7 maneras en que los recursos humanos pueden construir una cultura más justa e informada de datos

7 maneras en que los recursos humanos pueden construir una cultura más justa e informada de datos
7 maneras en que los recursos humanos pueden construir una cultura más justa e informada de datos

Heather Whiteman, Ph.D.

Los datos y análisis de personas son ahora uno de los las habilidades más calientes y más demandadas para profesionales de RRHH y se clasifica como uno de los tendencias más importantes del capital humano para las organizaciones de hoy en día. Las empresas están buscando datos para informar a las decisiones y responder preguntas como: ¿Quién se irá y cuándo? ¿Cómo se comparan nuestras capacidades con los competidores? ¿Qué habilidades y talento necesitamos? Este tipo de datos proporciona información y puede ayudar a los tomadores de decisiones respondiendo a estas preguntas y mucho más.

Pero este aumento en el uso de datos ha surgido con preguntas acerca de la capacidad de los procesos basados en datos para introducir o perpetuar sesgos y su impacto más amplio en la equidad en el lugar de trabajo.

Como humanos, tenemos casi 200 tipos de sesgo cognitivo que afectan nuestra toma de decisiones. Los vemos cuando notamos a otros que tienden a buscar solamente información que confirma lo que ya creen (sesgo de confirmación) o cuando escuchamos a alguien decir que «lo sabía todo el tiempo» después de que se haya producido un evento (sesgo retrospectiva).

No todos los sesgos son malos. Muchos nos ayudan a tomar decisiones más rápidamente y pueden ahorrar tiempo y poder intelectual en un mundo con plazos cortos y demasiada información. El problema es que, a veces, nuestros datos pueden reflejar sesgos humanos dañinos y codificar los errores inconscientes de las personas que diseñan, recopilan y usan los datos. La cuestión de la imparcialidad surge cuando los datos sesgados afectan el juicio e introducen errores en nuestros datos, procesos y tecnología de RRHH.

Pero la historia no es todo la fatalidad y la tristeza. Los datos no tienen por qué ser una esponja absorbiendo sesgos humanos. Los datos también pueden conducir a una toma de decisiones más justa al reducir las interpretaciones subjetivas (y posiblemente sesgadas) de las decisiones humanas. La tecnología basada en la analítica podría incluso ser capaz de identificar y eliminar los sesgos humanos implícitos. ¿Pueden los datos y la tecnología eliminar el sesgo humano? No, no del todo. Pero es posible usarlo para minimizar el sesgo y aumentar la equidad.

Estas son siete maneras en las que los líderes pueden ayudar a su empresa a garantizar una cultura de decisiones de RRHH más justas basadas en datos:

1. Elaborar definiciones de equidad en toda la organización.

Probablemente nunca construirá una sola definición métrica o universal de equidad que se aplique en todos los casos; de hecho, hay más de 45 definiciones de «fairness» en inglés que aparece en el Glosario de desarrolladores de Google. Así que empieza por identificar los aspectos más prioritarios de la equidad de su organización. A continuación, cree varias definiciones compatibles basadas en métricas y estándares que funcionen en diferentes casos de uso y circunstancias.

Por ejemplo, si la inclusión es una prioridad máxima, puede comenzar definiendo qué significa y cómo se ve la inclusión en su organización. A continuación, defina las formas de medir la inclusión (o su ausencia) para que pueda realizar un seguimiento y evaluar el progreso. Este puede ser un buen momento para pedir a sus colegas de análisis que le ayuden con las técnicas de medición y la interpretación de los resultados.

2. Promover la equidad con un sólido caso de negocios.

Explique por qué la equidad es esencial para su resultado final. Presente sus ideas en términos de negocio y obtenga el apoyo de las partes interesadas de confianza conocidas por tomar decisiones empresariales basadas en pruebas. Por ejemplo, dibuje una línea clara entre la equidad y la diversidad. Luego comparte cómo un estudio reciente de McKinsey que abarcaba 15 países y más de 1.000 empresas descubrieron que los que se encontraban en el cuartil superior de la diversidad de género, étnica y cultural superaron a los de la parte inferior en un 25 a 36%. No hay nada como métricas sólidas para admitir tu caso.

3. Abrazar la tecnología mientras acepta sus límites.

La tecnología puede ser una herramienta poderosa para identificar y corregir el sesgo en los procesos de las personas. Puede que nunca sea capaz de asegurarse de que todas las decisiones informadas sobre los datos sean justas y que se aborde todo sesgo, pero no permita que la falta de perfección le impida aprovecharla. Cada día surgen nuevas tecnologías que apoyan la equidad en la toma de decisiones de recursos humanos basada en datos. Por lo tanto, manténgase al día sobre los nuevos desarrollos de productos y cree una cartera en constante evolución de software, herramientas y procedimientos enfocados en aumentar la equidad.

