We Asked Men and Women to Wear Sensors at Work. They Act the Same but Are Treated Very Differently

Marion Barraud para HBR

La igualdad de género sigue siendo frustrantemente difícil de alcanzar. Las mujeres son infrarrepresentado en la alta dirección, recibir salarios más bajos, y tienen menos probabilidades de recibir un primer ascenso crítico a gerente que los hombres. Se han sugerido numerosas causas, pero un argumento que persiste apunta a las diferencias en el comportamiento de hombres y mujeres.

Lo que plantea la pregunta: ¿Las mujeres y los hombres actúan de manera tan diferente? Nos hemos dado cuenta de que hay pocos o ningún dato concreto sobre el comportamiento de las mujeres en la oficina. Los trabajos anteriores se basaron en encuestas y evaluaciones autorinformadas, métodos de recopilación de datos que tienden a generar sesgos. Afortunadamente, la proliferación de datos de comunicación digital y los avances de la tecnología de sensores nos han permitido medir con mayor precisión el comportamiento en el lugar de trabajo.

Decidimos investigar si las diferencias de comportamiento de género impulsan las diferencias de género en los resultados en una de nuestras organizaciones clientes, una gran empresa multinacional, en la que las mujeres estaban infrarrepresentadas en la alta dirección. En esta empresa, las mujeres representan aproximadamente entre el 35 y el 40% de la fuerza laboral inicial, pero un porcentaje menor en cada nivel posterior. Las mujeres representan solo el 20% de las personas en los dos niveles de antigüedad más altos de esta organización.

Recopilamos datos de comunicación por correo electrónico y horarios de reuniones de cientos de empleados en una oficina, de todos los niveles de antigüedad, a lo largo de cuatro meses. Luego regalamos a 100 de estas personas insignias sociométricas, que nos permitían rastrear el comportamiento en persona. Estos distintivos, que parecen tarjetas de identificación grandes y los llevan todos los empleados, graban los patrones de comunicación mediante sensores que miden el movimiento, la proximidad a otros distintivos y el habla (el volumen y el tono de voz, pero no el contenido). Nos pueden decir quién habla con quién, dónde se comunican las personas y quién domina las conversaciones.

Un tema más amplio: los prejuicios en el lugar de trabajo

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Recopilamos estos datos, los anonimizamos y los analizamos. Aunque no podíamos ver la identidad de las personas, todavía teníamos datos sobre el género, el cargo y el mandato en la oficina, para poder controlar estos factores. Para mantener la privacidad, no recopilamos el contenido de ninguna comunicación, solo los metadatos (es decir, quién se comunicó con quién, a qué hora y durante cuánto tiempo).

Empezamos con algunas hipótesis sobre por qué menos mujeres acaban en puestos de responsabilidad que hombres: quizás las mujeres tenían menos mentores, menos tiempo cara a cara con los directivos o no eran tan proactivas como los hombres a la hora de hablar con los altos directivos.

Pero al analizar nuestros datos, casi no encontramos diferencias perceptibles en el comportamiento de hombres y mujeres. Las mujeres tenían el mismo número de contactos que los hombres, pasaban el mismo tiempo con la alta dirección y asignaban su tiempo de manera similar a los hombres en el mismo puesto. No podíamos ver el tipo de proyectos en los que estaban trabajando, pero descubrimos que hombres y mujeres tenían patrones de trabajo indistinguibles en cuanto a la cantidad de tiempo que pasaban en Internet, en el trabajo concentrado y en la conversación cara a cara. Y en las evaluaciones de desempeño, hombres y mujeres recibieron puntuaciones estadísticamente idénticas. Esto fue válido para las mujeres en todos los niveles de antigüedad. Sin embargo, las mujeres no avanzaban y los hombres sí.

La hipótesis de que las mujeres carecían de acceso a la antigüedad, en particular, tenía poco apoyo. En el correo electrónico, las reuniones y los datos cara a cara, descubrimos que tanto hombres como mujeres estaban aproximadamente a dos pasos, o conexiones sociales, de la alta dirección (así que si John conoce a Kate y Kate conoce a un gerente, John está a dos pasos de un gerente).

Algunos han argumentado que las mujeres no tienen acceso a redes importantes e informales porque no contactan con o pasar tiempo con «el club de chicos». Pero esto no se mantuvo en nuestros datos. Descubrimos que el grado de interacción directa con la dirección era idéntico entre los géneros y que las mujeres ocupaban un lugar tan importante como los hombres en la red social del lugar de trabajo. La métrica que utilizamos para esto se llama centralidad ponderada. La centralidad puede pensarse, a un nivel simple, como qué tan cerca está una persona de la toma de decisiones, de otros empleados y de los demás «conectores de alimentación», o de las personas con un número elevado de contactos. Ponderado la centralidad tiene en cuenta el tiempo que los empleados dedican a hablar con diferentes personas, lo que utilizamos como indicador de lo sólida que es la relación.

