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Mejora la medición de la diversidad y obtén mejores resultados

Derek R. Avery, Enrica N. Ruggs, Larissa R. Garcia, Horatio D. Traylor y Noelle London 23 Ene 2023
Mejora la medición de la diversidad y obtén mejores resultados

Los directivos necesitan mejores prácticas de recogida de datos si quieren hacerse una idea más clara de los valores de diversidad, igualdad e inclusión.


Si los líderes empresariales esperan progresar en materia de diversidad, equidad e inclusión (DEI), es fundamental que establezcan medidas para realizar un seguimiento de los avances. También de responsabilizar a los directivos de los resultados, algo que pocas organizaciones están haciendo actualmente de forma eficaz.1

De hecho, los más de 2 mil 200 directivos que han firmado el compromiso CEO Action for Diversity & Inclusion se han comprometido a impulsar “acciones medibles”. Pero reconocer que algo debe medirse no es lo mismo que saber cómo medirlo. Y para muchas organizaciones, la falta de comprensión sobre qué métricas recopilar es un obstáculo común en sus esfuerzos de DEI, lo que contribuye a un rendimiento decepcionante de sus inversiones en diversidad.2

Cuatro valores esenciales para promover la diversidad, equidad e inclusión

En este artículo, nos basamos en más de tres décadas de investigación y experiencia práctica para destacar seis factores a la hora de decidir cómo medir y realizar un seguimiento de los datos de DEI.

La medición eficaz de la diversidad comienza con objetivos sólidos

El primer paso para mejorar la medición de la diversidad y la eficacia de tales esfuerzos es tener una idea clara de las metas y objetivos estratégicos de la organización para la DEI.

¿Qué sentido tiene para la empresa recopilar y realizar un seguimiento de las métricas relacionadas con la DEI? ¿Desea mejorar la representación de un grupo infrarrepresentado?

Una vez determinados los objetivos generales, hay que convertirlos en otros más específicos que puedan proporcionar un resultado identificable y ayudar a enmarcar los planes y procesos de medición.3

Un principio fundamental de estos objetivos es que deben fomentar una mejora constante a lo largo del tiempo, en lugar de limitarse a fijar cifras absolutas que deben alcanzarse.

Mostrar una mejora constante en comparación con el pasado aporta un matiz que las cifras instantáneas por sí solas no logran demostrar, especialmente cuando se hacen comparaciones.

En un momento dado, la empresa A puede tener un porcentaje más alto de colaboradores de grupos subrepresentados que la empresa B. Pero si el porcentaje de A ha ido disminuyendo de forma constante y el de B ha ido creciendo de forma constante, el grupo aparentemente menos diverso está de hecho progresando mejor.

El seguimiento y la comparación de los datos a lo largo del tiempo pueden demostrar que la organización no sólo lo está intentando, sino que está consiguiendo mejorar su diversidad y/o inclusión.

¿Qué pasa después de fijar los objetivos?

Una vez fijados los objetivos, las organizaciones pueden adoptar un enfoque más estratégico para recopilar y analizar los datos de DEI. Aunque no existe un enfoque único, sostenemos que cualquier medición de los esfuerzos de diversidad debe abarcar todos los niveles de la organización.

Tener en cuenta la demografía de las diferentes ubicaciones geográficas, los múltiples tipos de diversidad, examinar los vínculos entre los datos recopilados son algunas tareas que se deben de hacer. Veamos cada uno de estos factores en detalle.

Una visión multinivel para obtener una imagen más clara

Los números pueden utilizarse estratégicamente para engañar a los demás, como demostró Darrell Huff hace casi 70 años en su libro clásico How to Lie With Statistics (Cómo mentir con las estadísticas).4

En el contexto de la DEI, las estadísticas resumidas que ocultan lo que ocurre en los distintos niveles de la organización pueden ofrecer una imagen optimista pero inexacta del progreso. Por ejemplo, consultamos a una universidad que pretendía promocionarse como altamente diversa en términos de raza y etnia. Apoyaba esta afirmación con varias estadísticas resumidas sobre la composición de colaboradores y estudiantes.

