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Servir a los accionistas no significa poner las ganancias por encima de todo

Se preocupan por la sociedad en general.
Servir a los accionistas no significa poner las ganancias por encima de todo
Resumen.

¿La única responsabilidad de las empresas es maximizar los beneficios, como argumentó Milton Friedman en 1970? Nuestro punto de partida es que a los accionistas les importa algo más que el dinero. Muchos accionistas pagan más por el café de comercio justo, o compran autos eléctricos en lugar de consumir gasolina más baratos, porque, utilizando la jerga económica actual, son prosocial. Se preocupan, al menos en cierta medida, por la salud de la sociedad en general. ¿Por qué no querrían que las empresas en las que invierten se comporten de manera similar? Para un observador casual, la diferencia entre el bienestar de los accionistas y el valor del accionista puede parecer pequeña. Sin embargo, es sobre la base del principio del valor del accionista que los consejos de administración y los tribunales de justicia de las empresas rechazan la capacidad de los accionistas de influir en la política corporativa en cuestiones sociales que les interesan a los accionistas.


Imagina que estás eligiendo entre dos fondos mutuos similares, uno administrado por Marcus y el otro por Tanya. Sin información diferenciadora adicional, no hay razón obvia para tener una fuerte preferencia por uno sobre el otro.

Sin embargo, en diversos contextos, como emprendimiento y contratando, las personas suelen mostrar preferencia por los hombres sobre las mujeres cuando la información sobre la calidad de una persona (por ejemplo, su rendimiento esperado) no está disponible o no está clara. Incluso cuando se dispone de información sobre el rendimiento, investigación basada en laboratorio ha demostrado que las mujeres siguen estando en desventaja en comparación con los hombres de igual calidad. Este doble rasero significa que las mujeres deben superar a los hombres para ser evaluadas de manera similar.

Pero, ¿qué tan omnipresente es este problema, exactamente? Queríamos comprobar hasta qué punto el doble rasero basado en el género está presente en un contexto competitivo, en el que los evaluadores tengan acceso a información objetiva sobre el desempeño y estén motivados a evaluar a los candidatos basándose únicamente en la calidad. En este investigación, estudiamos a profesionales de la inversión que se podría decir que no tienen incentivos para incorporar el género, o cualquier característica que no esté directamente ligada a la calidad, en sus evaluaciones de las oportunidades de inversión. Como nos dijo un experto de la industria: «Estoy en el negocio de ganar dinero, no me importa quién seas, siempre y cuando puedas ayudarme en ese objetivo».

Recopilamos datos de una plataforma privada de intercambio de conocimientos en línea en la que profesionales de la inversión (analistas, gestores de carteras) del lado de la compra (fondos de cobertura, fondos mutuos) comparten sus recomendaciones de inversión para comprar y vender un valor determinado, junto con el análisis que respalda su posición, con otros miembros de este plataforma. Analizamos 3.520 recomendaciones de 1.550 recomendadores de recomendaciones de compra y venta corta para acciones cotizadas en una bolsa estadounidense durante un período de seis años (2008 a 2013).

En la plataforma, los miembros evalúan las recomendaciones en dos etapas. En la primera etapa, la «etapa de atención», ven recomendaciones y hacen clic en aquellas sobre las que quieren aprender más. Solo ven una cantidad limitada de información en esta etapa: la acción que se recomienda, la posición (compra frente a corto), retorno de mercado de la recomendación, nombre del recomendador y nombre del empleador del recomendador. Si quieren acceder al análisis detallado que respalda la recomendación, hacen clic. En esta segunda etapa, la «etapa de retroalimentación», ven el análisis de las recomendaciones en las que hicieron clic. Aquí, pueden calificar de forma anónima, en una escala de cinco estrellas, la calidad de la recomendación y el rendimiento futuro, y dejar comentarios públicamente.

El sexo del profesional de inversiones que recomienda una acción no se indica explícitamente durante ninguna de las etapas del proceso de evaluación. La única forma de deducir si una recomendación fue presentada por un hombre o una mujer es por su nombre de pila. Como nos dijo un profesional de inversiones: «Cuando veo un nombre como Mary, sobresale porque hay muy pocas [mujeres] en esta industria». Para paralelamente a esta inferencia de género, utilizamos un algoritmo desarrollado por IBM: el Herramienta de gestión de nombres globales IBM InfoSphere — puntuar el nombre de cada profesional de inversiones, determinar la probabilidad de que un miembro determinado de nuestra muestra fuera mujer. Pudimos reunir el género autorevelado para aproximadamente la mitad de nuestra muestra, ya que algunos miembros revelaron su género. (Si lo hicieron, está visible en su perfil, aunque no aparece junto a sus recomendaciones).

Dada la infrarrepresentación general de las mujeres entre los profesionales de la inversión, especialmente en los fondos especulativos, no es de extrañar que sólo alrededor del 4,2% de las recomendaciones hayan sido presentadas por una persona cuyo nombre tiene más probabilidades de estar asociado con una mujer que con un hombre. No encontramos diferencias notables de género en el desempeño ni en los antecedentes de los inversores (aunque los miembros de nuestra muestra con nombres que suenan más femeninos tenían más probabilidades de haber asistido a una universidad de pregrado mejor clasificada).

