3 Estrategias para reducir el sesgo en las evaluaciones de liderazgo

Las evaluaciones de liderazgo de tipo encuesta prometieron estandarizar la forma en que los líderes son evaluados en las organizaciones. Sin embargo, los datos de las encuestas todavía pueden reflejar y reforzar los sesgos comunes. Para tratar de corregir el sesgo en estas evaluaciones, los autores recomiendan tres estrategias al desarrollar preguntas de la encuesta: 1) hacer que la gente califique a un líder ideal antes de calificar a su líder real; 2) Exigir a los evaluadores que den ejemplos cualitativos específicos para cada comportamiento calificado; y 3) Crear fricción durante el evaluación para ralentizar a las personas y hacerlas conscientes de posibles sesgos.

Los cuestionarios de liderazgo son omnipresentes en las organizaciones de hoy en día. Las encuestas son una herramienta común para medir el potencial de liderazgo, ayudar a determinar si los empleados deben ser promocionados o se les debe otorgar una bonificación, y comprender la cultura de liderazgo de una organización.

El impulso hacia las evaluaciones de tipo encuesta fue impulsado por una insatisfacción general con los procesos más antiguos y más anécdotos que conllevaban mucha subjetividad. Las encuestas enviadas a los líderes, a sus empleados, o a veces incluso de forma 360 prometieron más objetividad, suponiendo que los datos obtenidos reflejen con exactitud la realidad.

Pero sabemos que los datos de la encuesta todavía reflejan sesgos comunes. Por nombrar sólo unos pocos: Los hombres son generalmente evaluado más favorablemente que las mujeres. Los hombres más altos son juzgado a mejores líderes que los más cortos. Los blancos son evaluado más favorablemente que las personas de color. Líderes convencionalmente atractivos y aquellos con estructuras de cara angular también se evalúan más favorablemente. Las personas que tienen valores similares (políticos, religiosos, etc.) son fácilmente perdonadas. Algo es fundamentalmente defectuoso en la evaluación, y esta lista es sólo la punta del iceberg.

Si las encuestas de liderazgo no son una medida precisa del comportamiento de liderazgo, ¿qué miden? La respuesta es percibido eficacia líder en lugar de real comportamientos de liderazgo. Los académicos han tardado décadas en comprender la importancia de esta distinción a la hora de evaluar a las mujeres en el liderazgo. Las organizaciones a menudo operan con datos que capturan en qué grado se percibe a alguien como líder y menos si esa persona realmente es un buen líder a través de sus acciones. Esto es importante porque con el tiempo, el buen liderazgo percibido puede resultar altamente ineficaz. Por ejemplo, la investigación ha demostrado que los narcisistas a menudo percibidos como buenos líderes pero no son necesariamente eficaces.

Los practicantes no están solos en este concepto erróneo. De hecho, los investigadores de liderazgo de todo el mundo están replanteando tanto su uso de cuestionarios que dedicar secciones enteras de revistas científicas de primer nivel. Beca cada vez está de acuerdo que tenemos que mejorar para captar e interpretar los comportamientos reales de liderazgo.

Naturalmente, métodos alternativos de evaluación como la observación (mediante la cual se observan y codifican cuidadosamente los comportamientos de liderazgo), formas indirectas de medición mediante la recopilación discreta de datos (por ejemplo, a través de contenido de correo electrónico o análisis de red), y experimentos (en los que grupos de participantes están expuestos a diferentes conductas de liderazgo) a disposición de los investigadores pueden no ser realistas en el lugar de trabajo. Es probable que aquí las encuestas de liderazgo permanezcan hasta cierto punto, y debemos considerar cuidadosamente cómo se construyen e interpretan estas encuestas para minimizar el sesgo tanto como sea posible.

Una forma de reducir el sesgo en las encuestas es prestar especial atención a la forma en que se hacen las preguntas, según la teoría clásica de pruebas. Por ejemplo, esto incluye pedir ejemplos de comportamientos específicos sobre evaluaciones generales como «mi líder es justo» o «mi líder es solidario». Tales comentarios amplios en su mayoría le dirá si el evaluador le gusta a su líder y poco más.

Si bien esos ajustes pueden ayudar a mejorar la exactitud de las encuestas de liderazgo, sigue existiendo el riesgo de sesgo. Pero no es necesario ser estadístico o investigador para crear encuestas de liderazgo que reduzcan el riesgo de sesgos comunes. Recomendamos estas tres estrategias que cada una proporciona un medio para obligar a los encuestados a reflexionar sobre sus respuestas para romper el sesgo implícito que de otro modo podría guiar las respuestas.