Aunque el alumnado era de hecho impresionantemente heterogéneo, los datos resumidos sobre los colaboradores de la universidad ocultaban una realidad desgraciadamente demasiado común: El profesorado y los altos cargos de la administración eran en su inmensa mayoría blancos, y los trabajadores de la planta física y el personal administrativo pertenecían predominantemente a minorías raciales y étnicas.

Este modelo concreto de estratificación de la diversidad y la inclusión no es en absoluto exclusivo de esa universidad. Una rápida ojeada a las estadísticas de la Oficina de Estadísticas Laborales de EE.UU. muestra que la diversidad racial, étnica y de género tienden a ser más pronunciadas en los niveles jerárquicos más bajos. Posteriormente se vuelven más raras a medida que se asciende en la escala corporativa de autoridad, responsabilidad y recompensas.

Colaboradores de base y directivos, principales diferencia en cuanto a diversidad

Nuestra investigación indica que los directivos suelen percibir un mayor apoyo organizativo a la diversidad que los colaboradores de base.5 Es probable que las estadísticas resumidas que agregan todos los niveles jerárquicos oculten estas sobrerrepresentaciones e infrarrepresentaciones.

Al desglosar las estadísticas resumidas, las empresas deben prestar especial atención a los posibles focos de concentración. Nike, IBM y Salesforce son algunas de las empresas que lo están haciendo bien.

Cuando informan sobre sus métricas DEI, indican la representación demográfica por separado para puestos de liderazgo, puestos tecnológicos y puestos no tecnológicos. Este tipo de examen de la diversidad ayuda a evitar hacer demasiado hincapié en la diversidad en los niveles inferiores como representativa de la diversidad general dentro de la empresa.

Los sociólogos de la organización reconocen desde hace tiempo los puntos ciegos asociados a la sobrerrepresentación de minorías raciales y étnicas de una empresa (así como en algunas profesiones).6

Cómo surge la falta de igualdad en oportunidades

Las unidades y profesiones dominadas por mujeres y minorías tienden a disponer de menos recursos y a ofrecer menores recompensas económicas, menos prestigio y menos oportunidades de promoción.

Si bien es cierto que el exceso de concentración por sí solo no indica necesariamente desigualdad, sí sugiere una falta de igualdad de oportunidades para todos.

Nuestras investigaciones demuestran que los colaboradores se dan cuenta cuando los perfiles de los líderes de la organización divergen de los de la base. Eso que disminuye su confianza en la organización y aumenta su percepción de que han sido maltratados.7 En consecuencia, la identificación de una infrarrepresentación considerable en cualquier nivel de la organización debería desencadenar una investigación más centrada.

A la hora de recopilar y hacer un seguimiento de los datos demográficos y otros datos relacionados con la diversidad, es importante tener en cuenta factores como el tipo de puesto, la posición a la hora de analizarlos. Estos factores proporcionan una imagen más clara de cómo está funcionando una organización en términos de representación.

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Tener en cuenta la ubicación

Las organizaciones existen en contextos muy específicos: Están integradas en comunidades con historias y características que afectan a quién vive allí, qué normas culturales prevalecen y cómo es vivir allí.

Es de vital importancia tener en cuenta el contexto social circundante y su influencia en la dinámica de la diversidad dentro de la organización.

A pesar del creciente número de empleadores que permiten el trabajo totalmente a distancia, la mayoría de la gente sigue viviendo y trabajando dentro de la misma comunidad general. Algunas características demográficas, como el sexo, son relativamente constantes de una comunidad a otra. Pero otras, como la nacionalidad, la raza, la etnia, la orientación sexual y el estatus socioeconómico, varían considerablemente más.

Por ejemplo, es muy probable que sea más fácil contratar talento afrodescendiente en Memphis (Tennessee), donde esa comunidad representa casi el 65% de la población. Estas diferencias raciales en las comunidades afectan probablemente a las diferencias raciales a lo largo del ciclo de empleo, lo que puede agravar 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 de un lugar a otro. Lo que hace que algunas culturas y climas sean más hospitalarios con los miembros de grupos infrarrepresentados, mientras que otros son menos tolerantes.8

Falta de reconocimiento a las necesidades de diversidad

No todas las organizaciones reconocen adecuadamente las implicaciones que tales diferencias entre lugares tienen para sus esfuerzos de medición de la DEI. Por ejemplo, algunas empresas establecen objetivos para toda la organización basados en puntos de referencia de toda la empresa o en datos del mercado nacional o regional.