Primero examinamos si el número de clics que recibió una recomendación durante nuestro estudio estaba correlacionado con el sexo inferido del recomendador. Controlamos las características observables, siendo la más importante el rendimiento de las recomendaciones, que calculamos como el rendimiento de la recomendación en relación con el S&P 500, centrándonos en la semana siguiente a la presentación de una recomendación. Descubrimos que una recomendación enviada por alguien con un nombre muy femenino, como «Mary», recibió aproximadamente un 25% menos de clics en general que una recomendación enviada por alguien con un nombre muy masculino, como «Matthew». Además, descubrimos que esta penalización era mayor cuando los evaluadores se enfrentaban a altos costos de búsqueda (en otras palabras, cuando tenían recomendaciones más recientes para elegir).

Lo más sorprendente es que esta diferencia se mantuvo incluso cuando excluimos a las mujeres de la muestra. Al centrar nuestra muestra en aquellos miembros que revelaron su género como hombres, descubrimos que los hombres con nombres que suenan más femeninos, como «Kelly», recibían menos clics. Esto ayuda a abordar una explicación alternativa importante de que las características (reales o imaginarias) asociadas con el género, como la personalidad, podrían estar impulsando nuestros resultados. Dado que los profesionales de la inversión cuyos nombres tienen más probabilidades de ser considerados mujeres no difieren en términos de rendimiento y otras características observables, nuestro análisis proporciona pruebas sólidas de que los evaluadores están incorporando el género en sus evaluaciones.

Nuestros resultados también demostraron que las mujeres tenían que superar sustancialmente al profesional de inversiones promedio para recibir la misma atención que sus homólogos masculinos. Esta diferencia de género desapareció solo para las recomendaciones de mayor rendimiento (10% superior), donde el género ya no predecía la probabilidad de que se hiciera clic en una recomendación.

Sin embargo, hay un lado positivo: en nuestra muestra, las mujeres no fueron penalizadas en la segunda etapa del proceso de evaluación. No encontramos diferencias de género en las calificaciones ni en el número de recomendaciones de comentarios recibidos. Por lo tanto, aunque las recomendaciones de personas con nombres que suenan más femeninos recibieron menos clics, más tarde fueron evaluadas de manera similar a las de los hombres. Esto es coherente con investigaciones anteriores que han demostrado que las personas confían en mayor medida en señales de estado, tales como género, cuando hay mayor incertidumbre sobre la calidad. Cuando los evaluadores tenían más información sobre una recomendación (del análisis detallado), había menos incertidumbre sobre la calidad y era menos probable que mostraran preferencias relacionadas con el género.

A menudo se considera que el rendimiento es el máximo ecualizador, que sirve como el eje de los sistemas meritocráticos. Nuestros hallazgos muestran que la mera disponibilidad de información sobre el desempeño es insuficiente para eliminar el sesgo de género, incluso en un contexto en el que los responsables de la toma de decisiones tienen una mentalidad extremadamente eficiente. Por el contrario, nuestro estudio muestra que solo cuando los evaluadores tienen acceso a información más completa con la que basar sus evaluaciones se reduce el sesgo contra las mujeres. Esto sugiere que cuando se evalúa a las mujeres —y probablemente también a otros grupos infrarrepresentados—, por ejemplo, para un puesto de trabajo, pueden beneficiarse de presentar más información sobre su experiencia y desempeño, a fin de minimizar la ambigüedad sobre su calidad.

Además, nuestra investigación sugiere que, si bien las intervenciones políticas, como ofrecer oportunidades a las mujeres y las minorías en la gestión de inversiones, ayuda a corregir la distribución sesgada de la fuerza de trabajo, las mujeres aún pueden enfrentarse a evaluaciones injustas una vez que se encuentran sobre el terreno.

Hay algunas consideraciones que deben tener en cuenta los líderes de las organizaciones. Por ejemplo, nuestros resultados sugieren que los costos de búsqueda en las evaluaciones (que tienen muchas opciones a considerar) intensifican el sesgo de género. Por lo tanto, se debe encomendar a los gerentes la tarea de evaluar subconjuntos más pequeños de un grupo de candidatos más grande. Al limitar el número de opciones, los evaluadores pueden dedicar más tiempo a cada candidato, lo que reduce la probabilidad de que se produzca un sesgo. En los casos en que esto sea difícil, las organizaciones pueden redactar información de identificación de género sobre los candidatos, como su nombre. La eficacia de este enfoque es limitada, ya que otra información sobre un candidato puede indicar género, como una movilidad profesional más lenta para una candidata.

Por último, nuestros resultados sugieren que ofrecer información más pertinente a los evaluadores debería ayudar a disminuir el sesgo de género en el proceso de evaluación. La plataforma en estudio es un gran ejemplo de permitir el acceso abierto a cualquier persona de una industria para presentar sus habilidades. Las organizaciones podrían incorporar internamente plataformas digitales similares que permitan a los empleados exhibir sus habilidades de manera más amplia.


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