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3 estrategias para reducir el sesgo en las evaluaciones de liderazgo

Por Allan Lee, Niels Van Quaquebeke y Hannes Leroy

Desarrollo de liderazgo

Harvard Business Review

Resumen. Las evaluaciones de liderazgo estilo encuesta prometían estandarizar la forma en que se evalúa a los líderes en las organizaciones. Sin embargo, los datos de la encuesta aún pueden reflejar y reforzar sesgos comunes. Para tratar de corregir el sesgo en estas evaluaciones, los autores recomiendan tres estrategias al desarrollar las preguntas de la encuesta: 1) Haga que las personas califiquen 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 la evaluación para frenar a las personas y hacerlas conscientes de posibles sesgos.

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

El impulso hacia evaluaciones de tipo encuesta fue impulsado por una insatisfacción general con los procesos más antiguos, más impulsados ​​por anécdotas que vinieron con mucha subjetividad. Las encuestas enviadas a los líderes, sus empleados o, a veces, incluso de forma 360, prometían más objetividad, asumiendo que los datos obtenidos reflejan con precisión la realidad.

Pero sabemos que los datos de la encuesta aún reflejan sesgos comunes. Por nombrar solo algunos: los hombres generalmente son evaluados de manera más favorable que las mujeres. Los hombres más altos son considerados mejores líderes que los más bajos. Las personas blancas son evaluadas de manera más favorable que las personas de color. Los líderes convencionalmente atractivos y aquellos con estructuras de caras angulares también se evalúan de manera más favorable. Las personas que tienen valores similares (políticos, religiosos, etc.) son fácilmente perdonadas. Algo es fundamentalmente defectuoso en la evaluación, y esta lista es solo la punta del iceberg.

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

Los practicantes no están solos en este concepto erróneo. De hecho, los investigadores de liderazgo de todo el mundo están reconsiderando tanto el uso de los cuestionarios que le dedican secciones enteras de revistas científicas de primer nivel. La beca está cada vez más de acuerdo en que debemos mejorar en la captura e interpretación de los comportamientos de liderazgo reales.

Naturalmente, los métodos de evaluación alternativos como la observación (mediante los cuales los comportamientos de liderazgo se observan y codifican cuidadosamente), formas indirectas de medición a través de la recopilación de datos discreta (por ejemplo, a través del contenido de correo electrónico o análisis de redes) y experimentos (en los que los grupos de participantes están expuestos a diferentes tipos de liderazgo). comportamientos) a disposición de los investigadores pueden no ser realistas en el lugar de trabajo. Es probable que las encuestas de liderazgo se queden aquí 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 formulan las preguntas, según la teoría clásica de las pruebas. Por ejemplo, esto incluye pedir ejemplos de comportamientos específicos sobre evaluaciones generales como "mi líder es justo" o "mi líder es solidario". Comentarios tan amplios le dirán principalmente si al evaluador le gusta su líder y poco más.

Si bien estos ajustes pueden ayudar a mejorar la precisión de las encuestas de liderazgo, persiste 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, cada una de las cuales proporciona un medio para obligar a los encuestados a reflexionar sobre sus respuestas para romper el sesgo implícito que, de otro modo, podría orientar las respuestas.

1. Haga que las personas califiquen a un líder ideal antes de calificar a su líder real. Cuando calificamos a los líderes, podemos ser influenciados por nuestras opiniones sobre el liderazgo ideal. Por ejemplo, cuando nos autocalificamos, normalmente nos guiamos más por quién queremos ser (nuestro yo ideal) que por lo que realmente hacemos (nuestro yo real). Un truco simple para combatir este sesgo es hacer que los líderes califiquen su yo ideal (¿quién te gustaría ser?) Antes de calificar su yo real (¿quién eres tú en este momento?). Hacer esto aumenta drásticamente si las autoevaluaciones y las calificaciones de otros están correlacionadas positivamente, lo que sugiere una evaluación más precisa. Las autoevaluaciones no solo se volverán más precisas, sino que también pueden ofrecer ideas sobre cómo la persona puede desarrollarse como líder.

