E

n un nuevo libro, recurro a las herramientas de investigación en ciencias sociales para desarrollar lo que yo llamo la “escalera de la inferencia errónea”, que clasifica la desinformación en cuatro pasos en falso. Este marco puede resultar útil para líderes de todo tipo, que necesitan gestionar sus propias avalanchas informativas.

El primer paso en falso es que una afirmación no es un hecho, porque puede no ser exacta. ¿Con qué frecuencia aceptamos una declaración tal como se presenta porque nos gusta lo que dice? Por ejemplo, mi investigación destaca los beneficios del gobierno corporativo y el valor del capitalismo de partes interesadas. Por ello, cuando me encontré con un informe de una influyente ONG, que afirmaba que las empresas con altos estándares ambientales, sociales y de gobierno corporativo (ASG o ESG, por sus siglas en inglés) superan a sus homólogas, estaba ansioso por aceptar esta afirmación acríticamente. El estudio incluía notas a pie de página que sugerían que había evidencia que lo respaldaba, por lo que fue tentador pensar que esto era suficiente y seguir adelante.

Pero el primer paso para un pensamiento más inteligente es verificar los hechos. En este caso, seguí la nota a pie de página sólo para descubrir que la fuente subyacente decía lo contrario de lo que afirmaba el informe. La nota a pie de página llevaba a un artículo titulado «Donde los criterios ASG fallan», y cuyo subtítulo afirmaba que «A pesar de innumerables estudios, nunca ha habido evidencia concluyente de que las pantallas socialmente responsables proporcionen alfa». Una nota al final de una oración no significa que la nota realmente respalde la oración: la afirmación no es un hecho.

El segundo problema es que un hecho no es un dato, porque puede no ser representativo. Los estudios de casos son un método de enseñanza popular y poderoso. Pero los gurús suelen elegir el ejemplo que ilustra el punto de la manera más destacada posible, ya que hace que la historia sea más memorable.

Nos encanta aprender de las historias de éxito, pero nunca se puede identificar lo que impulsó el éxito, a menos que también se estudie el fracaso. El conjunto de datos debe incluir empresas con la fórmula secreta que fracasaron, así como aquellas que no la tenían y que tuvieron éxito. Si solo se presentan aquellas que siguieron la fórmula y ganaron el premio mayor, entonces se tiene una muestra seleccionada.

La tercera advertencia es que los datos no son evidencia, porque pueden no ser concluyentes. Los datos a gran escala pueden ser representativos, pero son sólo un primer paso, porque los datos no son más que un conjunto de hechos. La evidencia es un conjunto de hechos que nos permite llegar a una conclusión. Para ello, no sólo es necesario respaldar su teoría, sino también rechazar teorías rivales, del mismo modo que las pruebas en un juicio penal sólo son significativas si señalan a un sospechoso en particular.

Siempre pregúntese si existen otras teorías que sean consistentes con los datos que tiene ante usted, en lugar de aceptar de inmediato la explicación que desea que sea cierta.

El último punto a tener en cuenta es que la evidencia no es una prueba, porque puede no ser universal. Incluso si la evidencia respalda un resultado a la perfección, puede que sólo lo haga en el contexto en el que se recopiló, y que no lo haga en ningún otro.

Según uno de mis estudios, las empresas con un alto grado de satisfacción de sus empleados superan a sus homólogas en un 2.3% y un 3.8% anual en rentabilidad bursátil a largo plazo, lo que equivale a un aumento acumulado del 89% al 184%, incluso después de controlar otros factores que impulsan la rentabilidad. Otros análisis sugieren que es la satisfacción de los empleados la que genera un buen rendimiento, en lugar de que un buen rendimiento permita a una empresa invertir en la satisfacción de los empleados.

L

as organizaciones suelen instar a los empleados a denunciar los comportamientos abusivos, creyendo que hacerlo es clave para abordar la mala conducta. Pero nuestra investigación muestra que si una denuncia conduce a una acción correctiva no solo depende de qué se denuncia, sino también de quién lo hace.

