Laboratoria — Bootcamp de Requalification en IA et Analyse de Données pour les Femmes au Mexique

Laboratoria, fondée à Lima, au Pérou, en 2014, organise des bootcamps gratuits de six mois financés par un partage de revenus, formant des femmes - dont beaucoup sont des professionnelles de première génération issues de foyers à faible revenu - au développement web, au design UX et à l'analyse de données. Elle a ouvert une opération à Mexico et ajouté un second centre de formation à Guadalajara en 2018, et opère désormais dans 11 pays d'Amérique latine.

Perfectionner les compétences des femmes pour des carrières technologiques, en articulant explicitement le programme autour de l'ère de l'IA, étant donné que les emplois des femmes présentent environ trois fois le risque d'automatisation de ceux des hommes ; a ajouté des modules 'fondamentaux de l'IA et de l'analyse de données' et un accompagnement de recherche d'emploi assisté par IA au volet employabilité.

L'apprentissage technique basé sur des projets est combiné à du mentorat, à une préparation aux entretiens et à un accompagnement à la négociation salariale émanant d'un réseau de plus de 1 300 employeurs partenaires.

Americas Quarterly a documenté plus de 1 600 diplômées avec un taux d'achèvement supérieur à 80 % et environ 80 % de placement professionnel dans les six mois au Pérou, au Mexique, au Chili, au Brésil et en Colombie, et a retracé une évolution de la part des femmes dans la main-d'œuvre des programmeurs web au Pérou, passant de 7 % (2014) à 17 % quatre ans plus tard, citant un sondage indépendant de la communauté Mozilla sur la main-d'œuvre. Les propres rapports de Laboratoria indiquent qu'elle a servi plus de 10 000 femmes depuis 2014 dans 11 pays, avec un taux de placement axé sur l'emploi de 73 % et une augmentation salariale moyenne d'environ 3 fois pour les diplômées.

Aucune évaluation d'impact indépendante avec un groupe de comparaison apparié n'a été identifiée, et les chiffres de taux de placement et de multiplicateur salarial varient quelque peu entre les propres documents de Laboratoria et le journalisme extérieur - plus probablement en raison de périodes et de définitions de rapport incohérentes que de chiffres fabriqués, mais cela signifie que l'effet causal sur le revenu n'est pas rigoureusement établi.