Doxa 1528

Para construir un programa DEI que funcione, necesita métricas.

Por joan c. williams, Rachel M Korn y Asma Ghani

Diversidad e inclusión

Harvard Business Review

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Resumen. La investigación reciente y en curso de los autores describe varias situaciones en las que los datos han movido la aguja para ayudar a las empresas a progresar en diversidad, equidad e inclusión. En una firma de abogados, los defensores de DEI querían cambiar el sistema de la firma para asignar oportunidades de trabajo para hacerlo más equitativo. Se toparon con una pared de ladrillos, hasta que los escépticos vieron los datos que mostraban que los asociados hombres blancos obtenían significativamente más horas facturables que las mujeres o los empleados de color. Y dos firmas tecnológicas están utilizando métricas para identificar dónde es necesario corregir sus procesos de contratación. Como concluyen los autores: si el programa DEI de su empresa no se basa en métricas, está tirando dinero al viento con la esperanza de que regrese a su bolsillo.

Es fácil reservar dos horas para un taller y terminar el día, pero las empresas que están realmente comprometidas con el progreso en su diversidad, equidad e inclusión (DEI) están listas para un trabajo más pesado. Lograr un cambio real requiere cambiar los sistemas que corroen la inclusión, lo que significa que las personas tienen que desarrollar nuevos hábitos.

Aunque a la gente le gustan sus viejos hábitos.

Aquí hay un ejemplo. Cuando el director de diversidad e inclusión de un bufete de abogados y socio a cargo de diversidad e inclusión propuso cambiar el sistema del bufete para asignar oportunidades de trabajo, se encontraron con una pared de ladrillos de escepticismo. Los socios están bajo mucha presión para entregar mientras mantienen bajas las horas facturables cobradas al cliente, y muchos creen que el camino menos riesgoso hacia el éxito es seguir dando el trabajo de alto perfil a las personas con las que han trabajado en el pasado. En otras palabras, sus viejos hábitos estaban funcionando para ellos y vieron un riesgo en tratar de cambiarlos.

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

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

Uso de métricas para obtener aceptación

En un bufete de abogados, donde el modelo de negocio se basa en horas facturables, obtener suficientes horas es un requisito previo para el éxito. Por lo tanto, el director de diversidad e inclusión y el socio a cargo de diversidad e inclusión calcularon algunos números para los asociados de carrera temprana en dos de sus grupos de práctica más grandes. Examinaron las horas facturables durante el mismo período de seis meses a lo largo de dos años y descubrieron que los hombres blancos promediaban hasta 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 al doble verde después de mirar los datos". Con la ayuda del grupo de trabajo, propusieron un cambio: una opción para canalizar las asignaciones de abogados en sus primeros dos años de práctica a través de un nuevo sistema centralizado. También crearon un incentivo para hacerlo: los socios podían “descartar” las horas asignadas a través del nuevo sistema (es decir, no cobrarlas al cliente). Esto minimizó el riesgo de usar el nuevo sistema.

El siguiente paso fue un piloto en uno de los departamentos más grandes de la empresa. Una vez más, las métricas jugaron un papel central. El director de diversidad e inclusión y el socio a cargo de diversidad e inclusión crearon gráficos que mostraban las horas facturables de cada abogado junior y con cuántos socios habían trabajado (otra métrica importante para el avance). Luego los compartieron con cada abogado supervisor. “Les 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 reciben menos horas”, dijo el socio a cargo de la diversidad y la inclusión.

Estas conversaciones han resultado transformadoras. Un socio protestó: “Uso a todos, tengo mucho trabajo”, pero aceptó el nuevo sistema cuando los datos demostraron lo contrario. “Los datos son la herramienta más poderosa”, dijo el socio a cargo de diversidad e inclusión.

Uso de métricas para identificar lo que necesita reparación

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

Dos de nuestros experimentos, actualmente en curso, destacan este punto. Ambos implican la contratación, uno en una empresa tecnológica de etapa intermedia y otro en un unicornio tecnológico. Si observa los datos, resulta que las empresas tienen dos problemas de primer orden bastante diferentes.

El unicornio tecnológico depende en gran medida de los "clientes potenciales", que incluyen referencias internas y candidatos examinados por los reclutadores. Los datos mostraron que los hombres de ascendencia asiática constituían 20,3 puntos porcentuales más de los clientes potenciales, en comparación con su composición en el grupo de aplicaciones. Las mujeres de ascendencia asiática representaron 7,2 puntos porcentuales más, mientras que los hombres blancos representaron 2,4 más. Las mujeres blancas y las minorías no asiáticas subrepresentadas (URM, por sus siglas en inglés) de todos los géneros representaron de 3,2 a 14,2 puntos porcentuales menos de las referencias en comparación con su representación respectiva en el grupo de solicitudes.

Si esta empresa tuviera que cambiar un elemento del proceso de contratación, debería igualar el grupo de clientes potenciales. Esto requerirá llegar de manera proactiva a fuentes de diversos talentos, limitar la contratación de referencias o ambas cosas.