4. Llevar a cabo auditorías de equidad.

Las auditorías de equidad son métodos objetivos y sistemáticos que analizan las políticas, prácticas y procedimientos de datos personales de una organización. Los objetivos de auditoría varían: un objetivo podría ser buscar posibles problemas que hagan que una organización sea responsable de acciones legales. Otra podría ser determinar formas de mejorar las prácticas relacionadas con la equidad.

Una auditoría de la equidad podría hacerse mediante herramientas de software, con la ayuda de un experto externo o incluso mediante un examen interno. Lo más importante es que sean completadas regularmente por alguien que entienda las definiciones de equidad de su organización y que cualquier problema u oportunidad se resuelva sobre ellos.

5. Encuentre la causa subyacente de su problema.

Cuando descubra un problema, busque los supuestos o procesos subyacentes que deben cambiarse. Los sesgos son a menudo inconscientes, y la injusticia generalmente es el síntoma de más de una sola decisión. Esto hace que la causa subyacente de un problema sea difícil de detectar.

Considere la posibilidad de utilizar un enfoque amado por los niños pequeños de todo el mundo: Pregunte «¿por qué?» por lo menos cinco veces. Aquí hay un ejemplo de cómo la técnica podría funcionar para usted. Problema: La diversidad en nuestra organización es del 45%, pero solo el 5% de los ejecutivos coinciden con nuestra definición de diversa. ¿Por qué? Porque contratamos a la mayoría de ejecutivos de fuera de la compañía. ¿Por qué? Porque nuestro talento interno no tiene suficiente experiencia de liderazgo en nuestra industria. ¿Por qué? Porque no han tenido suficientes oportunidades de desarrollo de liderazgo alineadas con nuestros objetivos empresariales. ¿Por qué? Porque no tenemos los recursos para proporcionar oportunidades de desarrollo de liderazgo específicas de la industria. ¿Por qué? Porque no lo priorizamos a la hora de establecer metas y presupuestos… oh… ¡Bingo! Tal vez el problema no es 5% de diversidad ejecutiva, tal vez eso es sólo un síntoma.

Por lo general, hay múltiples causas subyacentes y simplemente identificar causas potenciales no resolverá el problema. Sigue siendo necesaria la acción. Sin embargo, hasta que identifique y resuelva los problemas subyacentes, no verá ningún cambio.

6. Hacer que la colaboración diversa y entre grupos sea imprescindible.

Un grupo diverso será mejor capaz de identificar y resolver problemas de parcialidad injusta en sistemas. Así que asegúrese de incluir a individuos con una diversidad de pensamiento y experiencia en cada etapa del proceso para reducir la probabilidad de sesgos involuntarios que se arrastran desapercibidos.

Solicite información de toda la organización reuniendo a expertos de varios departamentos, como recursos humanos, datos, tecnología y legal, para identificar y promover oportunidades para sistemas de datos nuevos o mejorados relacionados con las personas. Colabore con proveedores o profesionales de datos internos para desarrollar y mejorar prácticas operativas y estándares éticos que hagan más justo el uso de los sistemas de datos relacionados con las personas.

7. Mantenga la H en HR.

En muchos casos, no hay —y no debería haber— un sustituto del juicio humano en la toma de decisiones de RRHH. La equidad en la contratación, la evaluación de los empleados y otras decisiones de recursos humanos requiere la participación humana.

Considere el proceso de entrevista: Es completamente posible en estos días eliminar el ser humano y permitir que los datos de las entrevistas en video para tomar decisiones. Cuando se le preguntó acerca de tal enfoque, el 67% de los encuestados en un Estudio de Pew Research consideraron que esto sería inaceptable. ¿Las razones por las que dieron? Sería defectuoso o parcial y que «los humanos deberían evaluar a los humanos». Entre aquellos que creen que es aceptable, todavía creen que este enfoque tendría defectos, parcialidad e implicaciones de equidad. También hubo un reconocimiento de que no debería ser el único punto de datos utilizado en el proceso. En lugar de dejar que los datos se apoderen, explore cómo los humanos y los datos funcionan mejor juntos. Algunos métodos prometedores de toma de decisiones de recursos humanos combinan máquinas y humanos para reducir el sesgo. Esta clase de técnicas incluye Toma de decisiones «humana en el bucle» en el que se utilizan datos para proporcionar opciones o recomendaciones que los seres humanos luego verifican o elijan. Tales técnicas pueden ayudar a recordarnos que los datos de RRHH representan personas reales con vidas reales, no sólo números que se analizarán sin más reflexión.

La equidad se está convirtiendo en una parte importante del éxito empresarial, que se logra haciendo lo correcto por las personas y haciendo lo correcto en el mundo. Nuestro nuevo entorno basado en análisis ofrece oportunidades para definir la equidad para la organización, crear un caso de negocio para ella y colaborar con grupos dentro y fuera de la organización para crearla y mantenerla. El reto consiste en ser conscientes de las oportunidades y aprovecharlas cuando aparezcan.

 

 

Heather Whiteman, Ph.D.

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