1
00:00:11,641 --> 00:00:15,302
De niña, cambié muchas veces de carrera.

2
00:00:15,302 --> 00:00:16,300
Al principio,

3
00:00:16,300 --> 00:00:18,849
quise ser profesora como mi mamá.

4
00:00:18,962 --> 00:00:22,918
Luego quise ser cantante,
la nueva "Taylor Swift".

5
00:00:22,918 --> 00:00:25,449
Al último, quise ser actriz,

6
00:00:25,449 --> 00:00:28,569
porque qué niño de diez años 
no quiere estar en Disney Channel.

7
00:00:28,569 --> 00:00:31,379
Podría haber pensado en miles de carreras

8
00:00:31,379 --> 00:00:33,409
pero nunca pensé en ser ingeniera.

9
00:00:33,409 --> 00:00:35,680
Ser ingeniera ni siquiera 
estaba en mi radar.

10
00:00:35,970 --> 00:00:36,987
En mi opinión,

11
00:00:36,987 --> 00:00:39,214
matemáticas y ciencias
no eran para las niñas,

12
00:00:39,214 --> 00:00:41,007
sino para los chicos ñoños.

13
00:00:41,007 --> 00:00:43,265
Suena tonto pero es verdad.

14
00:00:43,265 --> 00:00:48,057
De pequeña imaginaba a los ingenieros, 
científicos y matemáticos

15
00:00:48,057 --> 00:00:50,458
como hombres inteligentes
en batas de laboratorio,

16
00:00:50,458 --> 00:00:53,614
debatiendo sobre teoremas complejos,
muy lejos de mi entendimiento.

17
00:00:53,824 --> 00:00:56,426
Creía que las mujeres 
en carreras CTIM eran anomalías.

18
00:00:56,426 --> 00:01:00,458
Antes, para que una mujer fuese ingeniera,
debía ser una persona prodigio.

19
00:01:00,608 --> 00:01:02,522
Entonces, un día,

20
00:01:02,522 --> 00:01:05,635
mi hermanastra mayor me dijo 
que ella quería ser ingeniera.

21
00:01:05,635 --> 00:01:08,374
Comprendí que las mujeres 
en esas áreas no eran prodigio.

22
00:01:08,444 --> 00:01:10,018
Cualquiera podía serlo.

23
00:01:10,018 --> 00:01:12,904
Una ingeniera no necesita ser un prodigio,

24
00:01:12,904 --> 00:01:16,182
como los ingenieros tampoco deben serlo.

25
00:01:16,182 --> 00:01:19,530
En ese momento decidí
que yo también quería ser ingeniera.

26
00:01:20,190 --> 00:01:23,266
Después de tomar la decisión 
de seguir esta carrera profesional,

27
00:01:23,266 --> 00:01:26,326
empecé a darme cuenta 
de que era más fácil para los hombres.

28
00:01:26,486 --> 00:01:28,633
Mayormente, a los niños, desde pequeños,

29
00:01:28,633 --> 00:01:31,848
les enseñan a usar herramientas
y a ensamblar cosas.

30
00:01:31,848 --> 00:01:34,045
A ellos los entusiasman con los autos

31
00:01:34,045 --> 00:01:36,554
y a nosotras nos motivan 
a jugar con muñecas.

32
00:01:36,554 --> 00:01:39,337
Los juguetes que inspiran
a inclinarse por la ingeniería

33
00:01:39,337 --> 00:01:42,645
son juguetes como robots y Legos
y están publicitados hacia los niños.

34
00:01:42,974 --> 00:01:46,342
Los juguetes para niñas
no son camiones ni naves espaciales,

35
00:01:46,342 --> 00:01:48,807
sino castillos de princesas
y tiendas de mascotas.

36
00:01:48,927 --> 00:01:51,650
Creo que estos detalles
causan la brecha de género

37
00:01:51,650 --> 00:01:53,095
en las carreras CTIM.

38
00:01:53,095 --> 00:01:56,181
El comentario de que los chicos
son más listos que las chicas.

