Mejore su medición de diversidad para obtener mejores resultados.

Los gerentes necesitan mejores prácticas de recopilación de datos si quieren obtener una imagen más clara de DEI y diseñar intervenciones más efectivas.


Michael Austin/theispot.com


Si los líderes empresariales esperan mover la aguja en diversidad, equidad e inclusión (DEI), es fundamental que establezcan medidas para realizar un seguimiento del progreso y responsabilizar a los gerentes por los resultados, algo que pocas organizaciones están haciendo actualmente de manera efectiva. 1


De hecho, los más de 2200 ejecutivos que han firmado el compromiso de Acción para la Diversidad e Inclusión del CEO se han comprometido a impulsar una “acción medible”, pero reconocer que algo debe medirse no es lo mismo que saber cómo medirlo. Y para muchas organizaciones, la falta de comprensión de qué métricas recopilar con precisión, cómo hacerlo y cómo interpretar los datos es un obstáculo común en sus esfuerzos de DEI, lo que contribuye a rendimientos decepcionantes de sus inversiones en diversidad. 2


En este artículo, nos basamos en más de tres décadas de investigación colectiva y experiencia práctica para resaltar seis factores que deben tenerse en cuenta al decidir cómo medir y rastrear los datos DEI.

La medición eficaz de DEI comienza con metas sólidas.

El primer paso para mejorar la medición de DEI y la efectividad de dichos esfuerzos es tener una imagen clara de las metas y objetivos estratégicos de la organización para DEI.

¿Cuál es el punto de recopilar y rastrear métricas relacionadas con DEI para la empresa? ¿Quiere mejorar la representación de un grupo subrepresentado o determinar si existe una desigualdad salarial entre los empleados y/o puestos de trabajo?

Después de determinar los objetivos generales, conviértalos en objetivos más específicos que puedan proporcionar un resultado identificable y ayudar a enmarcar planes y procesos para la medición. 3


Un principio fundamental para tales objetivos es que deben fomentar una mejora constante a lo largo del tiempo en lugar de simplemente alcanzar números absolutos como objetivo. Mostrar una mejora constante en comparación con el pasado proporciona un matiz que los números instantáneos por sí solos no pueden demostrar, especialmente al hacer comparaciones: en un momento determinado, la organización A puede tener un porcentaje más alto de empleados de grupos subrepresentados que la empresa B, pero si el porcentaje de A ha ha estado disminuyendo constantemente mientras que B ha estado creciendo constantemente, el grupo aparentemente menos diverso de hecho está progresando mejor. El seguimiento y la comparación de datos a lo largo del tiempo puede mostrar que la organización no solo está intentando sino que tiene éxito en mejorar su diversidad y/o inclusión.


Una vez establecidas las metas, las organizaciones pueden adoptar un enfoque más estratégico para recopilar y analizar datos DEI. Si bien no existe un enfoque único para todos, sostenemos que cualquier medida de los esfuerzos de DEI debe abarcar todos los niveles de la organización, considerar la demografía de diferentes ubicaciones geográficas, dar cuenta de múltiples tipos de diversidad, observar los vínculos entre los datos recopilados, y considere el impacto del momento en que se recopilan los datos. Veamos cada uno de estos factores en detalle.

Tome una vista multinivel para una obtener una imagen más clara.

Los números se pueden usar estratégicamente para engañar a otros, como demostró Darrell Huff hace casi 70 años en su libro clásico How to Lie With Statistics . 4 En el contexto de DEI, las estadísticas resumidas que oscurecen lo que sucede en los diferentes niveles de la organización pueden pintar una imagen optimista pero inexacta del progreso.


Por ejemplo, consultamos con una universidad que busca promocionarse como altamente diversa en términos de raza y etnia. Apoyó esta afirmación con varias estadísticas resumidas sobre la composición de empleados y estudiantes. Aunque el alumnado era realmente impresionantemente heterogéneo, los datos resumidos de los empleados de la universidad ocultaban una realidad lamentablemente demasiado común: la facultad y los administradores superiores eran abrumadoramente blancos, y los trabajadores de la planta física y los miembros del personal administrativo eran predominantemente minorías raciales.


