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La diversità nella forza lavoro, a mio avviso, è uno degli aspetti più fraintesi e citati erroneamente nella pratica delle Risorse Umane. Capita spesso di sentire persone, spesso anche di alto livello all'interno delle organizzazioni, affermare come le migliori aziende abbiano una forza lavoro diversificata, e quindi che sia qualcosa che anche "noi" dovremmo replicare. Questo rappresenta una profonda incomprensione della diversità e della sua relazione con le organizzazioni ad alte prestazioni.

Generalmente parlando, queste organizzazioni di alto livello adottano un approccio molto semplice: trovano le persone più brillanti che hanno interesse per quel lavoro e le assumono. In realtà, l'intelligenza non è determinata dal genere, dall'orientamento sessuale, dall'altezza, dal peso, dall'età o da uno dei numerosi aspetti su cui sembra soffermarsi l'opinione pubblica mainstream. Di conseguenza, le organizzazioni che si concentrano sull'assunzione e sulla fidelizzazione dei migliori nei rispettivi ambiti e/o livelli di carriera, spesso finiscono per avere una forza lavoro piuttosto diversificata. Questo porta poi alla falsa credenza che la diversità sia la causa delle alte prestazioni, seguita invariabilmente dal lancio quasi grottesco di programmi orientati alla diversità basati sulla discriminazione. Quanti di noi hanno visto programmi focalizzati sull'età oppure sul genere come mezzo per costruire la diversità? In realtà, sia l'età che il genere sono pessimi indicatori della performance.

Concentrarsi su predittori di performance estremamente scarsi con l'obiettivo di essere "diversi" porterà comunque ad avere una forza lavoro diversificata, ma in alcuni casi condurrà quell’organizzazione ad essere poco performante. Invece, bisogna concentrarsi su ciò che realmente predice le alte performance, ovvero trovare le persone più brillanti che ci si può permettere e reclutarle. Bisogna lavorare per rimuovere quegli aspetti nei processi di selezione e reclutamento che discriminano, lasciando la strada aperta a veri performer che potranno essere donne, uomini, persone di genere diverso, alte, basse, madrelingua o meno della lingua predominante nell’azienda.

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Brendan Lys

Operando all'incrocio tra Risorse Umane e Data Science, metto a frutto una vasta esperienza specialistica nelle Risorse Umane unita alle metodologie e agli approcci della Data Science. Questo approccio, focalizzato sulla scoperta di insight pratici dai dati, è stato applicato in ambiti quali: retribuzione e benefit, pianificazione del personale, selezione, salute e sicurezza, diversità e formazione. Ma come si traduce realmente l'applicazione della data science alle sfide e opportunità delle Risorse Umane? In un contesto HR, i dati con cui lavoriamo provengono solitamente direttamente dal nostro HRMIS; un vantaggio dei metodi di data science è che possiamo includere dati aggiuntivi sia interni che esterni all'organizzazione – dati che con un'analisi HR tradizionale sarebbero irraggiungibili. Si pensi ad esempio alle descrizioni delle posizioni, che racchiudono una quantità di informazioni normalmente trascurate perché non pronte per l'analisi. Un progetto collaterale a cui sto lavorando attualmente (aprile 2019) prevede l'uso del text mining sulle descrizioni delle mansioni per fornire indicazioni sulla famiglia professionale a cui appartiene la posizione. Gli insight del mio lavoro sono stati apprezzati da organizzazioni di diversi settori, tra cui: enti pubblici (Australia e Nuova Zelanda), società quotate ASX e NZX, utility, non profit e istituti di istruzione superiore.