Qué hacer cuando alguien desafía furiosamente sus datos

Siempre que hace una presentación de datos, corre el riesgo de alguien exprese su desacuerdo. En este artículo le presentamos 3 pasos a tomar la próxima vez que alguien desafíe airadamente su información.

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¿Cómo se calcula?

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Recientemente conduje un estudio con una gran compañía multinacional, para descubrir cómo incrementar el compromiso de sus empleados. Después de que la recolección de datos estaba completa, realicé el análisis de la información y encontré algunos resultados intrigantes. Sin embargo, un patrón preocupante también emergió en el análisis: Esta organización tenía una discriminación rampante en contra de las mujeres. Aunque este resultado se basaba únicamente en datos iniciales, yo estaba convencido de que los directivos querrían escucharlo, de forma que pudieran atenderlo.

No podría estar más equivocado. En una reunión con el jefe de Recursos Humanos de la compañía, presenté primero mis resultados generales acerca del compromiso de los empleados y a continuación, giré la presentación hacia el análisis de discriminación de género que había realizado. Esperaba una conversación animada y quizá algo de cuestionamientos internos.

En lugar de ello, el jefe de RH se puso muy enojado. Me acusó de tergiversar los datos, citando información de sus propios registros, que mostraba que hombres y mujeres tenían las mismas probabilidades de ser promovidos. Claramente, este tema era importante para él. Mis hallazgos habían tocado un nervio.

Después de que su furia (y mi sorpresa) pasaron, le recordé que los datos que yo presenté eran sólo información inicial, y debería ser tratada como tal. Quizá si hiciéramos una evaluación más profunda, señalé, encontraríamos que los datos iniciales eran incorrectos. Llegamos a un compromiso: yo diseñaría y llevaría a cabo un estudio adicional con un enfoque en discriminación de género, conectando las respuestas a encuestas con resultados importantes, como promociones y rotación.

Unos meses después, la información llegó. Mi análisis de datos mostró que mis hallazgos iniciales eran correctos: estaba sucediendo discriminación de género en la compañía. Sin embargo, el principal argumento del jefe de recursos humanos no era incorrecto: los hombres y las mujeres tenían las mismas probabilidades de ser promovidos.

La serie de datos mejorados nos permitió ver cómo ambos hechos podían ser ciertos al mismo tiempo. Ahora teníamos perspectivas detalladas respecto a qué que empleados estaban siendo promovidos -y, más importante aún, quiénes no.

Desde entonces el jefe de Recursos Humanos ha nombrado una fuerza de tarea para tratar directamente el problema la discriminación de género, algo que no hubiera hecho si no hubiéramos recolectado los datos que obtuvimos.

La próxima vez que alguien desafíe airadamente su información, hay algunos pasos que puede tomar:

  • Primero, trate de comprender por qué su contraparte está respondiendo con tanta fuerza. En muchos casos, puede ser que simplemente en realidad les interesa el resultado.
  • Segundo, reúna más datos que se refieran específicamente a su crítica. Cada comentario es un comentario útil. ¿A qué estaba respondiendo el receptor molesto de su análisis, y cómo puede la recolección de nuevos datos ayudarlo a atender sus preocupaciones?
  • Tercero, y último, vea a su enojado retador no como un oponente, sino como un aliado. Si encuentran la forma de colaborar, tendrán más probabilidades de verlo a usted como parte del equipo. Entonces podrá canalizar para bien la energía que alentó su furia.

“El jefe de RH se puso muy enojado. Me acusó de tergiversar los datos, citando información de sus propios registros”.

“Cada comentario es un comentario útil. ¿A qué estaba respondiendo el receptor molesto de su análisis, y cómo puede la recolección de nuevos datos ayudarlo a atender sus preocupaciones”.

“Si encuentran la forma de colaborar, tendrán más probabilidades de verlo a usted como parte del equipo”.

La próxima vez que alguien desafíe airadamente su información, hay algunos pasos que puede tomar:

  • Primero, trate de comprender por qué su contraparte está respondiendo con tanta fuerza. En muchos casos, puede ser que simplemente en realidad les interesa el resultado.
  • Segundo, reúna más datos que se refieran específicamente a su crítica. Cada comentario es un comentario útil. ¿A qué estaba respondiendo el receptor molesto de su análisis, y cómo puede la recolección de nuevos datos ayudarlo a atender sus preocupaciones?
  • Tercero, y último, vea a su enojado retador no como un oponente, sino como un aliado. Si encuentran la forma de colaborar, tendrán más probabilidades de verlo a usted como parte del equipo. Entonces podrá canalizar para bien la energía que alentó su furia.

© 2017 Harvard Business School Publishing Corp.

De: hbr.org

Distribuido por: The New York Times Syndicate.

What to Do When Someone Angrily Challenges Your Data

I recently conducted a study with a large, multinational company to figure out how to increase employee engagement. After the data collection was complete, I ran the data analysis and found some intriguing results. But a troubling pattern also became apparent in my analysis: This organization had rampant discrimination against women. Although this result was only based on initial data, I was convinced that managers would want to hear it so that they could address it.

I couldn’t have been more wrong. In a meeting with the company’s head of human resources, I first presented my overall results about employee engagement and then turned the presentation toward the gender discrimination analysis I had conducted. I was expecting an animated conversation and perhaps even some internal questioning.

Instead, the head of HR got very angry. He accused me of misrepresenting the facts, citing data from his own records that showed men and women were equally likely to be promoted. Clearly, this topic was important to him, and my findings had touched a nerve.

After his fury (and my shock) was over, I reminded him that the data I presented was just initial pilot data, and should be treated as such. Perhaps if we were to do a more thorough assessment, I argued, we would find that the initial data was inaccurate. We landed on a compromise: I would design and run an additional study with a focus on gender discrimination, connecting survey responses to important outcomes such as promotions and turnover.

A few months later, the data came in. My data analysis showed that my initial findings were correct: Gender discrimination was happening in the company. But the head of HR’s major claim wasn’t wrong: Men and women were equally likely to be promoted.

The improved data set allowed us to see how both facts could be true at the same time. We now had detailed insights into which employees were — and, more important, were not — being promoted.

The head of HR has since appointed a task force to tackle the problem of gender discrimination head-on, something he wouldn’t have done if we hadn’t collected the data that we did.

Next time someone angrily challenges your data, there are a few steps you can take. First, try understanding why your counterpart is responding so forcefully. In many cases, it may simply be that they really care about the outcome.

Second, collect more data that specifically takes their criticism to heart. Every comment is a useful comment. What is the upset recipient of your analysis responding to, and how can further data collection help you address their concerns?

Third, and last, view your angry challenger not as an opponent, but as an ally. If you find a way to collaborate, they will be more likely to view you as being part of the team. And then you can channel the energy that prompted their fury for good.

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