Este enfoque crea 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 Nueva York.

Del mismo modo, se espera que los establecimientos situados en zonas con un historial de hostilidad hacia determinados grupos tengan el mismo éxito a la hora de contratar y retener a miembros de estos grupos.

Los objetivos de la las acciones en pro de la diversidad deben ser alcanzables si la remuneración está vinculada al logro de determinados parámetros. Responsabilizar a los directivos de unos objetivos de diversidad poco razonables tiene más probabilidades de desmotivarles que de inspirarles.

No ignores los contextos locales, esos son puntos clave

En lugar de ignorar los contextos locales, las empresas deben tener en cuenta las características de la comunidad a la hora de fijar objetivos y evaluar los avances hacia los objetivos de la DEI.

Los mercados laborales locales proporcionan un contexto valioso sobre lo que es razonable esperar en materia de representación. ¿Quién vive en la comunidad circundante?

Si determinados grupos están infrarrepresentados en esa comunidad, puede haber razones (como el clima cultural) sobre las que un empresario difícilmente puede influir.

¿Existen universidades que puedan servir de referencia y, en caso afirmativo, cuál es la composición de su alumnado? Las comparaciones con los competidores también deben ser locales para garantizar que los objetivos son alcanzables.

Si un competidor local tiene sistemáticamente más éxito a la hora de atraer y retener a miembros de determinados grupos infrarrepresentados, ¿qué le hace mucho más atractivo para los solicitantes de empleo?

Ubicaciones son iguales a contexto

Las ubicaciones también proporcionan un contexto sobre el significado de una característica demográfica concreta, como la raza o la religión.

Puede ser conveniente para un conglomerado multinacional suponer que una característica demográfica que significa una cosa en un entorno concreto tiene un significado comparable en otro entorno. Sin embargo, esta suposición puede ser poco realista para algunas características, como la raza, la etnia, la orientación sexual o la religión.

Por ejemplo, Google y otras empresas han sido criticadas por emplear clasificaciones raciales de la Oficina del Censo de Estados Unidos en países donde estas categorías pueden no tener el mismo significado.

Categorías como hispano, negro y afroamericano son relativamente inequívocas en Estados Unidos, pero hay menos consenso sobre su significado en otros contextos nacionales. Es difícil extraer conclusiones definitivas de las comparaciones entre contextos cuando no existe un significado compartido subyacente a la métrica.

Dicho esto, la ausencia de un esquema de categorización acordado universalmente no debe utilizarse como justificación para evitar la medición por completo. Como dice el refrán, no dejes que lo perfecto sea enemigo de lo bueno, y recuerda que las estrategias de DEI y el progreso sostenido requieren una medición y un seguimiento sólidos.

Las empresas deben reflexionar sobre los factores de DEI que son relevantes e importantes para las diferentes ubicaciones y realizar ajustes que capturen mejor los datos que son relevantes para la ubicación de interés.

Seguimiento de múltiples dimensiones de la diversidad

Los esfuerzos en materia de diversidad deben ser integrales y tener en cuenta a los grupos infrarrepresentados en función de una serie de características, como la raza, la etnia, la identidad de género, etc.

Puede ser tentador para las organizaciones promocionar una forma de diversidad dentro de su organización como prueba de que la empresa es suficientemente diversa. Por ejemplo, una empresa puede tener buenos resultados en cuanto a diversidad de género, pero muy poca diversidad racial.

Otra empresa puede ser racialmente diversa en general, pero tener poca o ninguna representación LGBTQ+ en su plantilla (o suponerlo porque en realidad no lo está midiendo).

En cualquier caso, recopilar e informar sobre métricas que señalen grupos demográficos específicos en lugar de agregar todas las características de diversidad proporciona una imagen más precisa del estado de diversidad.

Somos conscientes 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 colaboradores para ayudar a determinar las necesidades e intereses de poblaciones específicas.

Además, las organizaciones que dispongan de recursos podrían contratar a socios externos en materia de diversidad para recopilar datos de los empleados que puedan conectarse con los datos de la organización con el fin de proporcionar información sobre lo bien que la organización está gestionando las preocupaciones de determinados grupos infrarrepresentados.

