"Os números só nos levam até certo ponto"

Certa vez, fui despejado de um apartamento por ser negro. Eu havia conseguido um belo lugar às margens do Lago Genebra por meio de um agente e, portanto, não havia conhecido o proprietário pessoalmente antes de assinar o contrato de aluguel. Quando minha família e eu nos mudamos e a cor da minha pele ficou evidente, a proprietária pediu que saíssemos. Se ela soubesse que eu era negro, disseram-me, ela nunca teria me alugado.

Por mais terrível que tenha sido na época, sua franqueza foi útil para mim. Isso significava que eu não precisava vasculhar os fatos em busca de outra justificativa não racista para sua súbita rejeição.

Muitas pessoas têm negado moradia, empréstimos bancários, empregos, promoções e muito mais por causa de sua raça. Mas raramente lhes é dito que esse é o motivo, como aconteceu comigo - principalmente no local de trabalho. Por um lado, essa discriminação é ilegal. Por outro lado, os executivos tendem a pensar - e têm um forte desejo de acreditar - que estão contratando e promovendo pessoas de forma justa, quando não estão. (Pesquisas demonstram que as pessoas que se consideram objetivas geralmente são as que mais aplicam preconceitos inconscientes). Embora os gerentes não citem ou (geralmente) nem percebam a raça como um fator em suas decisões, eles usam critérios de avaliação ambíguos para filtrar as pessoas que não são como eles, como mostra a pesquisa da professora Lauren Rivera, da Kellogg . As pessoas de grupos raciais e étnicos marginalizados são consideradas com mais frequência do que os brancos como "não adequadas à cultura" ou "não preparadas" para cargos de alto nível; são tiradas da disputa porque seu "estilo de comunicação" é, de alguma forma, inadequado. Eles ficam apenas com suspeitas persistentes de que sua identidade é o verdadeiro problema, especialmente quando o preconceito dos tomadores de decisão é mascarado por boas intenções.

Eu trabalho no campo da diversidade. Também fui negro a vida inteira. Portanto, sei que as pessoas sub-representadas no local de trabalho anseiam por duas coisas: A primeira é ouvir que elas não são loucas por suspeitarem, às vezes, que há uma conexão entre tratamento negativo e preconceito. A segunda é receber apoio institucional.

A primeira necessidade tem um caminho claro para ser atendida. Quando nos deparamos com colegas ou amigos que foram maltratados e que acreditam que sua identidade pode ser o motivo, devemos reconhecer que é justo suspeitar. Não se trata de um salto de fé aqui - inúmeros estudos mostram como esse preconceito ainda é generalizado.

Mas como podemos atender à segunda necessidade? Em um esforço para encontrar maneiras válidas e escaláveis de neutralizar ou reverter o preconceito e promover a diversidade, as organizações estão se voltando para a análise de pessoas - um campo relativamente novo em operações de negócios e gestão de talentos que substitui decisões instintivas por práticas orientadas por dados. A análise de pessoas pretende ser "baseada em evidências". E para algumas questões de TI - como descobrir quantas entrevistas de emprego são necessárias para avaliar um candidato ou determinar como os deslocamentos dos funcionários afetam sua satisfação no trabalho - ela é. Descobertas estatisticamente significativas levaram a algumas grandes mudanças nas organizações. Infelizmente, as empresas que tentam aplicar a análise aos desafios dos grupos sub-representados no trabalho geralmente reclamam que os conjuntos de dados relevantes não incluem pessoas suficientes para produzir insights confiáveis - o tamanho da amostra, o n, é muito pequeno. Basicamente, eles estão dizendo: "Se ao menos houvesse mais pessoas como os senhores, poderíamos dizer por que há tão poucos".

No entanto, as empresas têm acesso a mais dados do que imaginam. Para complementar um pequeno n, elas podem se aventurar e analisar o contexto mais amplo em que operam. Mas o volume de dados por si só não dará aos líderes a percepção de que precisam para aumentar a diversidade em suas organizações. Eles também precisam examinar mais de perto os indivíduos de grupos sub-representados que trabalham para eles - aqueles que mal aparecem no radar analítico.

Complementando o N

As organizações de pesquisa sem fins lucrativos estão fazendo um trabalho importante que esclarece como o preconceito molda a contratação e o avanço em vários setores e indústrias. Por exemplo, um estudo da Ascend Foundation mostrou que, em 2013, homens e mulheres brancos em cinco grandes empresas do Vale do Silício tinham 154% mais chances de se tornarem executivos do que seus colegas asiáticos. E embora tanto a raça quanto o gênero fossem fatores no teto de vidro para os asiáticos, a raça teve um impacto 3,7 vezes maior do que o gênero.

