{"id":3520,"date":"2019-03-03T16:06:53","date_gmt":"2019-03-03T16:06:53","guid":{"rendered":"http:\/\/noti-america.com\/site\/ecuador\/?p=3520"},"modified":"2019-03-03T16:06:53","modified_gmt":"2019-03-03T16:06:53","slug":"como-utilizar-la-economia-del-comportamiento-para-alcanzar-un-lugar-de-trabajo-mas-equitativo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/noti-america.com\/site\/ecuador\/2019\/03\/03\/como-utilizar-la-economia-del-comportamiento-para-alcanzar-un-lugar-de-trabajo-mas-equitativo\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo utilizar la econom\u00eda del comportamiento para alcanzar un lugar de trabajo m\u00e1s equitativo"},"content":{"rendered":"<p>REDACCI\u00d3N NOTI-AM\u00c9RICA (ECUADOR) <strong>Por Ana Mar\u00eda Rojas\u00a0<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">Somos prejuiciosos. Vamos por el mundo clasificando r\u00e1pida, emocional y a menudo autom\u00e1ticamente a las personas bas\u00e1ndonos \u00a0en factores como el g\u00e9nero, la raza y la condici\u00f3n socioecon\u00f3mica. A la hora de contratar empleados, estos factores pueden generar no solo decisiones injustas que penalizan a candidatos de m\u00e9rito, sino grupos de empleados m\u00e1s homog\u00e9neos y menos creativos y productivos.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">A medida que nos acercamos a la celebraci\u00f3n del D\u00eda Internacional de la Mujer el 8 de marzo, vale la pena considerar c\u00f3mo estos prejuicios y sesgos afectan a las mujeres y a los lugares de trabajo. En el \u00edndice S&amp;P 500, \u00fanicamente el 4,8% de las\u00a0mujeres\u00a0son directoras ejecutivas y solo el 11% pertenecen al grupo de m\u00e1s altos ingresos. En Am\u00e9rica Latina y el Caribe, el panorama es igualmente desalentador. Solo el 17% de los\u00a0altos cargos directivos\u00a0de las corporaciones de la regi\u00f3n est\u00e1n ocupados por mujeres, mientras que el 48% de todas las empresas de Am\u00e9rica Latina carecen de cualquier representaci\u00f3n femenina a\u00a0nivel directivo<strong>.\u00a0<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">El problema no es solo que algunas empresas prefieren inconscientemente a candidatos hombres que a candidatas mujeres, sino que, las expectativas y los estereotipos que tenemos sobre los hombres en comparaci\u00f3n con las mujeres (p. ej., racional vs. emocional, individualista vs. colaborador) juegan un papel muy importante. Dado que hist\u00f3ricamente los hombres han dominado el lugar de trabajo en la mayor\u00eda de los campos e industrias, el perfil del candidato preferido suele lucir y comportarse m\u00e1s como un hombre que como una mujer. De hecho,\u00a0estudios\u00a0han demostrado que los prejuicios nos llevan a esperar que las mujeres se desempe\u00f1en mejor en empleos que se consideran \u201cfemeninos\u201d, como la enfermer\u00eda, y los hombres en empleos que se consideran \u201cmasculinos\u201d, como la ingenier\u00eda.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">Eso puede traducirse en menos nuevas ideas y perspectivas, incluso en cargos directivos, y en menos operaciones din\u00e1micas e innovadoras.\u00a0Por ejemplo, un\u00a0estudio\u00a0publicado el a\u00f1o pasado por McKinsey &amp; Company, que cubri\u00f3 m\u00e1s de 1000 empresas de todo el mundo, descubri\u00f3 que las compa\u00f1\u00edas en el primer cuartil de diversidad de g\u00e9nero en equipos ejecutivos ten\u00edan 21% m\u00e1s probabilidades de ser m\u00e1s rentables y m\u00e1s probabilidades de creaci\u00f3n de valor.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">\u00bfQu\u00e9 se puede hacer entonces para acabar con esos sesgos tan perjudiciales? Establecer cuotas de g\u00e9nero y ofrecer capacitaciones en diversidad son dos posibles opciones. Pero, la primera suele ser pol\u00edticamente inaceptable y la \u00faltima es extremadamente cara y aparentemente\u00a0ineficaz.\u00a0Sin embargo, existe otro enfoque que resulta muy prometedor. Tiene que ver con las observaciones de la econom\u00eda del comportamiento.<\/p>\n<ol style=\"text-align: justify\">\n<li><strong>Entienda sus prejuicios<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"text-align: justify\">\u00bfAlguna vez se ha sometido a una\u00a0prueba de sesgos impl\u00edcitos\u00a0para descubrir sus prejuicios? Si no lo ha hecho, empiece por identificarlos.\u00a0Pero no basta solo con saber cu\u00e1les son. M\u00e1s que intentar librarse de los sesgos de cada persona en su organizaci\u00f3n, expertos como\u00a0Shelley Correll, directora del\u00a0Instituto Clayman para la investigaci\u00f3n sobre cuestiones de g\u00e9nero\u00a0de la Universidad de Stanford, han recomendado usar un enfoque m\u00e1s sistem\u00e1tico que implique reestructurar sus procesos organizativos y de contrataci\u00f3n.<\/p>\n<ol style=\"text-align: justify\" start=\"2\">\n<li><strong>Revise sus descripciones de empleo<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"text-align: justify\">Examine sus ofertas de trabajo y experimente con la redacci\u00f3n, eliminando adjetivos estrechamente relacionados con un g\u00e9nero en particular. Por ejemplo, algunos\u00a0estudios\u00a0demuestran que el lenguaje masculino, incluidos adjetivos como\u00a0<em>competitivo\u00a0<\/em>y\u00a0<em>determina<\/em>do, se traduce en que las mujeres perciben que no son lo suficientemente competentes, y puede llegar a disuadirlas de aplicar al puesto de trabajo. Por otro lado, palabras como\u00a0<em>colaborativo\u00a0<\/em>y\u00a0<em>cooperativo\u00a0<\/em>tienden a atraer m\u00e1s a las mujeres que a los hombres.<\/p>\n<ol style=\"text-align: justify\" start=\"3\">\n<li><strong>Utilice procesos de contrataci\u00f3n \u2018a ciegas\u2019 en la revisi\u00f3n de curriculums y, si es posible, en las entrevistas<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"text-align: justify\">Utilice procesos sistem\u00e1ticos \u2018a ciegas\u2019 para revisar solicitudes y curriculums, para evitar que la informaci\u00f3n demogr\u00e1fica sesgue los resultados. Existen programas de software especiales muy \u00fatiles.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">Un buen ejemplo de c\u00f3mo el proceso a ciegas puede ayudar a mejorar la diversidad proviene del mundo de la m\u00fasica, donde se utilizan biombos para ocultar la identidad de los m\u00fasicos que presentan audiciones en orquestas. Esto se ha traducido en un mayor n\u00famero de mujeres en los escalones m\u00e1s altos de la m\u00fasica cl\u00e1sica. De hecho, despu\u00e9s de la introducci\u00f3n de dichos biombos en Estados Unidos a finales de la d\u00e9cada de 1970, la representaci\u00f3n femenina en las principales orquestas aument\u00f3 del 5% a m\u00e1s del 30% en la actualidad, y cerca de la mitad de dicho aumento se debi\u00f3 a los biombos, seg\u00fan un\u00a0estudio de Harvard.<\/p>\n<ol style=\"text-align: justify\" start=\"4\">\n<li><strong>Realice pruebas con tareas del trabajo<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"text-align: justify\">Realice pruebas para evaluar si los candidatos pueden llevar a cabo las tareas que realizar\u00e1n en el trabajo. Seg\u00fan los expertos, dichas pruebas pueden ser el mejor indicador del futuro\u00a0desempe\u00f1o laboral. Funcionan mucho mejor que\u00a0los curriculums tradicionales, los cuales suelen descartar candidatos por factores ajenos a su habilidad para llevar a cabo el trabajo.<\/p>\n<ol style=\"text-align: justify\" start=\"5\">\n<li><strong>Estandarice las entrevistas<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"text-align: justify\">Realice entrevistas estructuradas que estandaricen el proceso entre los candidatos. Formule la misma serie de preguntas en el mismo orden a todos los candidatos. Esto elimina (cierta) subjetividad.