39
00:01:56,181 --> 00:02:00,052
A un hijo le enseñan a arreglar
un auto, y a una hija, a cocinar.

40
00:02:00,052 --> 00:02:01,247
Nadie tiene la culpa.

41
00:02:01,247 --> 00:02:02,859
Lo hacemos involuntariamente

42
00:02:02,859 --> 00:02:04,948
porque la brecha de género
y la desigualdad

43
00:02:04,948 --> 00:02:07,754
son cosas que existen hace mucho tiempo,

44
00:02:07,754 --> 00:02:09,895
y ahora están incorporadas
en nuestras ideas.

45
00:02:09,895 --> 00:02:11,991
Gran parte de esto
fue resuelto en el pasado

46
00:02:11,991 --> 00:02:14,330
con el voto femenino 
y la educación igualitaria.

47
00:02:14,356 --> 00:02:17,076
Ahora es nuestro momento 
de arreglar estos otros detalles

48
00:02:17,076 --> 00:02:20,097
para poder acercarnos más 
a lograr la igualdad.

49
00:02:20,737 --> 00:02:24,090
La falta de mujeres en estas carreras
no significa que sea siempre así.

50
00:02:24,090 --> 00:02:27,380
De hecho, en áreas como 
las ciencias médicas y sociales,

51
00:02:27,380 --> 00:02:30,177
la proporción está bastante equilibrada.

52
00:02:30,177 --> 00:02:32,783
Pero, en áreas que
se consideran más arduas,

53
00:02:32,783 --> 00:02:35,317
como en informática y matemáticas,

54
00:02:35,317 --> 00:02:37,872
las mujeres conforman un cuarto
de la fuerza laboral.

55
00:02:37,962 --> 00:02:39,725
Quiero que ese número se empareje.

56
00:02:39,835 --> 00:02:42,969
Hay una falacia constante
que se repite desde el principio:

57
00:02:43,069 --> 00:02:45,907
las burlas, el estereotipar
y la marginación.

58
00:02:46,037 --> 00:02:49,315
Miles de artículos tratan el tema
de la incomodidad de las alumnas

59
00:02:49,315 --> 00:02:50,724
en carreras CTIM.

60
00:02:50,724 --> 00:02:53,784
Ya sea porque sus compañeros se burlan,

61
00:02:53,784 --> 00:02:56,536
porque los profesores 
no les prestan tanta atención

62
00:02:56,536 --> 00:02:59,198
o porque les faltan 
compañeras en las clases.

63
00:03:00,338 --> 00:03:02,671
Si la desigualdad de género
no es razón suficiente

64
00:03:02,671 --> 00:03:04,715
para querer más mujeres en carreras CTIM,

65
00:03:04,715 --> 00:03:06,838
tengamos en cuenta
los hallazgos científicos

66
00:03:06,838 --> 00:03:08,455
que se realizaron por mujeres.

67
00:03:08,515 --> 00:03:12,479
Las enfermedades cardiovasculares
siempre se basaron en síntomas masculinos.

68
00:03:13,299 --> 00:03:16,583
A pesar de que se manifiestan diferente
en hombres y mujeres,

69
00:03:16,753 --> 00:03:18,364
el hombre promedio es el ejemplar

70
00:03:18,364 --> 00:03:20,972
para investigar enfermedades
y diseñar tratamientos,

71
00:03:20,972 --> 00:03:23,710
porque los hombres
llevaban a cabo la investigación.

72
00:03:23,830 --> 00:03:26,349
Por años, las mujeres morían
por diagnósticos erróneos

73
00:03:26,349 --> 00:03:27,979
porque nadie tuvo en cuenta

74
00:03:27,979 --> 00:03:30,169
que el género de una persona
podía influenciar

75
00:03:30,169 --> 00:03:31,849
el origen de una enfermedad.

76
00:03:31,849 --> 00:03:34,998
Ahora que más mujeres participan 
en investigaciones médicas,

77
00:03:34,998 --> 00:03:38,288
ellas mismas tienen en cuenta 
estas diferencias

78
00:03:38,288 --> 00:03:40,363
y, en consecuencia, están salvando vidas.

