İşyeri Çeşitliliği Bir Yan Üründür

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

Benim görüşüme göre iş gücü çeşitliliği, İnsan Kaynakları uygulamalarında en yanlış anlaşılan ve yanlış aktarılan unsurlardan biridir. Çoğu zaman, kuruluşlarda oldukça kıdemli kişiler de dâhil olmak üzere insanların, önde gelen kuruluşların çeşitli bir iş gücüne sahip olduğunu ve dolayısıyla bunun ‘bizim’ de uygulamamız gereken bir şey olduğunu söylediklerini görürsünüz. Bu, çeşitlilik ve bunun yüksek performans […]

Workplace Diversity Is A By-Product

Benim görüşüme göre iş gücü çeşitliliği, İnsan Kaynakları uygulamalarında en yanlış anlaşılan ve yanlış aktarılan unsurlardan biridir. Çoğu zaman, kuruluşlarda oldukça kıdemli kişiler de dâhil olmak üzere insanların, önde gelen kuruluşların çeşitli bir iş gücüne sahip olduğunu ve dolayısıyla bunun ‘bizim’ de uygulamamız gereken bir şey olduğunu söylediklerini görürsünüz. Bu, çeşitlilik ve bunun yüksek performans gösteren kuruluşlarla ilişkisi hakkında temel bir yanlış anlaşılmayı temsil eder.

Genel olarak konuşursak, bu yüksek performans gösteren kuruluşların yaklaşımı oldukça basittir: Bu işe ilgi duyan en parlak insanları bulur ve onları işe alırlar. Nitekim zekâ; cinsiyet, cinsel yönelim, boy, kilo, yaş veya ana akım medyada odaklanıyor gibi göründüğümüz diğer pek çok unsur tarafından belirlenmez. Bu nedenle, kendi alanlarında ve/veya kariyer düzeylerinde en iyi kişileri işe almaya ve elde tutmaya odaklanan kuruluşlar, çoğu zaman oldukça çeşitli bir iş gücüne sahip olur. Bu da çeşitliliğin performansı artırdığı yönündeki yanlış inanca yol açar ve bunu genellikle kuruluşların ayrımcılığa dayalı, neredeyse gülünç denebilecek bir çeşitlilik odaklı program başlatması izler. Kaçımız kuruluşlarda çeşitlilik oluşturmanın bir yolu olarak yaş veya cinsiyet odaklı programlara tanık olduk? Görüldüğü üzere hem yaş hem de cinsiyet performansın kötü göstergeleridir.

Çeşitli olma arzusuyla performansın son derece kötü göstergelerine odaklanmak, o kuruluşta çeşitli bir iş gücüne yol açacaktır; ancak bazı durumlarda bu, kuruluşun düşük performans göstermesine neden olacaktır. Bunun yerine güçlü performansı neyin öngördüğüne odaklanın; karşılayabileceğiniz en parlak insanları bulmaya ve işe almaya odaklanın. İşe alım ve seçme süreçlerinizde ayrımcılık yaratan unsurları ortadan kaldırmaya odaklanın; böylece kadın, erkek, cinsiyet çeşitliliğine sahip, uzun boylu, kısa boylu, ana dili iş yerinizdeki baskın dil olan veya olmayan yüksek performans gösteren kişileri gerçekten bulmanın önü açılır.

İlgili Makaleler:

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: