 Mi nombre es Paula Herrera, estoy muy feliz de hacer parte de este panel con dos de mis colegas de la Javariana. Lo que les voy a presentar es un proyecto que todavía estamos analizando parte de los resultados. Entonces, por favor, todo lo que vean acá, tómenlo como unos resultados preliminares. El título es Searching for a Tech job while caring, estimating women's willingness to pay for caring. Y este es un proyecto hecho en coautoría con Susana Martínez Restrepo, Erika Martínez Fernández, Pablo Cortes Sánchez, de Core Woman. Bien, entonces la motivación creo que Lena ayudó bastante a motivar el framing de este estudio. Luego de la pandemia, cuando se empezaron a estudiar la recuperación de empleo de hombres y mujeres, algo que era claro en el caso de Colombia, era que el empleo de las mujeres estaba recuperando a una velocidad más lenta que la de los hombres. Para el segundo trimestre, se me desce el 2021, el empleo de los hombres había recuperado 94%, mientras que el de las mujeres se recuperó tan solo un 85,6%. Este estudio ocurrió en paralelo con otro que Core Woman estaba realizando, en donde se estaban estudiando las tasas de colocación de las mujeres versus los hombres en áreas tecnológicas, y lo que se estaba encontrando era que las mujeres estaban teniendo una menor colocación, pero también una menor postulación a este tipo de empleos. Y ya voy a estar a motivar porque es importante estudiar los empleos en áreas tecnológicas. Y una de las posibles hipótesis, como lo mencionaba Lena, era la sobrecarga de trabajo doméstico que históricamente ha recaído en las mujeres para el caso de Colombia, pero que con la crisis se acentuó antes de la crisis ya era alta. Estábamos hablando de 7 horas y 46 minutos para las mujeres versus 3 horas y 6 minutos para los hombres. Bien, entonces porque es importante hablar de estas nuevas demandas dentro del mercado laboral por trabajos con algún componente tecnológico, aquí quiero aclarar que no estamos hablando de trabajos súper tecnológicos. Ya voy a mencionar a qué tipos de trabajo voy a hacer específicamente mención, pero sabemos que con el paso de la tecnología van a haber muchos trabajos que se van a desaparecer y sabemos que la pandemia aceleró de pronto ese proceso porque hubo firmas o las empresas para tratar de hacer frente a los cierres que se dieron para contener el virus, tuvieron que transitar hacia nuevas formas de producción y eso hizo que estuviesen reemplazando por ejemplo mano de obra por tecnología y que hay algunos empleos que se estudiano con la pandemia que sabemos que nunca más van a regresar como los conocíamos antes. Pero hay una literatura ya extensa que nos indica que las mujeres tienen mayor riesgo de perder sus trabajos frente a estos cambios tecnológicos por ejemplo en la siguiente década según el foro económico mundial sabemos que las mujeres por un empleo STEM que podría ser ocupado por mujeres puede sustituir 20 empleos de mujeres, esta relación es solamente de uno a cuatro para el caso de los hombres sólo para mostrarles a lo que nos estamos enfrentando y lo que tenemos que adelantarlos con estos cambios tecnológicos. Sabemos que los programas de formación para el trabajo pueden ser muy importantes son programas que usualmente se hacen de corta duración que intentan integrar a las mujeres para que haya este reentrenamiento o esta capacitación en actividades con alta demanda de componentes tecnológicos. Entonces a lo que me va a referer con trabajos tecnológicos y yo sé que ustedes se van a sorprender van a decir como así que una analista de calidad en call centers tiene un componente tecnológico pero lo tiene y ya les vamos a dar una una una un post de empleo para esto. Sabemos que esto es pues retador porque las brechas de género se suponían que se iban a cerrar si las mujeres alcanzamos niveles educativos más altos que los hombres pero sabemos que eso no ocurrió ni siquiera ahora que las mujeres tenemos en promedio más años que los hombres pero además las mujeres tienen esta brecha digital muy alta y a veces a las mujeres les cuesta más hacer estos cambios hacia las nuevas tecnologías que a los hombres. Entonces este es un post yo sé que está muy chiquito pero déjenme simplemente mostrarles este es un post para una analista de calidad en call center sus ingresos serían de 2 a 2 millones 500 en el caso de Colombia pero si ustedes leen y espero que tengan buena vista lo que está subrayado pero se los voy a leer para ayudarles dice