Non fidiamoci troppo del cervello, usiamo i dati

The unchallenged brain is not worth trusting dicono gli esperti di cognizione umana. Ma per contenere i danni dovuti ai pregiudizi inconsci a volte non basta sfidare le proprie convinzioni e decisioni. Fortunatamente, la scienza dei dati e le people analytics ci possono aiutare.

Il problema. Il nostro cervello riesce a processare una frazione piccolissima degli stimoli e delle informazioni che riceve dall’ambiente circostante ed è quindi abituato a filtrarli prendendone in considerazione solo alcuni. Quali sceglie di considerare e quali di scartare avviene spesso sulla base di pregiudizi inconsci, che non sappiamo di avere ma che ci condizionano. Quando il cervello prende delle “scorciatoie” cognitive, basate sull’intuizione più che sull’analisi della situazione, può commettere errori madornali, molti dei quali danneggiano la meritocrazia e portano a una sotto-ottimizzazione del talento organizzativo. Un esempio tipico è la cooptazione nel gruppo di leadership che spesso avviene anche (o principalmente) sulla base della “somiglianza” con la leadership attuale (si chiama affinity bias e si fonda sulla nostra preferenza per chi è simile a noi, tendenza che i sociologi chiamano omofilia). Chi è portatore di uno stile di leadership differente, come spesso avviene alle donne, per esempio, non è riconosciuto come leader.

Cosa fare per contrastare il problema. Serve un approccio che coinvolga le persone ma non si affidi completamente e solo ad esse:

  1. Dobbiamo acquisire l’abitudine di “sfidare” il nostro cervello chiedendogli di “rendere conto” del modo con cui è arrivato a una certa conclusione o con cui ha preso una decisione. Non sto parlando naturalmente di come scegliamo i gusti del cono gelato, ma di come selezioniamo, promuoviamo e diamo feed-back alle persone sul lavoro. Questo vuol dire aumentare la nostra consapevolezza e rallentare il nostro processo decisionale. Questa è una misura anti-efficienza che si applica alle decisioni importanti. La maggior parte di quelle che prendiamo sul lavoro e che impattano gli altri lo sono e meriterebbero più tempo e più mente razionale di quanto spesso dedichiamo.
  2. Dobbiamo ricorrere di più ai dati. I pregiudizi inconsci sono molto difficili da identificare perché sono “asintomatici” e perché quasi a nessuno piace ammettere di averne. Se non riusciamo a diagnosticarli, è difficile curarli e attuare misure per contenerli. Non tutti vengono esposti a corsi sui pregiudizi inconsci e a volte il corso non basta, soprattutto se il pregiudizio è radicato. Non possiamo fidarci solo dell’auto-disciplina. Per fortuna, esiste la possibilità di raccogliere e processare dati che possono servire da alert. Se un manager da sistematicamente valutazioni più basse alle donne che agli uomini, se gli aumenti e le promozioni alle donne sono sempre in misura inferiore a quelli che riserva agli uomini, per esempio, si potrebbe farglielo notare. Analogamente, se un manager assegna sempre i progetti strategici o manda a corsi su competenze chiave per lo sviluppo professionale una tipologia di persone (per esempio uomini tra i 30 e i 40 anni), si può cercare di capire insieme a lui/lei perché sia così. Ci sono buone probabilità che la persona non ne sia consapevole. Ma i numeri sono numeri e quando ce li mettono di fronte di solito ci fermiamo un attimo a ragionare.

 

Le organizzazioni sono come la Oak School?

Le aspettative che abbiamo nei confronti delle persone influenzano la loro performance in modo subdolo, potente e noto da oltre 50 anni. Eppure, dai tempi lontani (1963) del famoso esperimento condotto alla Oak School dallo studioso di psicologia sociale Rosenthal, siamo riusciti a fare poco per controllare gli aspetti negativi fenomeno, nelle scuole, nelle famiglie e nelle organizzazioni.