Asociarse con consultores externos puede ayudar a aliviar los posibles temores de los colaboradores a ser descubiertos o a sufrir reacciones negativas si otras personas de la organización pueden vincular identidades estigmatizadas ocultas a personas concretas.

Además de no centrarse sólo en uno o dos tipos de diversidad, las organizaciones deberían prestar más atención al papel de las identidades cruzadas a la hora de comprender la verdadera composición y los posibles prejuicios 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 se ve influido por otras características, como el género, y viceversa.9 Por ejemplo, las experiencias de las mujeres negras difieren de las de quienes sólo comparten su raza (como los hombres negros) o su género (como las mujeres blancas).

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¿Qué ocurre cuando profundizamos en los datos sobre el porcentaje de mujeres contratadas e investigamos también en función de su raza?

Tomemos el ejemplo de Google: Su informe anual de diversidad de 2022 mostró un aumento en el número de mujeres contratadas en 2021, con un 37,6% de mujeres entre los nuevos colaboradores de su plantilla estadounidense, en comparación con 2020, cuando las mujeres representaban el 33,1% de las nuevas contrataciones.10 Aunque Google experimentó un aumento en la contratación de mujeres de todas las razas, las mujeres negras, latinas y nativas americanas representaron un porcentaje notablemente inferior de las nuevas contrataciones de 2022 (4,3%, 3,2% y 0,3%, respectivamente) en comparación con las mujeres blancas (14,8%). Si consideramos los datos demográficos individuales de forma aislada, obtenemos, en el mejor de los casos, una imagen incompleta y, lo que es más probable, inexacta.

Adoptar un enfoque más detallado e interseccional en el seguimiento de los datos permite a las organizaciones comprender mejor dónde puede haber lagunas que indiquen prejuicios u otros problemas para determinados grupos que, de otro modo, podrían pasarse por alto.

Integrar los sistemas de datos para realizar un mejor seguimiento de los resultados

Con demasiada frecuencia, los planes organizativos para la medición de la DEI comienzan y terminan con la elección de los datos demográficos que deben medirse. Pero un enfoque miope centrado únicamente en cuántas personas de grupos infrarrepresentados están presentes en la mano de obra dejará a los directivos ciegos ante la forma en que esas características demográficas podrían conducir a desigualdades en oportunidades y resultados.

Las organizaciones más progresistas están abordando actualmente esta cuestión identificando y empezando a abordar disparidades demográficas simples.

Lo que queremos decir con “simples” es que hay una diferencia en los resultados (como la remuneración y los ascensos) para un grupo, como los colaboradores homosexuales, y para el de otro en la misma dimensión, como los empleados heterosexuales.

Las empresas pueden vincular la información demográfica disponible sobre los colaboradores con sus registros de recursos humanos y buscar correlaciones entre los marcadores de identidad y resultados como los índices de selección, la remuneración, las calificaciones de la evaluación del rendimiento, las asignaciones de trabajo y los ascensos.

Estas actividades son un buen comienzo, pero es imprescindible que las organizaciones vayan más allá. Las métricas también pueden captar diferencias demográficas en los índices de asociación que equivalen a rendimientos o penalizaciones diferenciales. Digamos, por ejemplo, que los colaboradores autistas reciben menos de la mitad de la compensación económica (aumentos y primas) por acumular cinco años de experiencia directiva que sus homólogos neurotípicos.

únicamente el simple efecto de la discapacidad en la retribución podría pasar por alto esta importante fuente de desigualdad que requiere que la organización busque activamente y realice un seguimiento coherente de los rendimientos diferenciales.

Nuestro propio trabajo ilustra las posibles consecuencias de no integrar eficazmente los sistemas de datos e interpretar los datos de Recursos Humanos a lo largo del ciclo de empleo.

Ejemplos

Por ejemplo, una empresa química nos contrató inicialmente para que le ayudáramos a actualizar su sistema de selección de colaboradores con el fin de mejorar la diversidad de las nuevas contrataciones, sólo para descubrir que no realizaba ningún tipo de contratación selectiva.

El rediseño de su sistema de selección habría resultado infructuoso (o, en el mejor de los casos, no habría dado los resultados esperados) si no hubiéramos ayudado primero a la empresa a reconocer la importancia de invertir en la contratación selectiva de candidatos de grupos infrarrepresentados.