preferiblemente con conocimientos básicos en sistemas y o lenguajes de programación o programas de analítica de voz es decir para ser una analista de call center ya hay ciertas empresas que están pidiendo que las personas tengan algunos niveles de programación pero lo que es más interesante acerca de esta de este post es que dice que se necesita disponibilidad completa presencialmente de domingo a domingo entonces esto es para personas que claramente no tienen cargas de cuidado que puedan trabajar de domingo a domingo entonces en la literatura que hacen algo similar a lo que nosotros vamos a proponer de experimentos con elecciones discreta se lo que lo que esta literatura intenta abarcar es explicar las brechas de género por la preferencia de las mujeres hacia ciertos tipos de trabajo que les dé flexibilidad para compatibilizar sus tareas del hogar con sus responsabilidad laborales aquí voy a ir muy rápido por por cuestión de tiempo pero quisiera sentarme en el en el primer paper de bústelo etol donde también participaron compañeras nuestras de la universidad jaberiana anamaría díaz y los magdalenas alas en donde ellas crearon ofertas ficticias de empleo y las alteraban para mirar si las mujeres tenían mayor preferencias por trabajos con flexibilidad entonces es cierto que las mujeres tenían una alta disposición a pagar por un horario flexible pero dentro de un contrato de tiempo completo ellas no encontraron que las mujeres tuvieran una mayor flexibilidad por contratos a tiempo parcial ahora hay otros artículos que también hacen este tipo de experimentos con elección discreta unos para buscadores de empleos en it para para china en donde encuentran que los trabajadores valoran la flexibilidad laboral en más san paile es al de estados unidos pero no encuentran una disposición a pagar para elegir un horario estas de el de weaswell y safar en el 2017 que lo hicieron para estudiantes de pegrado en donde encuentran que las mujeres tienen mayor disposición a pagar por atributos de flexibilidad y estabilidad laboral mientras que los hombres tienen más preferencias por oportunidades de crecimiento laboral en términos de ingresos entonces toda esta literatura intenta aproximarse a estas preferencias por la flexibilidad para explicar por qué las mujeres tienden a estar en puestos de trabajo a tiempo parcial y porque la brecha salarial entre hombres y mujeres puede verse afectada por estas llamémoslas diferencias compensatorias en donde las mujeres estamos buscando unos ciertos tipos de atributos en los puestos de trabajo que los hombres no pero lo cierto es que en esta literatura la flexibilidad se asocia con estas cargas de cuidado y nosotros cerramos un poco la brecha tratando de decir bueno y qué pasa si en realidad las ofertas de trabajo en vez de hablar de flexibilidad hablan de los beneficios de cuidado que se le podrían ofrecer a quienes están postulando a ciertas ofertas entonces las dos preguntas que intentaremos responder en esta investigación son cuáles son las preferencias que tienen especialmente las mujeres pero las vamos a comparar con los hombres para postular empleos que requieren habilidades asociadas a la tecnología y algo que es muy importante es que muchos de estas ofertas vienen con algunos cursos de reentrenamiento o capacitación para que las personas puedan aprender a hacer este tipo de trabajos y la segunda pregunta y muy importante es cuál es el rol de los beneficios de cuidado que puede tener a la hora de las mujeres de aspirar a este tipo de trabajos. Entonces vamos a hacer un experimento elección discreta con algo muy novedoso y es que esto se hizo todavía cuando pues sobre todo se formuló cuando estaban todavía las restricciones de movilidad en Bogotá luego ya cuando lo hicimos ya se empezó a liberar bastante el mercado pero no quisimos hacerlo en sitio porque pues podíamos estar exponiendo todavía a los sujetos al virus. Entonces lo hicimos a través de un chatbot y ya les vamos a dar lo interesante que es esto. Hay literatura reciente que muestra que los chatbots resuelven muchas de las debilidades observadas con las encuestas tipo web en términos de la calidad de los datos lo cual pues es una buena noticia. Entonces ¿qué es lo que vamos a hacer? Listo, el experimento. Entonces el experimento a quien se les aplicó? Se les aplicó a personas que habían voluntariamente inscrito su hoja de vida en una de las agencias de empleo públicas pues de la agencia de empleo público más importante que es la Corporación Minuto de Dios es enorme y además están muy interesados en temas de trabajos con tecnología que habían buscado empleo en los últimos dos años que estaban interesados en trabajos relacionados con tecnología o contaban con efectivamente habilidades en el uso tecnológico y que tenían un nivel educativo y aspiraciones salariales acordes con las vacantes que les presentamos. Entonces algo que fue un trabajo superdispendioso y que hizo parte de este otro proyecto que ocurrió en paralelo es que nosotros no tuvimos acceso a la base de datos del minuto de Dios en una base sino tocó entrar a la página del minuto de Dios y a través de tecnologías de inteligencia artificial y minería de datos se extrajeron toda la información de las hojas de vida que fueron registradas a través del minuto de Dios. Eso fue un trabajo inmenso y se llegó a una base de datos de un potencial de 5.200 personas a las cuales podíamos contactar de acuerdo a las características que les mencioné anteriormente. Y los atributos que se presentaron en las ofertas fueron salario, el tiempo requerido de entrenamiento para acceder al trabajo y los accesos a beneficios monetarios para el cuidado. En este sentido estas ofertas eran bastante ficticias porque casi nunca las ofertas laborables hablan de los beneficios de cuidado pero precisamente una de las preguntas que teníamos en este estudio era decir qué pasa si le ofrecemos a las personas beneficios del cuidado están dispuestos a renunciar a salarios por estos beneficios y van a ver lo sorprendente de todo esto. Entonces, estas son las categorías de los salarios, estábamos en 1.300, 1.500, 1.700, 1.900 como ven un poco bastante inferiores a la oferta que les mostré pero pues es que no les estamos pidiendo un trabajo de domingo a domingo sin un trabajo más razonable de lunes a viernes. Sobre todo porque queríamos que las mujeres quisieran hacer el estudio. Y teníamos un reentrenamiento y esto pues venía por una de las personas que trabaja en Corumna, trabajó con la oficina público de empleo y tenían todo este contexto que para estos cursos de reentrenamiento usualmente son de cuatro o hasta ocho semanas o hay unos muchísimos más largos. Y los beneficios de cuidado venían por beneficios para el pago, centros de cuidados para adultos mayores, menores y personas con condición de discapacidad. Bien, esto es lo que la gente vio en su celular, entonces fue pues bastante emocionante hacer este estudio a través de un chatbot, creo que es de los pocos que yo conozco que se han hecho con esto, pero esto era lo que la gente estaba mirando en su celular, un primer mensaje de hola si registraste tu vida antes del 1º agosto en la agencia al minuto de Dios y para darle credibilidad al estudio la gente podía tocar ese link, iba a la página al minuto de Dios y veía que efectivamente estamos haciendo un estudio y que con ese estudio queríamos recuperar las preferencias que ellos tenían por los puestos de trabajo y que queríamos mejorar la oferta de los trabajos que ellos y ellas estaban interesados en aplicar, pues podían reclamar un bono de 10.000 pesos y pues había aún este era un poco el consentimiento informado pues donde les decíamos que era lo que estaban haciendo, si deseaban participar que marcaran uno y que no, sino querían participar pues que no marcaran y esto era un poco para tratar de animar algunas personas con un segundo mensaje a que participaran y lo que se les decía es bueno les vamos a presentar unas ofertas y usted debe elegir aquella opción que corresponda y antes de eso había esta pregunta que cuál es tu ocupación laboral o el área de trabajo en la que quisieras trabajar, escribe tu respuesta y ahí la gente la escribía y era una pregunta abierta precisamente porque queríamos también ver qué es lo que la gente entiende por un trabajo tecnológico sin que se lo impusieramos, además para que no fuera de una vez tan tan obvia el tema. Entonces aquí les decíamos que estas eran ofertas de empleo que vamos a presentarles que recuerden que lo que varía varía ver a el salario, el número de semanas requeridas y los beneficios de trabajo y al final del día esto era lo que les aparecía como imagen en su celular y tenían que elegir entre la opción 1, 2 pero también podían elegir ninguna de las anteriores porque les damos la opción de opt-out que es muy importante en este tipo de estudios. Aquí tengo que decir de una vez que se varió el orden de la forma como salieron los atributos, eso