Para crear un programa de DEI que funcione, necesita métricas

Para crear un programa de DEI que funcione, necesita métricas

Los datos te ayudarán a identificar los mayores problemas, y a conseguir la aceptación de los escépticos.

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por Joan C. Williams, Rachel M. Korn, y Asma Ghani

Resumen

Las investigaciones recientes y en curso de los autores describen varias situaciones en las que los datos han contribuido a ayudar a las empresas a progresar en materia de diversidad, equidad e inclusión. En un bufete de abogados, los defensores del DEI querían cambiar el sistema de asignación de oportunidades laborales de la firma para hacerlo más equitativo. Chocaron contra una pared de ladrillos, hasta que los escépticos vieron los datos que mostraban que los asociados blancos recibían muchas más horas facturables que las mujeres o los empleados de color. Y dos firmas de tecnología utilizan métricas para determinar dónde es necesario corregir sus procesos de contratación. Como concluyen los autores: Si el programa de DEI de su empresa no se basa en métricas, está desperdiciando dinero con la esperanza de que vuelva a su bolsillo.

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Es fácil reservar dos horas para un taller y dar por terminado el día, pero las empresas que realmente se comprometen a avanzar en su diversidad, equidad e inclusión (DEI) están preparadas para un trabajo más pesado. Lograr un cambio real requiere cambiar los sistemas que corroen la inclusión, es decir, las personas tener que desarrollar nuevos hábitos.

A pesar de que a la gente le gusta viejos hábitos.

He aquí un ejemplo. Cuando el director de diversidad e inclusión y socio a cargo de la diversidad y la inclusión de un bufete de abogados propusieron cambiar el sistema de asignación de oportunidades de trabajo de la firma, se encontraron con un muro de escepticismo. Los socios están bajo mucha presión para cumplir y, al mismo tiempo, mantener bajas las horas facturables cobradas al cliente, y muchos creen que el camino menos arriesgado hacia el éxito es seguir dando trabajos de alto perfil a las personas con las que han trabajado en el pasado. En otras palabras, sus viejos hábitos les funcionaban y veían el riesgo al intentar cambiarlos.

Pero estos viejos hábitos no funcionaban para todo el mundo. Cambiar la forma en que las personas acceden a oportunidades valiosas es uno de los desafíos más importantes a los que se enfrentan las organizaciones comprometidas a mejorar la DEI En una industria tras otra, nuestra investigación muestra que entre el 81 y el 88% de los hombres blancos afirman tener un acceso justo a tareas que mejoran su carrera. Para otros grupos, ese porcentaje cae hasta un 50%.

¿Cuál es el camino más corto alrededor de una pared de ladrillos? Métricas.

Usar las métricas para conseguir la aceptación

En un bufete de abogados, donde el modelo de negocio se basa en las horas facturables, conseguir suficientes horas es un requisito previo para tener éxito. Así que, el director de diversidad e inclusión y el socio a cargo de la diversidad y la inclusión calcularon algunos números para los asociados que inician su carrera en dos de sus grupos de práctica más grandes. Analizaron las horas facturables del mismo período de seis meses a lo largo de dos años y descubrieron que los hombres blancos tenían una media de 225 horas más al año que todos los demás grupos y hasta 339 horas más que las personas de color.

Estos datos convirtieron a uno de sus mayores escépticos en su mayor defensor: «Pasó de la luz amarilla a la doble verde tras analizar los datos». Con la ayuda del grupo de trabajo, propusieron un cambio: una opción para canalizar las tareas de los abogados en sus dos primeros años de ejercicio a través de un nuevo sistema centralizado. También crearon un incentivo para hacerlo: los socios podían «cancelar» las horas asignadas a través del nuevo sistema (es decir, no cobrárselas al cliente). Esto minimizó el riesgo de usar el nuevo sistema.

El siguiente paso fue una prueba piloto en uno de los departamentos más grandes de la firma. Una vez más, las métricas desempeñaron un papel central. El director de diversidad e inclusión y el socio a cargo de la diversidad y la inclusión crearon gráficos que mostraban las horas facturables de cada abogado junior y el número de socios con los que había trabajado (otro indicador importante para el ascenso). Luego los compartieron con todos los abogados supervisores. «Le explico que lo que queremos es un gráfico circular que esté bien equilibrado y les pregunto qué les facilitaría dar trabajo a las personas que tienen menos horas», dijo el socio responsable de diversidad e inclusión.