Este patrón particular de estratificación de la diversidad y la inclusión no es exclusivo de esa universidad. Una lectura rápida de las estadísticas de la Oficina de Estadísticas Laborales de EE . UU . muestra que la diversidad racial, étnica y de género (las formas de diferencia visible más fáciles de rastrear) tiende a ser más pronunciada en los niveles jerárquicos más bajos y se vuelve progresivamente más rara a medida que uno asciende en la empresa. escalera en autoridad, responsabilidad y recompensas. Asimismo, nuestra investigación indica que los gerentes a menudo perciben un mayor apoyo organizacional a la diversidad que los empleados comunes (una tendencia que tiene implicaciones negativas para el desempeño de la unidad). 5 Es probable que las estadísticas resumidas que se agregan en todos los niveles jerárquicos enmascaren estas representaciones excesivas o insuficientes.


Al desempaquetar las estadísticas resumidas, las empresas deben prestar especial atención a los posibles focos de concentración. Nike, IBM y Salesforce se encuentran entre las empresas que lo están haciendo bien. Al informar sus métricas DEI, indican la representación demográfica por separado para roles de liderazgo, roles tecnológicos y roles no tecnológicos. Este tipo de examen de la diversidad ayuda a evitar enfatizar demasiado la diversidad en los niveles más bajos como representativa de la diversidad general dentro de la empresa.


Los sociólogos organizacionales han reconocido durante mucho tiempo los peligros asociados con la sobrerrepresentación de minorías raciales y miembros del personal femenino en ciertas unidades operativas dentro de una empresa (así como en algunas profesiones). 6 Las unidades y profesiones dominadas por mujeres y minorías tienden a tener menos recursos disponibles y ofrecen menores recompensas financieras, menos prestigio y menos oportunidades de promoción. Si bien es cierto que la concentración excesiva por sí sola no indica necesariamente inequidad, ciertamente sugiere una falta de igualdad de oportunidades para todos. Nuestra investigación muestra que los empleados notan cuando los perfiles de los líderes organizacionales difieren de los de la base, lo que disminuye su confianza en la organización y aumenta su percepción de que han sido maltratados. 7En consecuencia, la identificación de una subrepresentación considerable en cualquier nivel organizacional debería desencadenar una investigación más enfocada para determinar sus causas y consecuencias.


Al recopilar y rastrear datos demográficos y otros relacionados con la diversidad, es importante considerar factores como el tipo de trabajo, el puesto y la jerarquía al analizarlos e interpretarlos. Dichos factores brindan una imagen más clara de cómo le está yendo a una organización en términos de representación.

Cuenta para ubicación.

Las organizaciones existen en contextos muy específicos: están integradas en comunidades con historias vivas y características que afectan quién vive allí, qué normas culturales prevalecen y cómo es vivir allí. Considerar el contexto social circundante y su influencia en las dinámicas de diversidad dentro de la organización es de suma importancia. A pesar del creciente número de empleadores que permiten el trabajo completamente remoto, la mayoría de las personas aún viven y trabajan dentro de la misma comunidad general. Algunas características demográficas, como el género, son relativamente uniformes de una comunidad a otra, pero otras, como la nacionalidad, la raza, el origen étnico, la orientación sexual y el nivel socioeconómico, varían considerablemente más.


Por ejemplo, es muy probable que sea más fácil reclutar talento negro en Memphis, Tennessee, donde los negros representan casi el 65 % de la población, que en Salt Lake City, donde los negros representan menos del 3 % de la población. Tales diferencias raciales en las comunidades probablemente afecten las diferencias raciales a lo largo del ciclo de empleo, lo que puede exacerbar los problemas de inclusión si están presentes. Además de estas diferencias de composición, las actitudes colectivas relacionadas con diferencias como la raza o la orientación sexual varían según los lugares, lo que hace que algunas culturas y climas sean más hospitalarios para los miembros de grupos subrepresentados, mientras que otros son menos tolerantes. 8


No todas las organizaciones reconocen adecuadamente las implicaciones que tales diferencias entre ubicaciones tienen para sus esfuerzos de medición de DEI. Por ejemplo, algunas empresas establecen objetivos para toda la organización basándose en puntos de referencia de toda la empresa o datos del mercado nacional o regional. Este enfoque establece expectativas de que una oficina en un lugar relativamente homogéneo como Salt Lake City puede alcanzar niveles similares de diversidad racial que una oficina en un lugar más heterogéneo como la ciudad de Nueva York. De manera similar, se espera que los establecimientos en áreas con antecedentes de hostilidad hacia grupos particulares tengan tanto éxito en el reclutamiento y retención de miembros de estos grupos como los establecidos en comunidades acogedoras. (Considere reclutar personas LGBTQ+ en muchos países del Medio Oriente en lugar de San Francisco, por ejemplo. ) Los objetivos DEI deben ser alcanzables si la compensación está vinculada a alcanzar ciertas métricas. Hacer que los gerentes rindan cuentas por objetivos de diversidad irrazonables es más probable que los desmotive que los inspire.