se hizo de forma aleatoria, algunos les aparecieron primero el salario, otros les aparecieron primero los beneficios y otros les apareció primero el tiempo de capacitación. Esto ocurrió porque en algunos de los pilotos nos dábamos cuenta que si sólo aparecía primero el salario era lo que la gente miraba y simplemente se iba por el mayor salario. Bien, luego hicimos una encuesta sociodemográfica porque pues a través de lo que la gente pone en sus hojas de vida nos daba para caracterizar algunas cuestiones que nos interesaban sobre todo, por ejemplo, los temas de cuidados y estará un poco la encuesta, una encuesta muy rápida y la gente, los que lograron llevar a cabo toda esta tarea la respondieron completamente. Entonces voy a mostrarles finalmente una muestra de 5.200 personas, nos respondieron cerca de 900, tuvimos que desechar de la muestra 200 porque nosotros teníamos en las hojas de vida la aspiración salarial y basado en eso fue que construimos las aspiraciones salariales. Esto es distinto cuando se hace un experimento en sitio, en una aula de experimentos porque no podíamos tener un computador programado. Entonces nos tocaba todo hacerlo antes y que la empresa que nos mandaba el chat lo obtuviese y ocurrió que hubo personas que a pesar de que en la hoja de vida pusieron unas aspiraciones salariales luego en el momento del experimento pusieron otras. Esto sólo para decir que a veces los seres humanos no somos tan consistentes. Bien, entonces en términos de diferencias entre hombres y mujeres no me voy a detener mucho en esto, pero la mayoría de nuestra muestra son personas que están entre los 26 y 45 años, es decir, personas que probablemente tienen cargas de cuidado asociados al cuidado de niños o niñas. Hay unas diferencias significativas entre las mujeres que tienen a cargo a menores frente a los hombres que dicen tener estas cargas de cuidado, pues la diferencia es significativa y son 12.45 puntos porcentuales. La mayoría de nuestra muestra, como era esperarse, pues son personas con educación terciaria o educación técnica o tecnológica por el tipo de ofertas que se les estaba haciendo. Y algo que es importante rescatar es que tenemos un menor número de respuestas por el lado de las mujeres que por el lado de los hombres. Entonces, nuestros resultados, si algo tienen mucho más ruido para los hombres que para las mujeres, pero aún así logramos significancia en el caso de las mujeres. Y algo que es muy importante, como se los mencioné, a pesar de que la pregunta pues tenía varios niveles, eran las cargas de cuidado y pues las mujeres reportan tener a hacer más cuidado entre semana pero también los fines de semana, especialmente por tanto estas ofertas que dicen que quieren que la gente trabaje los fines de semana, pues claramente están ahuyentando a las mujeres porque es ahí justo donde las cargas de cuidado también son mayores. Entonces voy rápido a mostrarles algunos de nuestros resultados, primero de forma descriptiva y luego la econometría. Esto es una forma descriptiva de mostrarles las probabilidades de que las personas se escogiesen el entrenamiento de una, cuatro, ocho semanas. Y como pueden ver, pues la mayoría de la gente, pues si es una semana, estoy de acuerdo, me quiero entrenar, aquí es importante decir que algo que también incluimos era que las personas durante el entrenamiento se les iba a pagar el 50% del salario. Esto es porque ahora los call centers están teniendo muchos problemas porque las personas entran a trabajar, se entrenan y les renuncian. Entonces también las empresas están teniendo una alta rotación y eso le significa costos. Entonces también queríamos mirar si la gente está dispuesta a renunciar a su salario para entrenarse. Claramente la gente está más dispuesta a entrenarse una semana y cuando esto empieza a disminuir menos. Aquí otra cuestión que vemos y no, cuánto tiempo tengo que yo me... cinco minutos, gracias. Es que los beneficios de cuidado son con beneficios de cuidado que es lo que está a la izquierda, son más deseados por las mujeres, con menores y pues en menor medida con los hombres sin menores, lo cual es de esperarse, pero si ven el 42,6% de los hombres escogieron ofertas con beneficios. Bien, en términos, algo que nos podría preocupar es que como era una muestra relativamente educada, pues que no quisieran entrenarse simplemente porque ya tenían niveles educativos más altos, pero si ustedes ven incluso aquellos que tenían niveles educativos bajos