Para crear un programa de DEI que funcione, necesita métricas

Es fácil reservar dos horas para un taller y dar por terminado el día, pero las empresas que están realmente comprometidas con avanzar en materia de 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 crear nuevos hábitos.

A pesar de que a la gente le gustan sus viejos hábitos.

He aquí un ejemplo. Cuando el director de Diversidad e Inclusión de un bufete de abogados y socio responsable de la diversidad y la inclusión propuso cambiar el sistema de asignación de oportunidades laborales del bufete, se encontró con una pared de escepticismo. Los socios están bajo mucha presión para cumplir y, al mismo tiempo, mantener bajas las horas facturables que se cobran al cliente, y muchos creen que el camino menos arriesgado hacia el éxito es seguir dando trabajos destacados 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 valiosas oportunidades es uno de los desafíos más importantes a los que se enfrentan las organizaciones comprometidas con la mejora de la DEI. En una industria tras otra, nuestra investigación muestra que entre el 81 y el 88% de los hombres blancos declaran tener un acceso justo a las 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 obtener la aceptación

En un bufete de abogados, cuyo modelo de negocio se basa en las horas facturables, tener suficientes horas es un requisito previo para el éxito. Así que, el director de Diversidad e Inclusión y el socio responsable de Diversidad e Inclusión calcularon algunos números para los asociados que inician su carrera en dos de sus grupos de práctica más importantes. Analizaron las horas facturables para el 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.

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Insight Center Collection

DEI in Practice

Accelerating from intent to action.

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Estos datos convirtieron a uno de sus mayores escépticos en su mayor defensor: «Pasó del semáforo amarillo al doble verde después de ver los datos». Con la ayuda del grupo de trabajo, propusieron un cambio: la opción de 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 utilizar el nuevo sistema.

El siguiente paso fue hacer un piloto en uno de los departamentos más importantes de la firma. Una vez más, las métricas desempeñaron un papel central. El director de Diversidad e Inclusión y el socio responsable de la diversidad e inclusión crearon gráficos que muestran las horas facturables de cada abogado subalterno 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 preguntarnos qué les facilitaría dar trabajo a las personas que tienen menos horas», dijo el socio responsable de la diversidad y la inclusión.

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

Usar las métricas para determinar lo que hay que arreglar

Conseguir la aceptación es solo una de las formas en que las métricas resultan esenciales. Las métricas también pueden indicar dónde surgen los problemas. Tomemos la contratación. De hecho, la contratación se compone de cinco procesos diferentes: reunir una reserva de candidatos, revisar el currículum, las entrevistas, las ofertas y los 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. Ambas implican la contratación, una en una empresa de tecnología intermedia y otra en un unicornio tecnológico. Si nos fijamos en los datos, resulta que las empresas tienen dos problemas de primer orden muy diferentes.

El unicornio tecnológico depende en gran medida de las «pistas», que incluyen las referencias internas y los candidatos examinados por los reclutadores. Los datos mostraron que los hombres de ascendencia asiática representaban 20,3 puntos porcentuales más en los protagonistas, en comparación con su composición en el grupo de solicitudes. Las mujeres de ascendencia asiática representan 7,2 puntos porcentuales más, mientras que los hombres blancos representan 2,4 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 derivaciones en comparación con su representación respectiva en el grupo de solicitudes.

Si esta empresa cambiara un elemento del proceso de contratación, debería ser igualar la reserva de clientes potenciales. Esto requerirá llegar de forma proactiva a fuentes de talento diverso, limitar la contratación por recomendación o ambas cosas.

La empresa de tecnología intermedia se enfrentó a un desafío muy diferente. Cuando analizamos un subconjunto de valoraciones que los candidatos recibían 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 conseguir ofertas. Los hombres blancos solo eran rechazados si obtenían puntuaciones muy bajas, mientras que las mujeres de la URM eran rechazadas incluso cuando tenían puntuaciones mucho más altas que las de los hombres blancos rechazados.

Si esta empresa cambiara una cosa, debería utilizar métricas, rúbricas y criterios de selección objetivos para controlar esta omnipresencia sesgo de «demuéstrelo de nuevo». UN estudio reciente descubrió que entre el 30 y el 50% de la diferencia de ascenso 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 en intentar arreglar algo incorrecto.

Ese es solo un mensaje que contienen las métricas de las dos empresas de tecnología. En el nivel más básico, los datos mostraron que diferentes grupos tenían problemas en las dos empresas. En la empresa intermedia, los hombres blancos se encontraron con una escalera mecánica invisible que aumentaba constantemente su ventaja: recibían ofertas con precios más altos en general (en comparación con sus tasas de solicitud) y superaban tanto la revisión del currículum como las entrevistas con precios más altos de lo que cabría esperar dada su representación en el grupo inicial. En el unicornio, los estadounidenses de origen asiático recibieron un impulso temprano en la fase de remisión que se prolongó 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 los grupos infrarrepresentados se enfrentaban a diferentes desafíos en cada empresa. En el unicornio, pero no en la empresa de tecnología intermedia, los URM recibían ofertas a un precio más bajo en comparación con su tasa de solicitudes. En ambas empresas, los hombres de URM se enfrentaban a desafíos diferentes a los que enfrentan las mujeres de URM. Los hombres de Urm se postularon 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 URM de recibir ofertas una vez entraban en la piscina. Por lo tanto, la solución para ambas empresas es llegar de manera más eficaz a los hombres de la URM, pero también controlar los prejuicios en la contratación para no hacer descarrilar a las mujeres de la URM.

En ambas compañías, las mujeres blancas representaron una parte mucho menor de la bolsa 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 empresas tienen que trabajar para controlar los prejuicios en las entrevistas: los hombres blancos son los que más éxito tienen en las entrevistas, probablemente como resultado del favoritismo dentro del grupo; los grupos dominantes tienden a favorecer a los demás miembros de su grupo. A las mujeres blancas las golpearon en ambas empresas, probablemente reflexionando «sesgo por la cuerda floja»: Las mujeres que eran asertivas podían haber sido vistas como «demasiado» y las mujeres que no eran «demasiado mansas». Pero al otro grupo al que le fue relativamente mal en las entrevistas fue diferente en las dos empresas: hombres y mujeres de URM en la startup unicornio y, fascinantemente, hombres asiáticos en la empresa intermedia. En esa empresa, el sesgo en las entrevistas puede estar noqueando a los hombres de ascendencia asiática, a pesar de que sus valoraciones medias eran más altas que las de los hombres blancos, los hombres de la URM y las mujeres asiáticas.

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