\u00a0Estudios\u00a0demuestran que las entrevistas sin estructura, con preguntas no definidas, en las que la experiencia y los conocimientos de los candidatos est\u00e1n destinados a desarrollarse org\u00e1nicamente a trav\u00e9s de la conversaci\u00f3n suelen fallar a la hora de predecir el \u00e9xito profesional. De hecho, las entrevistas no estructuradas son el peor instrumento para predecir el desempe\u00f1o profesional real, siendo mucho menos fiables que las pruebas de habilidad mental, de aptitud, o de personalidad.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">Califique al candidato inmediatamente despu\u00e9s de la entrevista. Esto reducir\u00e1 muchos sesgos relacionados con la forma en que los seres humanos almacenamos la informaci\u00f3n y recordamos los detalles.<\/p>\n<ol style=\"text-align: justify\" start=\"6\">\n<li><strong>Utilice procedimientos de evaluaci\u00f3n conjunta<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"text-align: justify\">Eval\u00fae a los candidatos de manera simult\u00e1nea y comp\u00e1relos sistem\u00e1ticamente.Existe\u00a0diferencia\u00a0si los candidatos son comparados entre s\u00ed o son evaluados por separado. La evaluaci\u00f3n conjunta reduce la brecha de g\u00e9neros, principalmente en contrataciones de alto nivel y en promociones donde las evaluaciones cualitativas est\u00e1n impregnadas con estereotipos de los evaluadores.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">Un estudio de Harvard revel\u00f3 que, en una evaluaci\u00f3n individual, el personal contratando siempre prefiri\u00f3 contratar hombres antes que mujeres igual o mejor calificadas para un trabajo de matem\u00e1ticas bas\u00e1ndose en la percepci\u00f3n de que las mujeres no son tan buenas para las matem\u00e1ticas. El efecto contrario fue observado en la contrataci\u00f3n de mujeres para un trabajo de aptitud verbal. Pero cuando el experimento se realiz\u00f3 de nuevo utilizando procedimientos de evaluaci\u00f3n conjunta, donde los candidatos hombres y mujeres fueron comparados directamente entre s\u00ed, la brecha entre los g\u00e9neros pr\u00e1cticamente\u00a0desapareci\u00f3.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><strong>Inteligencia Artificial<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">En los \u00faltimos a\u00f1os, los departamentos de recursos humanos han recurrido cada vez m\u00e1s a la inteligencia artificial para ayudar a mejorar los procesos de contrataci\u00f3n. Pero la manera en que se programa la inteligencia artificial, utilizando datos hist\u00f3ricos, puede reproducir los mismos sesgos, como recientemente lo\u00a0descubri\u00f3 Amazon,que tuvo que desechar un programa prueba de contrataci\u00f3n automatizado. Eso sucede porque en campos tradicionalmente dominados por hombres, un algoritmo que utiliza datos hist\u00f3ricos se autoense\u00f1ar\u00e1 a preferir los curriculums de los hombres a los de las mujeres.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">Solo el futuro dir\u00e1 si tales programas pueden llegar a ser m\u00e1s eficaces y neutrales en materia de g\u00e9nero. Entretanto, las observaciones b\u00e1sicas del comportamiento para eliminar los sesgos pueden servir para hacer que la contrataci\u00f3n sea m\u00e1s equitativa e imparcial y, en el proceso, pueden mejorar el rendimiento de los empleadores que inevitablemente se benefician de contar con una fuerza laboral m\u00e1s diversa.<\/p>\n<p>Fuente: BID<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>REDACCI\u00d3N NOTI-AM\u00c9RICA (ECUADOR) Por Ana Mar\u00eda Rojas\u00a0 Somos prejuiciosos. 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