La integración de sus datos sobre quién se presenta y quién es elegido ayudaría a la empresa a reconocer cómo las deficiencias en la contratación influyen a menudo en los resultados de la selección. En resumen, no se puede seleccionar a personas que ayudarán a aumentar la diversidad si no se presentan.

Además, incluso las empresas que están a la vanguardia de la analítica de recursos humanos y la extracción de datos a menudo no integran 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 de personal sobre retrasos y absentismo se encontraban en un sistema, mientras que los datos de evaluación del rendimiento estaban en otro, y la empresa no tenía medios para integrar ambos.

Esto era problemático porque nuestra propia investigación ha demostrado que los colaboradores negros tienden a ser castigados más duramente por su impuntualidad que los empleados blancos, pero los sistemas de información de Recursos Humanos. de la empresa no permitían descubrir si esto estaba ocurriendo.11

Del mismo modo, la falta de examen de este tipo de conexiones significa que los pequeños problemas pueden convertirse en grandes problemas antes de ser identificados y abordados.

Un vínculo que se ignora con demasiada frecuencia es la conexión entre la contratación y la retención. Al examinar el espectro completo de la cadena de contratación, hemos observado que las organizaciones que obtienen buenos resultados en las tasas de contratación de algunos grupos infrarrepresentados suelen tener altas tasas de abandono de esos mismos grupos. Esto podría ser indicativo de problemas de inclusión, como diferencias demográficas en el sentido de pertenencia percibido por las personas, que deberían abordarse.

Tener en cuenta la época del año al recopilar datos

En algunos sectores, puede haber efectos estacionales en la contratación que determinen el perfil demográfico de una organización, que puede variar en función de la época del año. Desgraciadamente, muchas organizaciones se limitan a tomar una instantánea de los datos demográficos en la misma época del año. Esos datos pueden utilizarse para sugerir falsamente un compromiso con la DEI que, tras un examen más detallado, se revela engañoso.

Por ejemplo, algunas organizaciones toman estratégicamente esta instantánea durante la temporada de compras navideñas de diciembre, cuando los minoristas emplean a trabajadores estacionales. En muchos casos, se trata de trabajadores con salarios bajos, un grupo en el que las mujeres y las personas de color están desproporcionadamente representadas.12 Realizar un perfil anual de DEI en este momento puede hacer que, intencionadamente o no, el progreso de la empresa en materia de diversidad parezca mayor de lo que realmente es.

Tales tácticas pueden ser contraproducentes si los colaboradores creen que la organización está realizando esfuerzos de IAD 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 por su escasa representación. La organización contraatacó demostrando que se comparaba razonablemente bien (aunque a niveles ligeramente inferiores) con otras de su grupo de pares y aspirantes. Lo que la dirección no tuvo en cuenta fue que la representación de ambos grupos seguía una trayectoria descendente y que sus poblaciones se encontraban en los niveles más bajos de los últimos 20 años para la organización.

Nos anima que los directivos, los responsables 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 de DEI de la organización. Aunque 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 los datos y época del año) que esperamos ayuden a orientar las conversaciones entre el creciente número de ejecutivos que se comprometen con la DEI y los estrategas encargados de hacer realidad este compromiso.

Dedicar tiempo a planificar estratégicamente y establecer objetivos de DEI ayudará a mejorar la medición, ya que proporciona un mayor enfoque sobre qué métricas deben recopilarse y cómo deben analizarse.

Las métricas pueden ayudar a los líderes a entender tanto su posición actual como hacia dónde se dirigen en el camino para ayudar a su organización a ser 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 que aquí se ofrecen y que ayudarán a crear una imagen más precisa de la evaluación general de la DEI.

El compromiso de los directivos es un paso importante para hacer que una organización sea más inclusiva. A medida que los ejecutivos comiencen a dar prioridad a la DEI de una forma que sus empresas no han hecho en el pasado, tratarán de aumentar la responsabilidad de los directivos y es probable que utilicen métricas para ello.

Si tienen en cuenta estas consideraciones, pueden hacer que estos parámetros sean más significativos y aumentar el rendimiento de sus inversiones en DEI.