En lugar de ignorar los contextos locales, las empresas deben considerar las características de la comunidad al establecer objetivos y evaluar el progreso hacia las metas de DEI. Los mercados laborales locales brindan un contexto valioso sobre lo que es razonable esperar con respecto a la representación. ¿Quién vive en la comunidad circundante? Si ciertos grupos están subrepresentados dentro de esa comunidad, puede haber razones (como el clima cultural) que son difíciles de influenciar para un empleador. ¿Existen colegios y universidades que puedan servir como fuentes y, de ser así, cuál es la composición de sus cuerpos estudiantiles? Las comparaciones con los competidores también deben ser locales para garantizar que los objetivos sean alcanzables. Si un rival local es consistentemente más exitoso en atraer y retener miembros de ciertos grupos subrepresentados, ¿qué lo hace mucho más atractivo para los solicitantes de empleo?


Las empresas deben considerar las características de la comunidad al establecer objetivos y evaluar el progreso hacia las metas de DEI.

Las ubicaciones también brindan contexto sobre el significado de una característica demográfica particular, como la raza o la religión. Puede ser conveniente para un conglomerado multinacional asumir que una característica demográfica que significa una cosa en un entorno particular tiene un significado comparable en otro entorno. Sin embargo, tal suposición puede ser poco realista para algunas características, como la raza, el origen étnico, la orientación sexual o la religión. Por ejemplo, Google y otras empresas han sido criticadas por emplear clasificaciones raciales y étnicas de la Oficina del Censo de EE. UU. en países donde estas categorías pueden no tener el mismo significado. Categorías como hispano, negro y afroamericano son relativamente inequívocas en los EE. UU., pero hay menos consenso con respecto a sus significados en otros contextos nacionales.


Dicho esto, la ausencia de un esquema de categorización aceptado universalmente no debe utilizarse como justificación para evitar la medición por completo. Como dice el refrán, no permita que lo perfecto sea enemigo de lo bueno, y recuerde que las estrategias de DEI y el progreso sostenido requieren una medición y un seguimiento sólidos. Las empresas deben pensar en los factores DEI que son relevantes e importantes para diferentes ubicaciones y hacer ajustes que capturen mejor los datos que son relevantes para la ubicación de interés.


Seguimiento de múltiples dimensiones de la diversidad.


Los esfuerzos de diversidad deben ser integrales y considerar grupos que están subrepresentados en función de una variedad de características, que incluyen raza, identidad de género, orientación sexual y discapacidades. Puede ser tentador para las organizaciones promocionar una forma de diversidad dentro de su organización como evidencia de que la empresa es lo suficientemente diversa. Por ejemplo, a una empresa le puede ir bien en términos de diversidad de género pero tiene muy poca diversidad racial. Otra empresa puede ser racialmente diversa en general, pero tener poca o ninguna representación LGBTQ+ en su fuerza laboral (o suponer tanto porque en realidad no lo está midiendo). En cualquier caso, la recopilación y el informe de métricas que identifican grupos demográficos específicos en lugar de agregar a través de características de diversidad proporciona una imagen más precisa del estado de la diversidad dentro de la empresa.


Nos damos cuenta de que puede ser difícil recopilar datos demográficos sobre identidades ocultas que históricamente han recibido poca protección legal u organizativa, como la orientación sexual y la identidad de género. Las organizaciones pueden aprovechar los grupos de recursos de empleados para ayudar a determinar las necesidades e intereses de poblaciones específicas. Además, las organizaciones que tienen los recursos podrían contratar a socios de diversidad externos para recopilar datos de los empleados que se pueden conectar a los datos de la organización para proporcionar información sobre qué tan bien la organización está manejando las preocupaciones de grupos particulares subrepresentados.


Además de no centrarse solo en uno o dos tipos de diversidad, las organizaciones deben prestar más atención al papel de las identidades que se cruzan para comprender la verdadera composición compositiva y los posibles sesgos dentro de la empresa. La investigación ha demostrado que el impacto en el lugar de trabajo de una característica demográfica como la raza a menudo está influenciado por otras características, como el género, y viceversa. 9 Por ejemplo, las experiencias de las mujeres negras difieren de las que comparten solo su raza (como los hombres negros) o género (como las mujeres blancas).