Foram necessários mais dois anos de pesquisa e análise - usando dados de várias centenas de milhares de funcionários, extraídos da agregação da EEOC de todas as empresas de tecnologia da Bay Area e dos relatórios individuais de 13 empresas de tecnologia dos EUA - antes que a Ascend determinasse como o preconceito afetava as perspectivas de negros e hispânicos. Entre esses grupos, a TI constatou novamente que, em geral, a raça teve um impacto negativo maior do que o gênero no avanço do nível profissional para o executivo. Na Bay Area, as mulheres brancas se saíram pior do que os homens brancos, mas muito melhor do que todos os asiáticos, hispânicos e negros. As mulheres pertencentes a minorias enfrentaram o maior obstáculo para ingressar nos cargos executivos. As mulheres negras e hispânicas enfrentaram um grande desafio, tanto pelo baixo número de mulheres no nível profissional quanto pelas menores chances de ascender do nível profissional ao executivo. As mulheres asiáticas, que tinham maior representação no nível profissional do que outras minorias, tinham as menores chances de passar do nível profissional para o executivo. Uma análise dos dados nacionais encontrou resultados semelhantes.

Ao analisar os dados do setor ou da indústria sobre grupos sub-representados - e examinar os padrões de contratação, promoções e outras decisões sobre talentos - podemos gerenciar melhor os problemas e riscos em nossas próprias organizações. As empresas de tecnologia podem olhar para os relatórios da Ascend e dizer: "Ei, vamos pensar no que está acontecendo com os talentos de nossos concorrentes. Há uma boa chance de que isso esteja acontecendo aqui também." Suas equipes de RH podem, então, adicionar uma camada de acompanhamento de carreira para mulheres de cor, por exemplo, ou criar programas de treinamento para gerenciar equipes diversificadas.

Outra abordagem é extrapolar as lições das análises de outras empresas. Podemos analisar, por exemplo, a Red Ventures, uma empresa de mídia digital com sede em Charlotte. A Red Ventures é diversificada em vários aspectos. (A TI tem um CEO latino e cerca de 40% de seus funcionários são negros.) Mas isso não significa que não haja problemas a serem resolvidos. Quando me reuni com seus principais executivos, eles me disseram que haviam feito recentemente uma análise das avaliações de desempenho na empresa e descobriram que os estereótipos internalizados estavam tendo um efeito negativo nas autoavaliações dos funcionários negros e latinos. Em média, os membros desses dois grupos avaliaram seu desempenho 30% abaixo da avaliação de seus gerentes (enquanto os funcionários brancos do sexo masculino avaliaram seu desempenho 10% acima da avaliação de seus gerentes). O estudo também revelou uma correlação entre o isolamento racial e a autopercepção negativa. Por exemplo, as pessoas de cor que trabalhavam na área de engenharia, em geral, se avaliavam menos do que aquelas que trabalhavam na área de vendas, onde havia mais negros e latinos. Esses padrões eram consistentes em todos os níveis, desde a equipe júnior até a sênior.

Em resposta a isso, a equipe de RH da Red Ventures treinou os funcionários para que fizessem autoavaliações, o que começou a diminuir a diferença entre negros e latinos (que, mais recentemente, se autoavaliaram 22% abaixo de seus gerentes). Hallie Cornetta, vice-presidente de capital humano da empresa, explicou que o treinamento "concentrou-se na importância de preencher as autoavaliações quantitativas e qualitativas com honestidade, de forma a mostrar como os funcionários veem pessoalmente seu desempenho em nossas cinco dimensões principais, em vez de como eles supõem que seu gerente ou colegas veem seu desempenho". Ela acrescentou: "Em seguida, compartilhamos exemplos tangíveis do que é 'excepcional' versus 'sólido' versus 'precisa melhorar' nessas dimensões para remover parte da subjetividade e ajudar as minorias - e todos os funcionários - a avaliar com mais orientação e confiança."

Personalização

Uma vez que tenhamos ampliado a abrangência complementando o n, podemos nos aprofundar examinando casos individuais. Isso é fundamental. Algoritmos e estatísticas não capturam a sensação de ser o único membro negro ou hispânico da equipe ou o efeito que a marginalização tem sobre cada funcionário e o grupo como um todo. Precisamos conversar abertamente com as pessoas, uma a uma, para saber mais sobre suas experiências com preconceitos e compartilhar nossas próprias histórias para criar confiança e tornar o assunto seguro para discussão. O que descobrimos por meio dessas conversas é tão importante quanto o que aparece nos dados agregados.