L’esperimento alla Oak School. Rosenthal somministrò ad alcuni alunni, della scuola elementare Oak un test di intelligenza e promise di comunicare i risultati agli insegnanti. Poi selezionò, in modo casuale (senza tenere conto dell’esito del test) un gruppo pari al 20% dei  bambini e disse agli insegnanti che, sulla base del test, quelli erano i bambini più intelligenti. Lo scopo era capire se le aspettative degli insegnanti nei confronti degli alunni avessero una influenza sullo sviluppo cognitivo di questi. Quando ripassò nella scuola dopo un anno, i bambini appartenenti al gruppo dei “Più intelligenti”, seppur scelti casualmente, avevano confermato le previsioni ed erano diventati i migliori della classe. In breve, i bambini della categoria “più intelligenti” captavano, senza saperlo, segnali di interesse e approvazione che gli insegnanti stavano dando loro in modo inconsapevole e si comportavano di conseguenza. La profezia, pur priva di qualsiasi fondamento, si era avverata, senza che nessuno degli attori si rendesse conto di ciò che stava avvenendo. L’effetto Rosenthal, cioè il fenomeno per cui le persone tendono a conformarsi inconsapevolmente all’immagine che altri hanno di loro, è stato confermato da tutti gli esperimenti degli ultimi 50 anni in contesti molto differenti, tra cui quelli organizzativi.

Veniamo alle organizzazioni. Quello che è avvenuto alla Oak School ha inquietanti somiglianze con quello che avviene nelle nostre organizzazioni, solo che nel nostro caso non è un team di psicologi che ci trae in inganno, ma i nostri stessi pregiudizi, in particolare quelli inconsci. Spesso sottovalutiamo il danno che i pregiudizi possono fare anche in maniera indiretta, cioè quando, senza saperlo, le nostre aspettative traspaiono e vengono captate da chi ci circonda. Se per esempio un manager ritiene che le donne, per quanto valide professionalmente, siano meno propense a sacrificarsi per la carriera degli uomini o che abbiano meno capacità di prendere decisioni organizzative “dure ma necessarie”, non c’è bisogno che lo comunichi apertamente alle interessate (peraltro, a volte avviene anche questo, ma transeat). Purtroppo, bastano le aspettative trasmesse con il linguaggio non-verbale e para-verbale, che sono difficilissimi da controllare (es. occhi impercettibilmente rivolti al cielo, micro-sorrisini o micro-segnali di impazienza o disappunto o perplessità, tono lievemente compiacente o infastidito). Se qualcuno ritiene che un gruppo di persone sia più adatto di altri a prendere le redini di un’organizzazione (es. uomini meglio delle donne, adulti giovani meglio di adulti maturi, ecc.) tratterà i gruppi privilegiati come i bambini etichettati “più intelligenti degli altri” alla Rosenthal School, creando per gli altri uno svantaggio relativo. In poco tempo, le aspettative possono trasformarsi in realtà e rafforzare le nostre convinzioni di partenza (anche se erano sbagliate).

Cosa possono fare i gruppi con etichette meno positive o negative. La prima cosa è corazzarsi. Bisogna capire che le aspettative altrui possono essere infondate e non farsi condizionare troppo. Questo è particolarmente difficile all’inizio della carriera, ma non è mai facile. Un suggerimento è di “prendere l’antidoto“, cioè trovare persone (per esempio mentori, colleghi, ecc.) che credono in noi e ci incoraggiano. Avanzare nelle organizzazioni senza la carica delle aspettative positive è molto difficile, quindi è fondamentale avere figure di supporto se i nostri capi non svolgono quel ruolo.

Cosa possiamo fare tutti. 1) Sapere che abbiamo pregiudizi inconsci e quindi dobbiamo essere vigili, misurare le parole e il linguaggio del corpo. 2) Usare positivamente l’effetto Rosenthal. Dopo un anno, i bambini trattati da “più intelligenti” lo erano diventati davvero. Funziona. 3) se siamo coordinatori o capi, coltiviamo aspettative positive ed elevate in tutte le persone anche perché, come ha dimostrato James Sweeney, le aspettative positive sono funzione di ciò che pensiamo degli altri, ma anche di ciò che pensiamo della nostra capacità di farli apprendere e sviluppare.

Il tempo per intervenire sulla leadership pipeline femminile

Per una volta mi vorrei soffermare non sul come ma sul quando intervenire per promuovere la leadership femminile. La risposta è chiara: subito, all’inizio della carriera. Spesso invece le organizzazioni assumono un atteggiamento “wait and see” (“vediamo se vuole lavorare o stare a casa con la famiglia”), affidandosi nel frattempo alla selezione “naturale” (che è tutto fuori che naturale),  per iniziare a interessarsi alle donne quando sono diventate manager. E’ un errore, ecco perché. 

L’immagine (tratta da Women In the Workplace, 2017) mette a confronto i generi maschile e femminile (separando persone di razza bianca e di colore) per quanto riguarda la presenza ai vari livelli organizzativi.