Estas conversaciones han demostrado ser transformadoras. Un socio protestó: «Utilizo a todo el mundo, tengo mucho trabajo», pero se dio cuenta del nuevo sistema cuando los datos mostraron lo contrario. «Los datos son la herramienta más poderosa», dijo el socio a cargo de la diversidad y la inclusión.

Uso de métricas para determinar qué es lo que hay que arreglar

Conseguir la aceptación es solo una de las formas en que las métricas resultan esenciales. Las métricas también pueden determinar dónde surgen los problemas. Tome la contratación. La contratación se compone en realidad de cinco procesos diferentes: reunir un grupo de candidatos, revisión del currículum, entrevistas, ofertas y paquetes de compensación. Si su contratación es demasiado homogénea, necesita saber cuál (s) de estos procesos corregir.

Dos de nuestros experimentos, actualmente en curso, destacan este punto. Ambos implican la contratación, una en una empresa de tecnología intermedia y otra en un unicornio tecnológico. Si observa los datos, resulta que las empresas tienen dos problemas de primer pedido muy diferentes.

El unicornio de la tecnología depende en gran medida de los «clientes potenciales», que incluyen referencias internas y candidatos examinados por los reclutadores. Los datos muestran que los hombres de ascendencia asiática representaban 20,3 puntos porcentuales más de clientes potenciales, en comparación con su composición en el grupo de solicitudes. Las mujeres de ascendencia asiática representaron 7,2 puntos porcentuales más, mientras que los hombres blancos representaron 2,4 puntos porcentuales más. Las mujeres blancas y las minorías subrepresentadas (URM) no asiáticas de todos los géneros representaron entre 3,2 y 14,2 puntos porcentuales menos de las referencias en comparación con su representación respectiva en el grupo de solicitudes.

Si esta empresa cambiara un elemento del proceso de contratación, debería ser igualar el grupo de clientes potenciales. Esto requerirá ponerse en contacto de forma proactiva con fuentes de talento diverso, limitar la contratación de referencias o ambas cosas.

La empresa de tecnología intermedia se enfrentó a un desafío muy diferente. Cuando analizamos un subconjunto de calificaciones que los candidatos recibieron durante las entrevistas, descubrimos que los hombres blancos recibían ofertas de trabajo con puntuaciones en las entrevistas muy inferiores a las de cualquier otro grupo, mientras que las mujeres de URM y las mujeres blancas necesitaban las puntuaciones más altas para recibir ofertas. Los hombres blancos solo eran rechazados si obtenían puntuaciones muy bajas, mientras que las mujeres de URM eran rechazadas incluso cuando tenían puntuaciones mucho más altas que las de los hombres blancos rechazados.

Si esta empresa cambiara una cosa, tendría que utilizar métricas, rúbricas y criterios de selección de objetivos para controlar esta omnipresencia Sesgo de «demuéstralo de nuevo». UN estudio recientedescubrió que entre el 30 y el 50% de la diferencia en la promoción de género se debe a que los hombres blancos son juzgados por su potencial, mientras que todos los demás tienen que demostrar su valía una y otra vez.

Este tipo de información puede ahorrarle a la empresa mucho tiempo, dinero y problemas. Sin métricas precisas, un esfuerzo de DEI puede gastar mucho tiempo y dinero intentando arreglar algo incorrecto.

Ese es solo un mensaje que contenían las estadísticas de las dos empresas de tecnología. En el nivel más básico, los datos mostraban que diferentes grupos tenían problemas en las dos empresas. En la empresa intermedia, los hombres blancos experimentaron una escalera mecánica invisible que aumentaba constantemente su ventaja: recibían ofertas a precios más altos en general (en comparación con las tarifas de solicitud) y lo lograban mediante la revisión del currículum y las entrevistas a precios más altos de lo que cabría esperar dado su representación en el grupo inicial. En el unicornio, los estadounidenses de origen asiático recibieron un impulso temprano en la etapa de referencia que persistió durante todo el proceso. Sin embargo, había escasez de mujeres asiático-estadounidenses en los niveles superiores, lo que sin duda debería ser el centro de atención.