¿Cómo se ve cuando profundizamos en los datos sobre el porcentaje de mujeres contratadas e investigamos también sobre la base de su raza? Tome Google, por ejemplo: su informe anual de diversidad de 2022 mostró un aumento en la cantidad de mujeres que contrató en 2021, con mujeres que representaron el 37,6% de los nuevos empleados en su fuerza laboral de EE. UU., en comparación con 2020, cuando las mujeres constituyeron el 33,1% de los nuevos contrata 10Aunque Google vio un aumento en la contratación de mujeres de todas las razas, las mujeres afroamericanas, latinas y nativas americanas representaron un porcentaje notablemente más bajo de nuevas contrataciones en 2022 (4,3 %, 3,2 % y 0,3 %, respectivamente) en comparación con las mujeres blancas (14,8 %). ). Si consideramos la demografía individual solo de forma aislada, obtenemos, en el mejor de los casos, una imagen incompleta y, más probablemente, inexacta. Adoptar un enfoque interseccional más detallado para el seguimiento de datos permite a las organizaciones obtener una mejor comprensión de dónde puede haber brechas que indiquen sesgo u otros problemas para ciertos grupos que de otro modo podrían pasarse por alto.


Integre los sistemas de datos para realizar un mejor seguimiento de los resultados.


Con demasiada frecuencia, los planes organizacionales para la medición de DEI comienzan y terminan con la elección de qué datos demográficos se deben medir. Pero un enfoque miope solo en cuántas personas de grupos subrepresentados están presentes en la fuerza laboral dejará a los gerentes ciegos sobre cómo esas características demográficas podrían conducir a desigualdades en oportunidades y resultados.


Actualmente, organizaciones más progresistas están abordando este problema al identificar y comenzar a abordar disparidades demográficas simples. Lo que queremos decir con "simple" es que hay una diferencia en los resultados (como compensación y promociones) para un grupo, como los empleados homosexuales, y para otro en la misma dimensión, como los empleados heterosexuales. Las empresas pueden vincular la información demográfica disponible sobre los empleados con sus registros de recursos humanos y buscar correlaciones entre los marcadores de identidad y los resultados, como las tasas de selección, la compensación, las calificaciones de evaluación del desempeño, las asignaciones de trabajo y las promociones.


Esas actividades son un buen comienzo, pero es imperativo que las organizaciones vayan más allá. Las métricas también pueden capturar las diferencias demográficas en las tasas de asociación que equivalen a rendimientos diferenciales o penalización. Digamos, por ejemplo, que los empleados autistas recibieron menos de la mitad de la compensación financiera (aumentos y bonificaciones) por acumular cinco años de experiencia gerencial en comparación con sus contrapartes neurotípicas. Considerar únicamente el simple efecto de la discapacidad en la compensación podría pasar por alto esta importante fuente de inequidad que requiere que la organización busque activamente y realice un seguimiento constante de los rendimientos diferenciales.


Nuestro propio trabajo ilustra las consecuencias potenciales de no integrar de manera efectiva los sistemas de datos e interpretar los datos de recursos humanos a lo largo del ciclo de empleo. Por ejemplo, una empresa química nos contrató inicialmente para ayudar a actualizar su sistema de selección de empleados a fin de mejorar la diversidad de las nuevas contrataciones, pero descubrimos que no participaba en ninguna forma de contratación específica. El rediseño de su sistema de selección habría resultado infructuoso (o deficiente, en el mejor de los casos) si no hubiéramos ayudado primero a la empresa a reconocer la importancia de invertir en la contratación dirigida de candidatos de grupos subrepresentados. La integración de sus datos sobre quién se postula y quién es elegido ayudaría a la empresa a reconocer cómo las deficiencias en el reclutamiento a menudo influyen en los resultados de la selección. En resumen, no puede seleccionar personas que ayudarán a aumentar la diversidad si no se postulan.


Además, incluso las empresas a la vanguardia del análisis de recursos humanos y la extracción de datos a menudo no logran integrar suficientemente sus diversos sistemas de información de gestión de datos. Por ejemplo, al trabajar con un gran minorista que había sido elogiado por sus esfuerzos de gestión de la diversidad, descubrimos que los registros del personal sobre tardanzas y ausentismo estaban ubicados en un sistema, mientras que los datos de evaluación del desempeño estaban en otro, y la empresa no tenía forma de integrarlos. los dos. Esto fue problemático porque nuestra propia investigación ha demostrado que los empleados negros tienden a ser castigados más severamente por llegar tarde que los empleados blancos, pero los sistemas de información de recursos humanos en silos de la empresa hicieron imposible descubrir si esto estaba sucediendo. 11Del mismo modo, el hecho de no examinar este tipo de conexiones significa que los problemas pequeños pueden convertirse en grandes antes de que se identifiquen y aborden.