A livello entry (neo-laureati e neo-diplomati) la presenza di uomini e donne (della stessa razza) non è molto diversa, ma gli uomini sono un pò di più, anche se le donne sono il 60% circa dei laureati. Già dal livello successivo, quello del passaggio a manager, però, succede qualcosa di ancora più strano: gli uomini bianchi aumentano (da 36 a 47%), gli uomini di colore mantengono la posizione e le donne iniziano a diminuire (da 31 a 26% quelle di razza bianca e da 17 a 11% quelle di colore). Da questa iniziale diminuzione inizia la scivolata che porta, alla fine della pipeline, la presenza femminile a un 21% complessivo (18% donne bianche e 3% donne di colore) e quella maschile al 79% (67% per gli uomini bianchi, 12% per quelli di colore).

Numeri come questi gettano un’ombra sulla meritocrazia di cui tanto ci riempiamo la bocca e meriterebbero verifiche e indagini approfondite, ma il punto che voglio fare stavolta è un altro: la grossa fuoriuscita dalla leadership pipeline femminile si registra, come mostra l’immagine,  all’inizio della carriera, nel passaggio a manager, che avviene, tipicamente, entro i primi 6 anni. Si potrebbe dire che è proprio l’età in cui le donne….iniziano a pensare di avere figli. Appunto, lo pensano e basta, in molti casi. Abbiamo un bassissimo indice di natalità e facciamo i figli abbastanza tardi. Attribuire alla maternità questo rovesciamento di percentuali è semplicistico. Quello che è vero è che le donne sono penalizzate dalla prospettiva che potrebbero avere figli. Quello che è anche vero è che sui livelli entry di solito si vigila meno, non sono nello schermo radar. 

In conclusione, bisogna: 1) intervenire sulle donne appena entrate nelle organizzazioni (meglio ancora prima) spiegando loro l’effetto degli stereotipi e facendo empowerment presto 2) bisogna vigilare sulle discriminazioni nelle valutazioni e promozioni anche a livelli organizzativi bassi che di solito sono meno attenzionati. Se si interviene dopo, si interviene troppo tardi.

 

 

 

Tre minuti per capire l’inclusione

Per praticare l’inclusione, c’è un semplice segreto da conoscere: abbiamo punti in comune anche con le persone che ci appaiono più diverse. Le possibilità di trovare intersezioni con gli altri ci sono, ma richiedono di superare la pigrizia che ci fa etichettare le persone superficialmente (allocandole tra i nostri simili o i tra i diversi) e poi procedere applicando lo  stereotipo (attribuendo alla persona le caratteristiche del gruppo di appartenenza identificato). E’ una scorciatoia che prendiamo perché valutare le persone una per una è faticoso e richiede tempo. Ma la scorciatoia può portare fuori strada e soprattutto “appiattisce” la splendida complessità dell’essere umano.

Se non ci credete, guardate questo bellissimo video, che si intitola Three Beautiful Human Minutes.  E’ una master-class di inclusione che mostra (non proclama, ma proprio fa vedere) in 3 minuti che quello che ci unisce agli altri esseri umani è molto più di quello che ci divide e fa venire voglia di gettare ponti verso il prossimo.

Ma perché funziona? Per tre semplici ragioni è più facile di quello che crediamo trovare punti comuni con persone diverse:

  1. abbiamo tutti identità multiple (es. una persona può essere avvocato, mamma, moglie, figlia, appassionata di montagna, esperta d’arte contemporanea, volontaria di un’associazione, ecc.)
  2. spesso abbiamo avuto esperienze significative che anche altri hanno avuto (es. una persona cara per cui siamo stati in ansia, una passione messa da parte, un conflitto con un figlio, una rappacificazione con un amico, ecc.)
  3. spesso abbiamo provato le stesse emozioni in circostanze simili (es. gioia, tristezza, ecc) perché le emozioni sono trasversali e non conoscono troppe distinzioni.

Qual’ è il problema, invece? Che alcune caratteristiche  sono visibili (di solito, il genere, la razza e l’età si vedono immediatamente) e quindi sono sovra-utilizzate per interpretare le persone. Altre caratteristiche si capiscono abbastanza velocemente, mentre altre ancora non sono conoscibili dagli altri se non ne parliamo. Ecco, a volte sono proprio le caratteristiche che non si vedono subito che possono unirci agli altri. Conoscere le persone e farsi conoscere sono amici dell’inclusione.

 

Donne nelle STEM tra false differenze di genere e veri condizionamenti

Sovrastimare le differenze di genere può creare dannosi condizionamenti che indicono scelte di studio e lavoro sbagliate. La scarsa presenza delle donne nelle STEM, una grossa piaga non solo per le donne ma per il  Paese visto che quel tipo di competenza sarà fondamentale per l’economia, è dovuta anche ad alcune false credenze sulle differenze di genere che diventano profezie auto-avverantisi. Riprendo e commento un post di Adam Grant che serve a fare chiarezza.