Um colega do setor, que atuou como líder em diversidade em uma empresa de tecnologia, explicou isso para mim da seguinte forma: "Quando fazemos nossas pesquisas com os funcionários, os latinos sempre dizem que estão felizes. Mas eu sou latino e sei que, muitas vezes, hesitamos em balançar o barco. Dizer a verdade é muito arriscado, por isso dizemos o que o senhor quer ouvir - mesmo que nos coloque em um grupo de discussão. Também sei que esses números agregados, em que há um número suficiente de pessoas para que o n seja significativo, não refletem a heterogeneidade de nossa comunidade. Uma pessoa de pele clara que cresceu na América Latina em uma família de classe média alta provavelmente está muito feliz e confortável. Alguém de pele mais escura e que cresceu na classe trabalhadora dos Estados Unidos provavelmente não tem o mesmo sentimento de pertencimento. Vou dedicar tempo e esforço para tentar criar soluções para aqueles que sei que estão em desvantagem, independentemente de os dados me dizerem que há um problema com todos os latinos ou não."

Esse é um tema recorrente. Conversei com 10 profissionais de diversidade e RH em empresas com números de funcionários que variam de 60 a 300.000, e todos eles estão trabalhando em programas ou intervenções para as pessoas que não são registradas como "grandes" no Big Data. Eles confiam, pelo menos um pouco, em sua própria intuição ao explorar o impacto da marginalização. Isso pode parecer contrário à missão da análise de pessoas, que é remover totalmente a perspectiva pessoal e as intuições da equação de talentos. No entanto, para descobrir os efeitos do preconceito em nossas organizações - e para identificar fatores complicadores dentro dos grupos, como classe e colorismo entre os latinos e outros - precisamos coletar e analisar dados qualitativos também. A intuição pode nos ajudar a encontrá-los. O pessoal de diversidade e RH descreveu o uso de seu "sentido de aranha" ou de saber que há "algo na água" - essencialmente, entender que o preconceito provavelmente é um fator, embora a análise de pessoas nem sempre prove as causas e preveja os resultados. Por meio de conversas com os funcionários - e, às vezes, por meio de grupos de foco, se houver recursos e se os participantes sentirem que é seguro ser honesto - eles verificam a realidade do que seus instintos lhes dizem, muitas vezes com base em suas próprias experiências com preconceitos. Um colega disse: "A combinação de dados qualitativos e quantitativos é ideal, mas, no final das contas, não há nada que os dados nos digam que já não saibamos como negros. Sei qual foi minha experiência como afro-americano que trabalhou por 16 anos em funções que não estavam relacionadas à melhoria da diversidade. Este trabalho é tão importante para o coração quanto para a cabeça."

Um chamado à ação

A proposta que está no centro da análise de pessoas é sólida: se o senhor quiser contratar e gerenciar de forma justa, decisões baseadas no instinto não são suficientes. No entanto, temos que criar uma nova abordagem, que também funcione para pequenos conjuntos de dados - para os marginalizados e sub-representados.

Aqui estão minhas recomendações:

Em primeiro lugar, os analistas devem desafiar o tradicional mínimo de confiança , forçando-se a olhar além dos dados concretos limitados. Eles não precisam provar que a diferença nas classificações de desempenho entre negros e brancos é "estatisticamente significativa" para ajudar os gerentes a entender o impacto do viés nas avaliações de desempenho. Já sabemos, com base na amplitude e na profundidade das pesquisas em ciências sociais sobre o preconceito, que ele é generalizado no local de trabalho e influencia as classificações, portanto, podemos combinar esses insights com o que ouvimos e vemos na prática e simplesmente começar a operar como se o preconceito existisse em nossas empresas. Talvez tenhamos que valorizar mais as experiências compartilhadas por cinco ou dez funcionários - ou analisar com mais cuidado os dados descritivos, como o número de funcionários de grupos sub-representados e as pontuações médias de satisfação no trabalho por raça e gênero - para examinar o impacto do preconceito em um nível mais granular.

Além disso, os analistas devem fornecer com frequência intervalos de confiança, ou seja, orientações sobre o quanto os gerentes podem confiar nos dados se os n's forem muito pequenos para comprovar a significância estatística. Quando os gerentes obtêm essas informações, é mais provável que façam mudanças em suas práticas de contratação e gestão, mesmo que acreditem - como a maioria acredita - que já estão tratando as pessoas de forma justa. Suponhamos, por exemplo, que quando a Red Ventures começou a coletar dados sobre autoavaliações, os analistas tinham um nível de confiança de 75% de que os negros e os latinos estavam se autoavaliando. Os analistas poderiam, então, ter aconselhado os gerentes a procurar seus subordinados diretos de minorias, examinar os resultados daquele período de desempenho e determinar juntos se as autoavaliações refletiam realmente suas contribuições. É uma maneira simples, mas colaborativa, de lidar com preconceitos implícitos ou estereótipos que os senhores têm certeza de que existem e, ao mesmo tempo, dar autonomia a cada funcionário.