1. Que la gente califique a un líder ideal antes de calificar a su líder real. Cuando calificamos a los líderes, podemos ser influenciados por nuestros puntos de vista de liderazgo ideal. Por ejemplo, cuando se autocalifican, típicamente somos guiados más por quién quiere ser (nuestro ser ideal) que por lo que realmente hacemos (nuestro yo real). Un simple truco para combatir este sesgo es hacer que los líderes calificen su ser ideal (¿quién te gustaría ser?) antes de calificar su yo real (¿quién eres en este momento?). Haciendo esto aumenta drásticamente si las autocalificaciones y las calificaciones de otras personas están positivamente correlacionadas, lo que sugiere una evaluación más precisa. Las autoevaluaciones no solo serán más precisas, sino que también pueden ofrecer ideas sobre cómo la persona puede desarrollarse como líder.

Del mismo modo, pedir a los evaluadores que calificen primero sus cualidades ideales de liderazgo antes de calificar a su líder real filtra parte de su percepción sesgada de lo que un líder debería ser. Además de contar con datos más precisos de la encuesta, recordar a las personas sus filtros perceptivos puede extenderse más allá de completar una encuesta hasta reconocer sesgos en otras tareas de liderazgo (por ejemplo, selección, gestión del desempeño, sesiones de retroalimentación).

2. Exija a los evaluadores que den ejemplos específicos y cualitativos para cada comportamiento clasificado. Por ejemplo, cuando se le pregunta si un líder ofrece oportunidades de desarrollo, también se debe pedir a los empleados que proporcionen ejemplos específicos. Tener que encontrar ejemplos concretos hará que las personas reflexionen más profundamente sobre la calidad real y la frecuencia de tales comportamientos. Por un lado, estas reflexiones impulsadas ayudarán a los empleados a calibrar sus puntuaciones de evaluación numérica para su líder, aumentando así su validez. Por otro lado, exigir que las puntuaciones numéricas sean respaldadas con ejemplos concretos también ayudará a los líderes evaluados a comprender mejor cómo su comportamiento impacta en otros, mejorando así la utilidad de la retroalimentación para su desarrollo.

Proporcionar ejemplos concretos de comportamiento del líder puede ser difícil para los empleados, especialmente si la información es sensible, como en el caso de un comportamiento abusivo. Para garantizar que los empleados sean honestos en sus informes, se les debe proporcionar pruebas de que sus respuestas serán anónimas y tratadas de forma confidencial. Los informes deben, por ejemplo, ir a Recursos Humanos para la agregación y la moderación antes de ser devueltos al líder en cuestión.

3. Crear lo Jennifer Eberhardt llamadas» fricción» durante la evaluación. El sesgo tiende a aparecer cuando las personas toman decisiones rápidas, confiando en heurística en lugar de datos objetivos. Ralentizar a las personas y hacerlas conscientes de posibles sesgos antes de evaluar a un líder puede recordarle a las personas que basen su evaluación en comportamientos específicos.

Diseñar ajustes y empujones, como cuadros de diálogo, advertencias o mensajes de confirmación que aparecen antes y después de que la gente evalúe a un líder, debería permitir a los encuestados evaluar su razonamiento y reducir la incidencia de sesgos. Por ejemplo, antes de completar una evaluación del líder, se podría recordar a los evaluadores cómo el sesgo implícito puede conducir a un comportamiento discriminatorio involuntario pero consecuente que tiene consecuencias negativas para esos líderes. Nextdoor, la red social basada en el vecindario, utilizó este proceso con éxito; tomando medidas para ralentizar a la gente cuando reportan actividades sospechosas reducción de los casos de elaboración de perfiles raciales en la plataforma en un 75%.

Cuando estas recomendaciones se ponen en práctica, pueden desentrañar por qué algunos son percibidos como un buen líder de lo que realmente los convierte en un buen líder. Por supuesto, tanto la eficacia percibida como la real son necesarias para un buen liderazgo. Sin embargo, la identificación de esta diferencia puede dar a una organización la oportunidad de promover a alguien que lidera eficazmente pero que (todavía) no es percibido como un líder. Pueden darle a ese individuo la oportunidad de ser un líder y así cambiar gradualmente la percepción de los demás dentro de la organización de lo que se necesita para ser un buen líder, sincronizando así la imagen de un líder ideal y un comportamiento de liderazgo efectivo dentro de la organización.

Mientras los humanos sean observadores, habrá algún error en la observación. Los humanos no fueron construidos para percibir objetivamente la información, sino para darle sentido inmediatamente. Este último continuará distorsionando los datos incluso si hacemos todo lo posible para mantener el impacto bajo. Todos tenemos la responsabilidad de corregir ese sesgo por el bien de las organizaciones y de las personas que trabajan para ellas.

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