1. Le differenze di abilità e attitudine tra i generi sono poche e di modesta entità.   Su 128 domini analizzati, nel 78% di essi le differenze di genere sono modeste o vicine a zero. Le differenze rilevanti dal punto di vista del lavoro sono la forza fisica e il livello di aggressività, entrambi maggiori negli uomini che nelle donne (vi sono differenze che riguardano la sfera sessuale, ma negli impieghi tradizionali non rilevano).

2. I bambini non sono migliori delle bambine in matematica (alle elementari).

In una colossale meta-analisi che riguardava i bambini delle elementari, la differenza di genere nelle abilità matematiche NON è risultata statisticamente diversa da zero (anche se si è trovata molta varianza a livello individuale). Naturalmente, come spiegato in un mio post  precedente, i sottili condizionamenti iniziano già alle elementari a erodere la sicurezza femminile, anche se gli effetti si vedranno un pò dopo. Una volta  al liceo, il danno è fatto , come leggete nel punto seguente.

3. I ragazzi sono meglio delle ragazze in matematica (al liceo).

Questo “vantaggio maschile” è più ampio nei paesi in cui gli stereotipi di genere sono forti e, quindi, le ragazze sono state condizionate dalla falsa credenza di essere meno portate per la matematica.  Ma c’è di più: gli insegnanti anziché contrastare lo stereotipo, lo assecondano. Un esperimento (confermato da altri) ha mostrato che, quando nei test di matematica compare il nome (indicativo quindi del genere), i ragazzi hanno risultati migliori. Quando i test sono anonimi, e ragazze prendono voti più alti.

La prova del nove di quanto pesino le false credenze sulle differenze di genere: le ragazze fanno significativamente meno bene il test di matematica quando viene loro ricordato il genere di appartenenza prima di cominciare (questo effetto si chiama minaccia dello stereotipo ed è descritto in un post precedente). Sono quindi pienamente consapevoli a quel punto che la matematica non è per loro.

4. Ci sono differenze di genere negli interessi, ma non sono biologicamente determinate

Le indagini occupazionali dimostrano chiaramente che gli uomini preferiscono “lavorare con le cose” e le donne “lavorare con le persone”. Si ritiene che questo sia l’effetto di condizionamenti che hanno iniziato ad agire fin dalla prima infanzia (entrate, anche nel 2017, in un negozio di giocattoli e ditemi cosa vedete negli scaffali delle bambine e dei bambini) e non abbia una base biologica. Tuttavia, al momento in cui si sceglie il lavoro, le false credenze hanno avuto tutto il tempo per diventare realtà ed è difficile (anche se non impossibile) contrastarle nelle giovani donne che si accingono a scegliere un lavoro. Indirizzarle verso le professioni STEM quando hanno già maturato preferenze diverse ha lo sgradevole sapore del consiglio opportunistico. Bisognerebbe però rimettere tutto in prospettiva, spiegando alle donne quanto e come sono state influenzate nelle loro preferenze. Bisognerebbe anche far vedere loro le professioni STEM sotto una luce diversa. Questo compito spetterebbe agli insegnanti e a chi si occupa di orientamento professionale, ma non è dettoche ne sono in grado (avere coscienza degli stereotipi non è la stessa cosa che essere un buon insegnante e anche chi si occupa di orientamento può avere forti condizionamenti inconsapevoli).  Stando così le cose, il ruolo delle aziende è cruciale e, infatti, per fortuna, molte si danno da fare per salvare il salvabile. Naturalmente gli sforzi si concentrano sulle donne che stanno per entrare nel mercato del lavoro in quanto più vicine, ma sappiamo che bisognerebbe iniziare a fare qualcosa prima.

5. Entrambi i generi hanno lo stesso livello di interesse per lavorare con i dati. Finalmente una buona notizia che diventa un’opportunità da non far scappare:  indirizzare le giovani donne  verso le promettenti carriere legate alla trasformazione digitale è un pò più facile che indirizzarle verso altre carriere STEM. La scarsa presenza attuale delle donne nelle carriere informatiche deriva dal fatto che queste non sono state incoraggiate (spesso, anzi, sono state scoraggiate) verso quel tipo di professione, non dalle preferenze. Naturalmente anche questo richiede impegno, ma mentre ci sforziamo di contrastare gli stereotipi di genere per le nuove generazioni, questa sembra una buona strategia.