De manera similar, pedir a los evaluadores que califiquen primero sus cualidades ideales de liderazgo antes de calificar a su líder real filtra parte de su percepción sesgada de lo que debería ser un líder. Más allá de obtener datos más precisos de la encuesta, recordar a las personas sus filtros de percepción puede extenderse más allá de completar una encuesta para reconocer sesgos en otras tareas de liderazgo (por ejemplo, selección, gestión del desempeño, sesiones de retroalimentación).

2. Exigir a los evaluadores que den ejemplos cualitativos específicos para cada comportamiento calificado. Por ejemplo, cuando se les pregunta si un líder brinda oportunidades de desarrollo, también se les debe pedir a los empleados que brinden ejemplos específicos. Tener que dar ejemplos concretos hará que las personas reflexionen más profundamente sobre la calidad y frecuencia reales de tales comportamientos. Por un lado, estas reflexiones impulsadas ayudarán a los empleados a calibrar sus puntajes numéricos de evaluación para su líder, aumentando así su validez. Por otro lado, requerir que los puntajes numéricos estén respaldados con ejemplos concretos también ayudará a los líderes evaluados a comprender mejor cómo su comportamiento impacta a los demás, mejorando así la utilidad de la retroalimentación para su desarrollo.

Proporcionar ejemplos concretos del comportamiento de un líder puede resultar 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 una prueba de que sus respuestas serán anónimas y se tratarán de manera confidencial. Los informes deben, por ejemplo, enviarse a RR.HH. para su agregación y moderación antes de ser devueltos al líder en cuestión.

3. Cree lo que Jennifer Eberhardt llama "fricción" durante la evaluación. El sesgo tiende a aparecer cuando las personas toman decisiones rápidas, basándose en heurísticas en lugar de datos objetivos. Disminuir la velocidad de las personas y hacerlas conscientes de posibles sesgos antes de evaluar a un líder puede recordarles que deben basar su evaluación en comportamientos específicos.

El diseño de ajustes y empujones, como cuadros de diálogo, advertencias o mensajes de confirmación que aparecen antes y después de que las personas evalúen 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 de uno, se podría recordar a los evaluadores cómo el sesgo implícito puede conducir a un comportamiento discriminatorio no intencional pero consecuente que resulta en consecuencias negativas para esos líderes. Nextdoor, la red social basada en el vecindario, utilizó este proceso con éxito; tomar medidas para ralentizar a las personas cuando informan actividades sospechosas redujo los casos de perfiles raciales en la plataforma en un 75%.

Cuando estas recomendaciones se ponen en práctica, pueden distinguir por qué algunos son percibidos como un buen líder de lo que realmente los convierte en un buen líder. Por supuesto, tanto la efectividad real como la percibida son necesarias para un buen liderazgo. Sin embargo, identificar esta diferencia puede brindarle a una organización la oportunidad de promover a alguien que lidera de manera efectiva pero que (todavía) no es percibido como un líder. Pueden darle a esa persona la oportunidad de ser un líder y, por lo tanto, también 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 el comportamiento de liderazgo efectivo dentro de la organización.

Mientras los humanos sean observadores, habrá algún error en la observación. Los seres humanos no fueron creados para percibir objetivamente la información, sino para darle sentido de inmediato. Este último seguirá 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 las personas que trabajan para ellas.

Allan Lee, PhD, es profesor titular de la Universidad de Exeter (Reino Unido). Su investigación se centra en el liderazgo dentro de las organizaciones y examina específicamente el desarrollo y el impacto de las relaciones líder-seguidor. Más información sobre su investigación está disponible aquí.

Niels Van Quaquebeke, PhD, es profesor de liderazgo y comportamiento organizacional en la Universidad de Logística de Kühne (DE) y profesor de investigación distinguido en la Universidad de Exeter (Reino Unido). Su misión es mejorar el liderazgo en el lugar de trabajo a través de la evidencia de la investigación. Para obtener actualizaciones, sígalo en  Twitter,  LinkedIn,  Instagram o su  sitio web personal.

Hannes Leroy, PhD, es profesor asociado en la Rotterdam School of Management, Erasumus University (NL) y Distinguished Research Professor en la University of Exeter (Reino Unido). Su misión es mejorar la credibilidad del desarrollo del liderazgo. Para obtener actualizaciones, sígalo en LinkedIn o en su página web personal.