Género en Evidencia

Género en Evidencia enseña a producir, interpretar y usar datos con perspectiva de género para el diseño de políticas públicas y el debate público. Incorpora de manera transversal herramientas de inteligencia artificial para el análisis y la comunicación de esos datos, con un enfoque crítico sobre sesgos, ética y uso responsable.

Maia Mindel aborda las brechas de desigualdad de género en el mercado de trabajo, la pobreza y el impacto de la IA en el mercado laboral; Gabriela Marzonetto trabaja la economía del cuidado con encuestas de uso del tiempo, cuentas satélites de trabajo no remunerado y las tres R de reconocer, reducir y redistribuir; y Natalia Gherardi se ocupa de las mediciones de violencias contra las mujeres y del acceso a la justicia.

Marisa Miodosky abre con estadísticas desagregadas por sexo, sistemas de indicadores y las tres autonomías de las mujeres; vuelve con innovación pública en transporte, desarrollo urbano y recursos humanos basada en datos; y cierra con estrategias para comunicar datos con visualizaciones, historias, infografías, campañas e informes para diferentes audiencias.