79
00:03:40,693 --> 00:03:44,219
Las mujeres han ido avanzando
en sus áreas desde hace siglos.

80
00:03:45,264 --> 00:03:47,818
Ada Lovelace inventó un programa 
para una máquina

81
00:03:47,818 --> 00:03:50,796
que podía realizar 
cálculos matemáticos complejos.

82
00:03:51,086 --> 00:03:53,280
Lo hizo a principios del 1800.

83
00:03:53,280 --> 00:03:55,215
No se construyó durante sus años de vida

84
00:03:55,215 --> 00:03:59,018
pero su programa se usó 100 años después
para construir la primera computadora.

85
00:03:59,528 --> 00:04:04,293
Una de las primeras computadoras 
electrónicas, llamada "ENIAC",

86
00:04:04,293 --> 00:04:07,196
se programó por seis mujeres
expertas en matemáticas.

87
00:04:07,626 --> 00:04:09,589
Ahora, Amy Sheng, una ingeniera,

88
00:04:09,589 --> 00:04:12,792
está desarrollando una extensión 
para celulares, llamado CellScope.

89
00:04:12,792 --> 00:04:16,280
Le permite a una madre detectar
si su hijo tiene una infección auditiva.

90
00:04:16,540 --> 00:04:19,171
Hadiyah-Nicole Green, una física médica,

91
00:04:19,171 --> 00:04:20,989
está ideando un tratamiento oncológico

92
00:04:20,989 --> 00:04:24,789
que utiliza láseres para destruir
solamente las células cancerosas.

93
00:04:24,789 --> 00:04:28,799
A pesar de esto, las mujeres siguen
siendo aisladas de las carreras CTIM.

94
00:04:28,799 --> 00:04:31,866
También puedo hablar de
la diferencia salarial entre géneros.

95
00:04:31,866 --> 00:04:35,002
Hemos progresado muchísimo,

96
00:04:35,002 --> 00:04:38,055
pero todavía estamos a miles 
de kilómetros de la recta final.

97
00:04:38,055 --> 00:04:40,965
Es por las creencias interiorizadas 
que no lo entendemos,

98
00:04:40,965 --> 00:04:43,436
y, además, es la naturaleza
de hombres y mujeres.

99
00:04:43,436 --> 00:04:47,327
"Project Implicit" llevó a cabo 
una investigación con 500 000 personas

100
00:04:47,327 --> 00:04:49,273
y descubrieron que el 70 %

101
00:04:49,273 --> 00:04:53,902
asociaba a los hombres con la ciencia
y a las mujeres con el arte.

102
00:04:54,052 --> 00:04:56,070
Mi objetivo es dar el mensaje

103
00:04:56,070 --> 00:04:59,427
de que las niñas y los niños 
pueden ser lo que ellos deseen,

104
00:04:59,427 --> 00:05:00,677
también ser ingenieros.

105
00:05:00,677 --> 00:05:04,175
No necesitan ser niños prodigio
para ser científicos o matemáticos.

106
00:05:04,175 --> 00:05:08,129
Siempre y cuando trabajen arduamente,
pueden convertirse en lo que ellos deseen.

107
00:05:08,176 --> 00:05:10,917
Los padres, profesores y amigos
no deberían reprimirlos.

108
00:05:10,917 --> 00:05:12,392
Deberían darles ánimos.

109
00:05:12,392 --> 00:05:14,972
Quiero que desaparezca ese prejucio,

110
00:05:14,972 --> 00:05:18,000
porque eso es lo que me impidió
querer ser ingeniera

111
00:05:18,000 --> 00:05:19,070
cuando era pequeña.

112
00:05:19,070 --> 00:05:22,871
No quiero que nadie más sienta
que no puede estudiar ingeniería.

113
00:05:22,871 --> 00:05:24,053
Gracias.

114
00:05:24,053 --> 00:05:27,031
(Aplausos)