es crucial en un momento en el que muchas voces alertaban sobre la amenaza medioambiental que suponía el modelo de IA tradicional, debido a su enorme demanda de energía y agua para la refrigeración de los procesadores. DeepSeek no solo democratiza el acceso a la IA, sino que también la hace más sostenible.

Por último, DeepSeek envía un mensaje importante para la implementación de la recientemente anunciada Brújula de la competitividad. Con esta estrategia, Europa, que ha jugado un papel marginal en la economía digital, pretende entre otros objetivos impulsar la innovación y en particular no perder el tren de la IA. La historia de DeepSeek nos enseña lo arriesgado que es apostar por empresas específicas en un sector tan disruptivo. La política industrial basada en inyectar dinero público en unos pocos proyectos, además de distorsionar la competencia y poner en riesgo el mercado único, es casi un juego de azar en un entorno de cambio tecnológico acelerado. Un ejemplo claro es Northvolt, la empresa europea de baterías a la que concedieron más de 900 millones de euros en subsidios y ahora enfrenta problemas financieros, incluida la quiebra de su filial en Estados Unidos.

El papel de Europa en la IA dependerá de su capacidad para crear un ecosistema que fomente la innovación, como el que permitió el surgimiento de DeepSeek. Para ello, no hay atajos: es necesario apostar por un mercado integrado europeo altamente competitivo, facilitar la financiación de startups y fortalecer los centros de conocimiento e investigación. No es casualidad que el impulsor de DeepSeek, Liang Wenfeng, sea otro ingeniero brillante y que su equipo esté formado por doctores de las mejores universidades chinas. La lección es clara: el futuro de la IA no se construye con subsidios a unos pocos, sino con un ecosistema que premie la innovación y el talento.

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