Un vínculo que se ignora con demasiada frecuencia es la conexión entre el reclutamiento y la retención. Al examinar el espectro completo de la cartera de empleados, descubrimos que las organizaciones que obtienen buenos resultados en las tasas de abastecimiento y contratación para algunos grupos subrepresentados a menudo tienen altas tasas de deserción para estos mismos grupos. Esto podría ser indicativo de problemas de inclusión, como las diferencias demográficas en el sentido de pertenencia percibido de las personas, que deben abordarse.


Tenga en cuenta la época del año al recopilar datos.


En algunos sectores, puede haber impactos estacionales en la contratación que dan forma al perfil demográfico de una organización, que por lo tanto puede variar según la época del año. Desafortunadamente, muchas organizaciones simplemente toman una instantánea de la demografía en el mismo momento cada año. Esos datos pueden usarse para sugerir falsamente un compromiso con DEI que, tras un examen más detallado, se revela como engañoso.


Por ejemplo, algunas organizaciones estratégicamente toman esta instantánea durante la temporada de compras navideñas de diciembre, cuando los minoristas emplean trabajadores de temporada. En muchos casos, estos son trabajadores de bajos salarios, un grupo en el que las mujeres y las personas de color están representadas de manera desproporcionada. 12 Capturar un perfil anual de DEI en este momento podría, intencionalmente o no, hacer que el progreso de la empresa en materia de diversidad parezca mayor de lo que realmente es.


Tales tácticas pueden resultar contraproducentes si los empleados creen que la organización está participando en los esfuerzos de DEI con fines de explotación, como alcanzar cuotas, en lugar de promover la igualdad. 13 Por ejemplo, una organización con la que trabajamos había recibido críticas de sus miembros negros y latinos sobre la representación insuficiente. La organización respondió mostrando que se comparaba razonablemente bien (aunque en niveles ligeramente más bajos) con otros en su grupo de pares y aspirantes. Lo que la gerencia no tuvo en cuenta fue que la representación de ambos grupos estaba en una trayectoria descendente y sus poblaciones estaban en los mínimos de 20 años para la organización.


Nos alienta que los ejecutivos, los gerentes de recursos humanos y los analistas de datos reconozcan cada vez más la importancia de una buena medición para una gestión eficaz de la diversidad. Pero el diablo está en los detalles de las métricas DEI organizacionales. Si bien las consideraciones que hemos revisado en este artículo se aplican universalmente, cada organización debe adaptar su propio enfoque, en algunos casos, múltiples enfoques, en función de sus características únicas. Hemos identificado cinco consideraciones (niveles jerárquicos, ubicación, tipos de diversidad, vínculos entre datos y época del año) que esperamos ayuden a guiar las conversaciones entre el creciente número de ejecutivos que prometen su compromiso con DEI y los estrategas encargados de actualizar este compromiso.


Tomarse el tiempo para planificar estratégicamente y establecer objetivos DEI ayudará a mejorar la medición porque brinda un mayor enfoque en qué métricas deben recopilarse y cómo deben analizarse. Las métricas pueden ayudar a los líderes a comprender su posición actual y hacia dónde se dirigen para ayudar a que su organización sea más diversa, equitativa e inclusiva. Para maximizar la utilidad de las métricas de DEI, los ejecutivos y los especialistas en recursos humanos deben tener en cuenta los consejos proporcionados aquí que ayudarán a crear una imagen más precisa de la evaluación general de DEI.


El compromiso de alto nivel es un paso importante para hacer que una organización sea más inclusiva. A medida que los ejecutivos comiencen a priorizar la DEI de maneras que sus empresas no lo han hecho en el pasado, buscarán aumentar la responsabilidad gerencial y probablemente usarán métricas para hacerlo. Al tener en cuenta estas consideraciones, pueden hacer que estas métricas sean más significativas y aumentar los rendimientos de sus inversiones en DEI.



Fuente: MIT Solan Mangemente Review, Derek R. Avery, Enrica N. Ruggs, Larissa R. García, Horatio D. Traylor y Noelle London.


SOBRE LOS AUTORES. Derek R. Avery es profesor y titular de la Cátedra CT Bauer de Liderazgo Inclusivo en el CT Bauer College of Business de la Universidad de Houston. Enrica N. Ruggs es profesora asociada en CT Bauer College of Business. Larissa R. Garcia y Horatio D. Traylor son estudiantes de doctorado en administración en CT Bauer College of Business. Noelle London es directora ejecutiva y fundadora de Illoominus, una empresa de análisis de datos centrada en DEI.


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