Si los comportamientos son los mismos, ¿qué explica las diferencias en los resultados?

Nuestro análisis sugiere que la diferencia en las tasas de ascenso entre hombres y mujeres en esta empresa no se debió a su comportamiento sino a la forma en que los trataron_._ Esto indica que los argumentos sobre cambiar el comportamiento de las mujeres —por «inclinarse», por ejemplo— podrían pasar por alto el panorama general: la desigualdad de género se debe a los prejuicios, no a las diferencias de comportamiento.

El sesgo, tal como lo definimos, se produce cuando dos grupos de personas actúan de forma idéntica pero reciben un trato diferente. Nuestros datos implican que las diferencias de género pueden no estar en la forma en que actúan las mujeres sino en la forma en que las personas percibir sus acciones. Por ejemplo, piense en los programas de tutoría femenina que intentan conectar a mujeres de alto potencial con la dirección. Si las mujeres hablan con los líderes a un ritmo similar al de los hombres, entonces el problema no es la falta de acceso sino la forma en que se ven esas conversaciones.

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El sesgo no solo tiene que ver con la forma en que se percibe el comportamiento en la oficina, sino que también incluye las expectativas fuera de la oficina. En esta empresa, las mujeres tienden a dejar la fuerza laboral a la mitad de su antigüedad, después de haber estado en la empresa de cuatro a 10 años. Este momento presenta otra posible hipótesis: quizás las mujeres decidan dejar el lugar de trabajo por otros motivos, como el deseo de formar una familia. Nuestros datos no pueden determinar si esto es cierto o no, pero no creemos que esto cambie el argumento a favor de reducir los sesgos.

Si los hombres y las mujeres son partes interesadas en igualdad de condiciones en una familia, presumiblemente deberían dejar la fuerza laboral al mismo ritmo. Pero esto no está sucediendo. Según el informe de género de 2017 de McKinsey y LeanIn.org, las mujeres con pareja tienen 5,5 veces más probabilidades que sus homólogos masculinos de hacer todas o la mayoría de las tareas del hogar. Sin embargo, las mujeres no avanzan, mientras que los hombres sí. Investigaciones anteriores también ha demostrado que los hombres son percibidos como más responsables cuando tienen hijos, mientras que a las mujeres se les considera menos comprometidas con el trabajo.

Qué pueden hacer las empresas al respecto

Si bien los programas destinados a fortalecer las habilidades de liderazgo de las mujeres son valiosos, las empresas también tienen que centrarse en el problema más fundamental (y más difícil) de reducir los prejuicios. Esto significa probar programas de reducción de sesgos, pero también desarrollar políticas que igualen explícitamente las condiciones de juego. Una forma de hacerlo es hacer que los ascensos y la contratación sean más equitativos. Investigación importante sugiere que exigir una lista diversa de candidatos ayuda a las empresas a tomar mejores decisiones. Un estudio de Iris Bohnet, de la Escuela Kennedy de Harvard, mostró que pensar en los candidatos en grupo ayudaba a los directivos a comparar a las personas según su desempeño, pero cuando los gerentes evaluaban a los candidatos de forma individual, recurrían a la heurística de género. El resultado fueron peores decisiones de contratación y más opciones de género (por ejemplo, se eligió a más hombres para puestos muy cuantitativos).

Otro posible problema es la carga de trabajo. En esta empresa, medimos el aumento de las cargas de trabajo a medida que las personas avanzaban a niveles más altos de antigüedad. Esto no es intrínsecamente un género, pero muchas presiones sociales empujan a las mujeres de alrededor de esta edad a equilibrar simultáneamente el trabajo, la familia y una cantidad desproporcionada de tareas del hogar. Las empresas podrían considerar cómo modificar las expectativas y apoyar mejor a los padres que trabajan para no obligar a las mujeres a tomar una decisión «familiar o laboral».

Las empresas tienen que abordar la desigualdad de género como lo harían con cualquier problema empresarial: con datos sólidos. La mayoría de los programas creados para combatir la desigualdad de género se basan en pruebas anecdóticas o en encuestas superficiales. Pero para adaptar una solución a los problemas específicos de una empresa, necesita buscar datos que respondan a preguntas fundamentales como «¿Cuándo abandonan los estudios las mujeres?» y «¿Las mujeres actúan de manera diferente a los hombres en la oficina?» y «¿Qué hay de la cultura de nuestra empresa que ha limitado el crecimiento de las mujeres?» Cuando las organizaciones implementan una solución, tienen que medir los resultados tanto del comportamiento como de los avances en la oficina. Solo entonces podrán pasar del debate sobre las causas de la desigualdad de género (el sesgo contra el comportamiento) y avanzar al escenario necesario de una solución.

Nota de la redacción: Hemos cambiado algunos detalles para anonimizar la empresa estudiada y hemos añadido enlaces a más investigaciones sobre este tema.