Las métricas también mostraron que las personas de grupos subrepresentados se enfrentaban a diferentes desafíos en cada empresa. En Unicorn, pero no en la empresa de tecnología intermedia, las URM recibían ofertas a un precio más bajo en comparación con su tarifa de solicitud. En ambas empresas, los hombres de URM se enfrentaban a desafíos diferentes a los que se enfrentaban las mujeres de URM. Los hombres de URM solicitaron a ambas empresas con tasas mucho más bajas que su participación en la población. No ocurrió lo mismo con las mujeres de URM… pero tenían menos probabilidades que los hombres de recibir ofertas una vez que entraban en la piscina. Por lo tanto, la solución para ambas empresas es llegar más eficazmente a los hombres de URM, pero también controlar los prejuicios en la contratación para que no descarrile a las mujeres de URM.

En ambas compañías, las mujeres blancas representaban una participación mucho menor del grupo de ofertas de lo que cabría esperar dado el número de solicitudes. El sesgo tiene un efecto agravante: aunque las mujeres blancas solo tenían un poco menos de probabilidades de superar cada fase, en la fase de oferta su representación en el grupo había caído entre 7 y 9 puntos porcentuales en comparación con su porcentaje de solicitudes.

Ambas compañías tienen que esforzarse por controlar los prejuicios en las entrevistas: los hombres blancos tuvieron el mayor éxito en las entrevistas, probablemente como resultado del favoritismo dentro del grupo; los grupos dominantes tienden a favorecer a los demás miembros de su grupo. Las mujeres blancas fueron atacadas en ambas compañías, probablemente reflejando «sesgo por la cuerda floja»: Las mujeres que eran asertivas pueden haber sido vistas como «demasiado» y las mujeres que no eran «demasiado mansas». Pero el otro grupo al que le fue relativamente mal en las entrevistas difería en las dos compañías: URM hombres y mujeres en la startup unicorn y, fascinantemente, hombres asiáticos en la empresa intermedia. En esa empresa, el sesgo en las entrevistas puede estar dejando inconsciente a los hombres de ascendencia asiática, a pesar de que sus calificaciones medias fueron más altas que las de los hombres blancos, los hombres de URM y las mujeres asiáticas.

¿Le hemos convencido de que vale la pena invertir en métricas de DEI? Sin métricas, está tirando dinero al viento con la esperanza de que vuelva a su bolsillo. Las empresas inteligentes han dejado de hacer eso. Seguimos lanzando experimentos en las empresas, con una generosa subvención de Walmart. De hecho, en asociación con el Conference Board, vamos a abrir una nueva cohorte de 30 empresas que quieren recopilar métricas y utilizar interruptores de sesgo basados en pruebas para resolver los problemas que encuentren. Estamos contratando a esas empresas ahora; esté atento para obtener más información y póngase en contacto con nosotros si le interesa.

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  • Joan C. Williams es profesora distinguida de Derecho en la Universidad de California-Hastings, titular de la Cátedra de la Fundación Hastings y directora fundadora del Centro de Derecho de la Vida Laboral. Experta en desigualdad social, es autora de 12 libros, entre ellos Bias Interrupted: Creating Inclusion for Real and for Good (Harvard Business Review Press, 2021) y White Working Class: Overcoming Class Cluelessness in America (Harvard Business Review Press, 2019). Para conocer su enfoque basado en pruebas y métricas para erradicar los prejuicios implícitos en el lugar de trabajo, visita biasinterrupters.org.
  • Rachel M. Korn es la Directora de Investigación del Centro de Derecho de la Vida Laboral de la Facultad de Derecho de la Universidad de California (Hastings).
  • Asma Ghani es investigadora asociada del Center for WorkLife Law de la UC Hastings. Es psicóloga social y experta en investigación sobre la interseccionalidad, es decir, examina cómo las múltiples identidades y los sistemas de opresión se superponen para crear una desigualdad de múltiples capas y la mejor manera de mitigar esa desigualdad.

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