Em segundo lugar, as empresas também precisam ser mais consistentes e abrangentes em suas análises qualitativas. Muitas já realizam entrevistas e grupos de foco para obter insights sobre os desafios dos sub-representados; algumas até fazem análise textual de avaliações de desempenho escritas, notas de entrevistas de saída e memorandos de contratação, procurando linguagem que sinalize preconceito ou estereótipo negativo. Mas temos que ir além. Precisamos encontrar uma maneira viável de criar e processar avaliações de desempenho mais objetivas, considerando os preconceitos internalizados tanto dos funcionários quanto dos gerentes, e determinar como esses preconceitos afetam as classificações.

Essa jornada começa com a educação de todos os funcionários sobre o impacto na vida real de preconceitos e estereótipos negativos. No Facebook, oferecemos uma variedade de programas de treinamento com ênfase em identificar e neutralizar preconceitos, e continuamos reforçando as principais mensagens após o treinamento, pois sabemos que esses músculos levam tempo para serem desenvolvidos. Emitimos lembretes em pontos críticos para moldar a tomada de decisões e o comportamento. Por exemplo, em nossa ferramenta de avaliação de desempenho, incorporamos prompts para que as pessoas verifiquem a escolha de palavras ao escreverem avaliações e autoavaliações. Lembramos a elas, por exemplo, que termos como "adequação cultural" podem permitir o surgimento de preconceitos e que elas devem evitar descrever as mulheres como "mandonas" se não descreveriam homens que demonstrassem os mesmos comportamentos dessa forma. Ainda não temos dados sobre como isso está influenciando a linguagem utilizada - é uma intervenção nova -, mas examinaremos os padrões ao longo do tempo.

Talvez, acima de tudo, os departamentos de RH e de análise devam valorizar os conhecimentos qualitativos e quantitativos e aplicar abordagens de métodos mistos sempre que possível. No Facebook, estamos formando equipes multifuncionais com os dois tipos de especialistas, porque nenhum método de pesquisa isolado pode capturar totalmente as complexas camadas de preconceito que todos trazem para o local de trabalho. Vemos todos os métodos de pesquisa como uma tentativa de resolver o mesmo problema de diferentes ângulos. Às vezes, abordamos os desafios a partir de uma perspectiva quantitativa primeiro, para descobrir "o quê", antes de procurar os especialistas qualitativos para mergulhar no "porquê" e no "como". Por exemplo, se os números mostrassem que determinadas equipes estavam perdendo ou atraindo funcionários de minorias em taxas mais altas do que outras (o "o quê"), poderíamos conduzir entrevistas, realizar grupos de foco ou analisar textos de pesquisas da empresa para entender o "porquê" e extrair temas ou lições para outras partes da empresa. Em outros cenários, podemos inverter a ordem dessas etapas. Por exemplo, se ouvíssemos repetidamente de membros de um grupo social que eles não estavam vendo seus colegas serem reconhecidos na mesma proporção que as pessoas de outros grupos, poderíamos então investigar se as tendências numéricas confirmavam essas observações ou conduzir análises estatísticas para descobrir quais circunstâncias organizacionais estavam associadas à maior ou menor probabilidade de os funcionários serem reconhecidos.

As equipes multifuncionais também nos ajudam a colher os benefícios da diversidade cognitiva. Trabalhar em conjunto estimula todos, desafiando as próprias suposições e preconceitos dos membros da equipe. Chegar aos "porquês" e "como" absolutos de qualquer questão, do recrutamento ao engajamento e ao desempenho, sempre será difícil. Mas acreditamos que, com essa abordagem, temos a melhor chance de fazer melhorias em toda a empresa. À medida que analisarmos os resultados da pesquisa Pulse do Facebook, realizada duas vezes por ano com os funcionários, e revisarmos os dados do Ciclo de Resumo de Desempenho, continuaremos a procurar sinais de problemas e de progresso.

CONCLUSÃO

A evidência de discriminação ou de resultados injustos pode não ser tão certa ou óbvia no local de trabalho como foi para mim quando fui despejado do meu apartamento. Mas podemos aumentar nossa certeza, e é essencial que façamos isso. As pessoas sub-representadas em nossas empresas não são loucas por perceberem preconceitos trabalhando contra elas, e elas podem obter apoio institucional.