también presentan el mismo comportamiento respecto a las semanas de entrenamiento. Y respecto al salario, como es de esperarse, pues entre mayor salario, pues hay una mayor preferencia, no es monotónico por la forma como se construyen las canastas que no he entrado en detalles, pero eso se hace a través de un proceso que maximiza obtener la información sobre las preferencias reveladas de las personas. Entonces la estimación es a través de suponer que hay una función de utilidad en donde si la persona elige una de las canastas es porque esa canasta le da una mayor utilidad respecto a otra. Y lo que se hace es calcular el willingness to pay y la disposición a pagar, que es el cociente entre los coeficientes del salario y de los atributos de los cuales estamos interesados. Y aquí vendría el resultado principal de nuestro estudio. Entonces como ustedes pueden ver, pues la mayoría de los coeficientes o de la disposición a pagar disculpen por cuatro semanas no son estadísticamente significativos y si algo la gente no está dispuesta a pagar, sino que habría que pagarles para que se entrenaran cuatro semanas. Y este pago que habría que hacer para que las personas entrenen ocho semanas es aún mayor, pero como pueden ver, hay mucho ruido dependiendo de la muestra cuando la empezamos a dividir por subgrupos. Algo que es importante es que la disposición a pagar por beneficios de cuidados en mujeres era de 428.000 pesos. Esto es significativo en el sentido que es el 42% del salario mínimo. Y las mujeres estaban dispuestas a pagar por esto. Entonces si ustedes ven, el rojo son mujeres con menores, el verde son hombres con menores, entonces en mujeres y hombres con menores no hay diferencias estadísticamente significativas, pero esto se debe también al tamaño de la muestra cada vez que la partimos, perdemos, precisión. Pero lo que sí es interesante es que en los hombres sin menores y las mujeres sin menores hay una diferencia estadísticamente significativa con el de las mujeres con menores. Ahora, algo que les puede preocupar es, bueno, y el orden de las pantallas alteró el resultado. Esto es analizando por orden de pantalla y como el orden por el cual aparecieron los atributos, no la pantalla, sino los atributos en la pantalla y como ven, pues todos los intervalos de confianza se solapan. Entonces, yo creo que voy bien de tiempo, ¿no? Es que soy pésima para esto. Listo. Además, es la primera vez que lo presentes. Listo. Entonces, ¿qué podemos aprender o cuáles podrían ser estas conclusiones preliminares de este estudio? El primero es que decirle a la gente que pague por el entrenamiento es pésima idea, las personas no están dispuestas a pagar por entrenamiento, aunque la verdad como hicimos el experimento que las personas renunciarán a 50% de salario nos da a entender que en cierta medida sí, pero no, eso es una limitación del estudio de la forma como se hizo ese framing. Pero algo que sí es completamente, yo creo que interesante, es que los beneficios de cuidado son valorados por todas las personas que participaron en el estudio. Todas las personas estaban dispuestas a pagar por los beneficios de cuidado, solo que las mujeres con menores estaban dispuestas a pagar el doble que las personas sin menores a cargo. Lo que quiere decir es que para las mujeres con menores, estos beneficios pueden llegar a ser muy importantes. Limitaciones, pues muchos, porque esto es una muestra grande, un primer gran piloto que hicimos y que fue muy interesante, pero lo primero es que la muestra fue pequeña para las mujeres y que no corregimos, y me faltó una R, por inatención. Es decir, el hecho de que las personas de pronto estuvieran respondiendo cualquier cosa. Ahora, en términos de recomendaciones de política, y creo que lo sabemos, y es que estas políticas de inserción laboral en áreas tecnológicas no pueden ser neutrales al género. Deben considerar el hecho de que las mujeres enfrentan una mayor escasez de tiempo respecto a los hombres y que las personas no están dispuestas a renunciar a sus salarios para poder formalizarse. Pero sobre todo, pues es importante empezar a articular el sector privado en las políticas de cuidado, porque lo que nos está mostrando este estudio que puede ser muy importante para el sector privado es que si el sector impierta en políticas de cuidado, probablemente la gente está dispuesta a recibir menores salarios por esos beneficios de cuidado que se les puede prestar. Y eso sería todo. Muchísimas gracias.