Aula Magna impulsa Women in Data Science para democratizar la IA y los datos entre profesionales

En Madrid el 4 de junio y en Barcelona el 11 de junio, Aula Magna Business School abrirá las puertas de sus espacios para la quinta edición de Women in Data Science, la iniciativa nacida en Stanford que reúne a profesionales de empresas, universidades y organizaciones trabajando en ciencia de datos e inteligencia artificial. No es un evento técnico cerrado a especialistas. Es una conversación más amplia sobre quién interpreta los datos, qué decisiones se construyen a partir de ellos, y por qué eso importa a todos.

La inteligencia artificial ha acelerado un debate que ya llevaba años creciendo dentro de las organizaciones. Cada vez más sectores dependen de modelos predictivos, automatización y análisis de información. La formación en datos ha dejado de ser territorio reservado para ingenieros y matemáticos. Se ha convertido en competencia estratégica. Clara Lapiedra, CEO de Aula Magna y embajadora de la iniciativa, lo explica sin rodeos: las empresas no pueden llegar tarde a esta carrera, porque los datos afectan absolutamente a todos los sectores. Un pequeño comercio puede extraer información útil de sus herramientas digitales, de las búsquedas online, de los hábitos de consumo de sus clientes. El lenguaje de los datos necesita acercarse a profesionales de distintos ámbitos, no solo a quienes tienen formación técnica.

Esta edición coloca en el centro la ciencia de datos aplicada a la inteligencia artificial, una de las áreas con mayor crecimiento y demanda en el mercado laboral. Participarán alrededor de 15 ponentes en cada ciudad, profesionales vinculados a compañías como IBM, NTT Data, Capgemini, AstraZeneca, Volkswagen, el Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, la Universidad de Alcalá y el Climate Data Hub de Naciones Unidas, entre otras. El formato se articula en paneles de conversación diseñados a partir de la experiencia de las propias participantes, conectando cada intervención con proyectos reales, aplicaciones concretas y retos actuales. A lo largo de cinco ediciones, estas jornadas han reunido a cerca de 200 ponentes y más de 800 asistentes.

Aula Magna ha sido reconocida como High Impact Ambassador dentro de la red global de Women in Data Science, una distinción reservada a una minoría de embajadoras. Lapiedra vincula ese reconocimiento con la proximidad de sus programas a ámbitos como el reskilling, la empleabilidad y la formación en datos. El mundo data es uno de los campos donde hay más demanda y más capacidad de reconversión profesional. Si miras muchos perfiles de LinkedIn de personas que hoy trabajan en datos, hace tres o cinco años venían de sectores completamente distintos. En programas como Big Data Expert y cursos subvencionados vinculados al análisis de datos, muchas participantes han logrado incorporarse al mercado laboral o seguir formándose para profundizar en nuevas competencias.

Pero la presencia de más mujeres en ciencia de datos no responde únicamente a una cuestión de igualdad. Responde también a calidad en la innovación. Los algoritmos, los modelos predictivos y las herramientas de inteligencia artificial se construyen a partir de decisiones humanas. La falta de diversidad puede generar sesgos difíciles de detectar. No se puede permitir que en un campo donde se crean algoritmos y modelos de predicción no esté representada la mitad de la población. Incorporar más miradas en estos procesos resulta clave para evitar que la tecnología reproduzca errores, exclusiones o puntos ciegos. Lapiedra lo ilustra con un ejemplo que usa en sus clases: pidió a varias alumnas que buscaran el mismo trayecto, desde el mismo lugar y a la misma hora, en aplicaciones de movilidad. El resultado fue que no aparecieron precios iguales. Los algoritmos tienen en cuenta múltiples variables, desde los hábitos de uso hasta el tipo de dispositivo o el nivel de batería. Los datos influyen en decisiones diarias sin que siempre seamos conscientes.

Además de las jornadas, Aula Magna ha impulsado el Datathon, un formato colaborativo que permite trabajar por equipos sobre retos reales a partir de datasets anonimizados. En estos encuentros conviven perfiles con distintos niveles de experiencia y, en apenas media jornada, muchas personas logran familiarizarse con dinámicas, herramientas y formas de razonar propias del análisis de datos. El Datathon también funciona como herramienta para que las empresas acerquen la cultura del dato a sus equipos. Algunas organizaciones lo han utilizado para combinar perfiles técnicos con profesionales que se enfrentaban por primera vez a este tipo de retos. Compañías como Naturgy o Adevinta participaron incluso con camisetas corporativas, convirtiendo la jornada en una experiencia de aprendizaje, cohesión y descubrimiento de talento interno.

La nueva edición llega en un momento clave para Aula Magna, que prepara una nueva etapa de programas y propuestas formativas previstas entre agosto y septiembre. La ciencia de datos y la inteligencia artificial se han convertido en dos ejes estratégicos, no solo por su potencial técnico, sino por su capacidad para transformar carreras profesionales, modelos de negocio y formas de tomar decisiones. El gran desafío, según Lapiedra, es que empresas y profesionales entiendan que la formación en datos ya no pertenece solo a perfiles especializados, sino a cualquier equipo que quiera adaptarse a un mercado cada vez más marcado por la tecnología. En ese cruce entre aprendizaje, diversidad e innovación, Aula Magna quiere seguir construyendo espacios donde más personas puedan acercarse a un sector que ya está transformando la forma de trabajar, decidir y crecer.