La empresa de tecnología de etapa intermedia enfrentó un desafío bastante diferente. Cuando analizamos un subconjunto de calificaciones que recibieron los candidatos durante las entrevistas, encontramos que los hombres blancos recibieron ofertas de trabajo con puntajes de entrevista mucho más bajos que cualquier otro grupo, mientras que las mujeres URM y las mujeres blancas necesitaban los puntajes más altos para recibir ofertas. Los hombres blancos solo fueron rechazados si obtuvieron puntajes realmente bajos, mientras que las mujeres URM fueron rechazadas incluso cuando obtuvieron puntajes mucho más altos que los de los hombres blancos rechazados.

Si esta empresa cambiara algo, debería usar métricas, rúbricas y criterios de selección objetivos para controlar este sesgo generalizado de "pruébalo de nuevo". Un estudio reciente encontró que entre el 30% y el 50% de la diferencia de promoción de género se debe a que los hombres blancos son juzgados por su potencial, mientras que todos los demás necesitan demostrar su valía una y otra vez.

Este tipo de información puede ahorrarle a una empresa mucho tiempo, dinero y problemas. Sin métricas precisas, un esfuerzo de DEI puede gastar mucho tiempo y dinero tratando de solucionar el problema.

Ese es solo un mensaje que tenían las métricas de las dos compañías tecnológicas. En el nivel más básico, los datos mostraron que diferentes grupos estaban luchando en las dos empresas. En la empresa de etapa intermedia, los hombres blancos experimentaron una escalera mecánica invisible que acrecentó constantemente su ventaja: recibieron ofertas a tasas más altas en general (en comparación con sus tasas de solicitud) y superaron la revisión del currículum y las entrevistas a tasas más altas que una. esperaría dada su representación en el grupo inicial. En el unicornio, los asiático-estadounidenses recibieron un impulso temprano en la etapa de referencia que persistió durante todo el proceso. Sin embargo, hubo escasez de mujeres asiático-americanas en los niveles superiores, lo que sin duda debería ser un foco de atención.

Las métricas también mostraron que las personas de grupos subrepresentados enfrentaron diferentes desafíos en cada empresa. En el unicornio, pero no en la empresa de tecnología de etapa intermedia, los URM recibieron ofertas a una tasa más baja en comparación con su tasa de solicitud. En ambas empresas, los hombres de URM enfrentaron desafíos diferentes a los que enfrentaron las mujeres de URM. Los hombres de URM aplicaron a ambas compañías a tasas mucho más bajas que su participación en la población. No ocurría lo mismo con las mujeres de URM... pero era menos probable que obtuvieran ofertas que los hombres de URM una vez que ingresaban al grupo. Por lo tanto, la solución para ambas empresas es un acercamiento más efectivo a los hombres de URM, pero también controlar el sesgo en la contratación para que no descarrile a las mujeres de URM.

En ambas empresas, las mujeres blancas constituían una parte mucho menor del grupo de ofertas de lo que cabría esperar dada la cantidad de solicitudes. El sesgo tiene un efecto combinado: aunque las mujeres blancas tenían solo un poco menos de probabilidades de superar cada etapa, en la etapa de la oferta, su representación en el grupo había caído entre 7 y 9 puntos porcentuales en comparación con su tasa de solicitud.

Ambas empresas deben trabajar para controlar el sesgo en las entrevistas: los hombres blancos tuvieron el mayor éxito en las entrevistas, probablemente como resultado del favoritismo del grupo: los grupos dominantes tienden a favorecer a otros de su grupo. Las mujeres blancas fueron criticadas en ambas empresas, lo que probablemente refleja el "sesgo de 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 empresas: hombres y mujeres URM en la startup unicornio y, fascinantemente, hombres asiáticos en la empresa de etapa intermedia. En esa empresa, el sesgo en las entrevistas puede estar eliminando a los hombres de ascendencia asiática, a pesar de que sus calificaciones promedio fueron más altas que las de los hombres blancos, los hombres URM y las mujeres asiáticas.

¿Te hemos convencido de que vale la pena invertir en métricas DEI? Sin métricas, está tirando dinero al viento con la esperanza de que regrese a su bolsillo. Las empresas inteligentes han dejado de hacer eso. Seguimos lanzando experimentos en empresas, con una generosa subvención de Walmart. De hecho, en asociación con Conference Board, estamos abriendo una nueva cohorte de 30 empresas que desean recopilar métricas y utilizar interruptores de sesgo basados ​​en evidencia para resolver los problemas que encuentran. Estamos reclutando esas empresas ahora; Estén atentos para obtener más información y contáctenos si está interesado.

Joan C. Williams es profesora distinguida de derecho en la Universidad de California-Hastings, presidenta de la Fundación Hastings y directora fundadora del Center for WorkLife Law. Experta en desigualdad social, es autora de 12 libros, incluidos 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 obtener más información sobre su enfoque basado en evidencia y basado en métricas para erradicar el sesgo implícito en el lugar de trabajo, visite www.biasinterrupters.org.

Rachel M. Korn es directora de investigación en el Centro de Derecho Laboral y Vida de la Facultad de Derecho de UC Hastings.

Asma Ghani es investigadora asociada en el Center for WorkLife Law de UC Hastings. Es psicóloga social con experiencia en investigación en interseccionalidad: examina cómo se superponen múltiples identidades y sistemas de opresión para crear una inequidad de múltiples niveles y la mejor manera de mitigar esa inequidad.