A Diversidade no Local de Trabalho é um Subproduto

Stay on the leading edge of leading with human-centric AI. Create a free account.

A diversidade da força de trabalho, na minha opinião, é um dos aspetos mais incompreendidos e mais frequentemente citados de forma incorreta na área dos Recursos Humanos. É frequente encontrar pessoas, muitas vezes pessoas com cargos muito seniores nas organizações, a afirmar que as organizações de topo têm uma força de trabalho diversificada e que, […]

Workplace Diversity Is A By-Product

A diversidade da força de trabalho, na minha opinião, é um dos aspetos mais incompreendidos e mais frequentemente citados de forma incorreta na área dos Recursos Humanos. É frequente encontrar pessoas, muitas vezes pessoas com cargos muito seniores nas organizações, a afirmar que as organizações de topo têm uma força de trabalho diversificada e que, por isso, é algo que «nós» deveríamos replicar. Isto representa um mal-entendido fundamental sobre a diversidade e a sua relação com organizações de elevado desempenho.

De um modo geral, essas organizações de elevado desempenho adotam uma abordagem muito simples: encontram as pessoas mais brilhantes que têm interesse nesse trabalho e contratam-nas. Acontece que a inteligência não é determinada pelo género, pela sexualidade, pela altura, pelo peso, pela idade ou por qualquer dos inúmeros aspetos em que parecemos concentrar-nos nos meios de comunicação social generalistas. Assim, as organizações que se concentram em contratar e manter os melhores nas respetivas áreas e/ou níveis de carreira acabam, muito frequentemente, por ter uma força de trabalho bastante diversificada. O que conduz então à crença incorreta de que a diversidade impulsiona o desempenho, seguida invariavelmente pelo lançamento, quase ridículo, de um programa centrado na diversidade e baseado em discriminação. Quantos de nós já trabalhámos em organizações e testemunhámos programas centrados na idade ou no género como forma de promover a diversidade? Acontece que tanto a idade como o género são péssimos indicadores do desempenho.

Concentrarmo-nos em indicadores extremamente fracos do desempenho no desejo de sermos diversificados conduzirá a uma força de trabalho diversificada nessa organização; em alguns casos, porém, conduzirá a que essa organização tenha um desempenho inferior. Em vez disso, concentre-se naquilo que de facto prevê um desempenho forte, concentre-se em encontrar as pessoas mais brilhantes que possa contratar e recrute-as. Concentre-se em eliminar os aspetos dos seus processos de recrutamento e seleção que são discriminatórios, deixando o caminho aberto para encontrar efetivamente profissionais de elevado desempenho, que serão mulheres, homens, pessoas de género diverso, altas, baixas, falantes nativas e não nativas da língua dominante no seu local de trabalho.

Artigos relacionados:

Brendan Lys
Operating at the intersection of Human Resources and Data Science, I leverage extensive specialist experience within Human Resources, with the methodologies and approaches of Data Science. This focus on the discovery of actionable insights from data, has been applied to areas such as: remuneration & benefits, workforce planning, recruitment, health & safety, diversity, and training. But what does the application of data science to HR challenges and opportunities actually look like. Within an HR framework the data we work with typically comes directly from our HRMIS, an advantage of using data science methodologies is that we can bring in additional data either held within the organization or from external sources - data which is out of reach from a pure HR analytics approach. Consider for example position descriptions, these contain a wealth of data that we typically ignore as its not in a analysis ready format. A side project I'm working on currently (April 2019) is using text mining on job descriptions to provide insights into which job family the position may fit into. The insights of my work have been enjoyed by organizations across a diversity of sectors including: Government (Australia and New Zealand), ASX and NZX listed companies, utilities, not for profit and higher education.
Follow the author: