Jon M. Jachimowicz

Recientemente realicé un estudio con una gran empresa multinacional para averiguar cómo aumentar la dedicación al trabajo de sus empleados. Después de completar la recopilación de datos, los analicé y encontré algunos resultados intrigantes. Al mismo tiempo, un patrón preocupante se hizo evidente en las primeras conclusiones: la organización ejercía una discriminación desenfrenada contra las mujeres. Aunque ese resultado se basó únicamente en datos iniciales, estaba convencido de que los directivos querían oírlo para poder abordarlo.

No podría haber estado más equivocado. En una reunión con el jefe de Recursos Humanos de la empresa, presenté primero mis resultados generales sobre el compromiso de los empleados con el trabajo y luego giré la presentación hacia el análisis de discriminación de género que había obtenido como resultado. Esperaba una conversación animada y tal vez incluso algunos cuestionamientos internos.

En cambio, el jefe de RRHH se puso muy enojado. Me acusó de tergiversar los hechos, citando datos de sus propios registros que mostraban que hombres y mujeres tenían la misma probabilidad de ser promovidos. Claramente, era un tema importante para él y mis hallazgos habían tocado un nervio.

Después de que su furia (y mi sorpresa) terminara, le recordé que los datos que presenté eran solo resultados iniciales y que debían ser tratados como tales. Tal vez si tuviéramos que hacer una evaluación más completa, argumenté, encontraríamos que los datos iniciales eran inexactos. Terminamos en un acuerdo: diseñaría y dirigiría un estudio adicional centrado en la discriminación de género, conectando las respuestas de la encuesta a resultados importantes, como las promociones y el volumen de negocios.

Unos meses más tarde, los datos comenzaron a llegar. Mi análisis mostró que mis conclusiones iniciales eran correctas: la discriminación de género efectivamente sucedía en la empresa. Pero la queja principal de RRHH no estaba equivocada: hombres y mujeres tenían la misma probabilidad de ser promovidos.

El conjunto de datos mejorado nos permitió ver cómo los dos hechos podrían ser verdaderos al mismo tiempo. Ahora contamos con información detallada sobre qué empleados eran –y, lo que es más importante, no eran– promovidos.

Desde entonces, el jefe de RRHH ha designado un grupo de trabajo para abordar el problema de la discriminación de género, algo que no habría hecho si no hubiéramos recopilado los datos que teníamos.

La próxima vez que alguien discuta sus datos con mucho enojo, hay algunos pasos que puede tomar. En primer lugar, trate de entender por qué su contraparte está respondiendo con tanta fuerza. En muchos casos, puede ser simplemente que se preocupan por el resultado.

En segundo lugar, recopile más datos específicamente relacionados al corazón del cuestionamiento. Cada comentario es un comentario útil. ¿A qué está reaccionando el enojado receptor de su análisis y cómo puede una recolección de datos adicional ayudarle a resolver sus preocupaciones?

Tercero y último, vea a su airado desafiante no como un oponente, sino como un aliado. Si encuentra una forma de colaborar, será más probable que se vea como parte del equipo. Y entonces usted podrá canalizar la energía que provocó su furia hacia un buen resultado.