En nuestro próximo artículo en Organization Science, analizamos miles de denuncias laborales, combinando datos de archivo de empleados del gobierno de Estados Unidos con cinco experimentos, para examinar cómo el género de quien denuncia influye en la acción correctiva. Descubrimos que las denuncias hechas por mujeres tienen menos probabilidades de ser tomadas en serio que las denuncias idénticas realizadas por hombres. Esta brecha es más amplia cuando las denuncias carecen de pruebas que las respalden, algo que nuestros datos muestran es especialmente común en los casos de abuso en el lugar de trabajo.

Para que los líderes puedan abordar los sesgos de género que afectan la manera en que se maneja la mala conducta, necesitan entender por qué ocurren. Analizamos nuestros datos para ofrecer ideas y recomendaciones a las empresas que les ayuden a construir sistemas equitativos en los que sus empleados puedan confiar.

Por qué las denuncias de las mujeres se descartan

Cuando una denuncia carece de pruebas claras, quienes toman decisiones tienden a recurrir a juicios sobre la credibilidad. Nuestra investigación muestra que las denuncias hechas por mujeres tienen significativamente menos probabilidades que las hechas por hombres de ser vistas como creíbles. Esto refleja los estereotipos arraigados que sostienen que las mujeres son más emocionales o menos objetivas que los hombres.

En un estudio, analizamos datos públicos disponibles de la Merit Principles Survey de 2016, una encuesta sistémica y a gran escala de trabajadores federales. En más de 2,000 empleados, nuestros datos revelaron que las denuncias realizadas por mujeres tenían menos probabilidades de resultar en una acción correctiva. Este efecto se mantuvo incluso después de tener en cuenta factores como el rango del empleado y el tipo de abuso.

Luego, realizamos una serie de experimentos en línea para replicar nuestro efecto en un entorno controlado. Reclutamos a adultos empleados y les pedimos que evaluaran diferentes denuncias de abuso. Usamos inteligencia artificial para crear grabaciones de voz idénticas que solo diferían en el género de quien denunciaba. Tal como encontramos anteriormente, los participantes tenían menos probabilidades de escalar las denuncias hechas por mujeres en comparación con las de los hombres, incluso cuando el presunto abuso era exactamente el mismo.

Sin embargo, en una de las condiciones, añadimos evidencia que lo corroboraba, como registros de chat. En este caso, descubrimos que las denuncias hechas por hombres y mujeres eran tratadas de la misma manera. Este patrón sugiere que, para cerrar esta brecha, es fundamental encontrar formas de garantizar que se investiguen las denuncias sin una corroboración inicial sólida.

Cómo pueden las organizaciones construir sistemas más justos

Muchas organizaciones ya cuentan con sistemas formales para denunciar las conductas indebidas, pero estos sistemas a menudo se quedan cortos en la práctica. Datos recientes sugieren que los empleados tienen más probabilidades de expresar sus preocupaciones a sus gerentes que a líneas directas de denuncia. Esto significa que los procesos informales a menudo determinan qué denuncias se abordan y cuáles se dejan de lado en silencio. De hecho, en muchas organizaciones, los gerentes tienen amplia discreción sobre si escalar una denuncia o no.

Incluso cuando los empleados utilizan herramientas formales, como líneas directas o plataformas en línea, las organizaciones pueden aplicarlas de manera inconsistente o sin el debido seguimiento. Mejorar estos procedimientos no se trata solo de agregar nuevas herramientas, sino de rediseñar el proceso para asegurar que cada denuncia reciba una evaluación justa. Es decir, para construir sistemas más justos, las organizaciones deberían limitar los juicios informales y asegurar que todas las denuncias se evalúen de forma consistente.

1. Separar a quienes evalúan las denuncias de quienes las reciben.

2. Estandarizar cómo se evalúan las denuncias.

3. Comprometerse a dar seguimiento a todas las denuncias.

4. Crear canales de denuncia alternativos y protegidos.

5. Brindar apoyo a quienes denuncian mediante herramientas de seguimiento.