SOBRE LOS AUTORES

Derek R. Avery es profesor y titular de la Cátedra C.T. Bauer de Liderazgo Inclusivo en la Escuela de Negocios C.T. Bauer de la Universidad de Houston. Enrica N. Ruggs es profesora asociada de la Escuela de Negocios C.T. Bauer. Larissa R. Garcia y Horatio D. Traylor son estudiantes de doctorado en gestión de la Escuela de Negocios C.T. Bauer. Noelle London es consejera delegada y fundadora de Illoominus, una empresa de análisis de datos centrada en la DEI.

REFERENCIAS (13)

1. E.J. Kennedy, “¿Pueden los datos impulsar la equidad racial?”. MIT Sloan Management Review 62, nº 2 (invierno de 2021): 9-11.

2. P. Newkirk, “Diversidad, Inc: The Failed Promise of a Billion-Dollar Business” (Nueva York: Bold Type Books, 2019).

3. E.N. Ruggs y D.R. Avery, “Linking Good Intentions to Intentional Action”, MIT Sloan Management Review 62, no. 4 (verano de 2021): 95-96.

4. D. Huff, “How to Lie With Statistics” (Nueva York: W.W. Norton, 1954).

5. P.F. McKay, D.R. Avery y M.A. Morris, “A Tale of Two Climates: Diversity Climate From Subordinates’ and Managers’ Perspectives and Their Role in Store Unit Sales Performance”, Personnel Psychology 62, no. 4 (invierno de 2009): 767-791.

6. B.F. Reskin, D.B. McBrier y J.A. Kmec, “The Determinants and Consequences of Workplace Sex and Race Composition”, Annual Review of Sociology 25 (1999): 335-361.

7. A.P. Lindsey, D.R. Avery, J.F. Dawson, et al., “Investigating Why and for Whom Management Ethnic Representativeness Influences Interpersonal Mistreatment in the Workplace”, Journal of Applied Psychology 102, n.º 11 (abril de 2017): 1545-1563.

8. M.J. Gelfand, L.H. Nishii y J.L. Raver, “On the Nature and Importance of Cultural Tightness-Loososeness”, Journal of Applied Psychology 91, n.º 6 (diciembre de 2006): 1225-1244.

9. A.N. Smith, M.B. Watkins, J.J. Ladge y otros, “Making the Invisible Visible: Paradoxical Effects of Intersectional Invisibility on the Career Experiences of Executive Black Women”, Academy of Management Journal 62, nº 6 (junio de 2019): 1705-1734.

10. “Google Diversity Annual Report 2022”, archivo PDF (Mountain View, California: Google, 2022), https://static.googleusercontent.com.

11. A. Luksyte, E. Waite, D.R. Avery y otros, “Held to a Different Standard: Racial Differences in the Impact of Lateness on Advancement Opportunity”, Journal of Occupational and Organizational Psychology 86, n.º 2 (abril de 2013): 142-165.

12. F. Hanleybrown, L. Iyer, J. Kirschenbaum, et al., “Advancing Frontline Employees of Color: Innovating Competitive Advantage in America’s Frontline Workforce”, archivo PDF (Boston y Oakland, California: FSG y PolicyLink, enero de 2020), www.fsg.org.

13. P.F. McKay y D.R. Avery, “¡Atención! Diversity Recruitment Could Backfire”, Journal of Management Inquiry 14, no. 4 (diciembre de 2005): 330-336.

Foto perfil de Derek R. Avery, Enrica N. Ruggs, Larissa R. Garcia, Horatio D. Traylor y Noelle London

Derek R. Avery, Enrica N. Ruggs, Larissa R. Garcia, Horatio D. Traylor y Noelle London

Derek R. Avery es profesor y titular de la Cátedra C.T. Bauer de Liderazgo Inclusivo en la Escuela de Negocios C.T. Bauer de la Universidad de Houston. Enrica N. Ruggs es profesora asociada de la Escuela de Negocios C.T. Bauer. Larissa R. Garcia y Horatio D. Traylor son estudiantes de doctorado en gestión de la Escuela de Negocios C.T. Bauer. Noelle London es consejera delegada y fundadora de Illoominus, una empresa de análisis de datos centrada en la DEI.
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