La semana pasada Claudia Goldin recibió el premio Nobel de Economía por su trabajo de investigación sobre la brecha de género en el trabajo, un notición porque no es una temática muy premiada y menos desde el lado de la economía.

Lo bueno es que expone un tema al que le atribuye una causa basada en la productividad, medida en tiempo, entre los hombres y las mujeres. Un tema de raíz social que determina roles pre establecidos y ha formateado los cerebros de todos generando sesgos inconscientes que impiden que la brecha laboral se cierre.

Los sesgos de género atraviesan a la sociedad y afectan sobre todo a las mujeres. Tanto es así que por ejemplo la alta dirección está compuesta por sólo un 30% de mujeres en el mundo. Ni que hablar de los límites con los que se encuentran las fundadoras de startups para el acceso a capital. Hay un esfuerzo por exponer a las mujeres founders, sin embargo si no se llevan a la consciencia los sesgos de género, los esfuerzos no darán mayores resultados. Lo mismo sucede con la IA que se entrena con gran cantidad de información disponible y con intervención humana, por ejemplo la interacción que los humanos hacen con lo que se conoce como IA generativa. Toda esa información está plagada de sesgos de género entre muchos otros y no colabora a que las diferentes brechas se cierren.

En Human inLAB diseñamos una herramienta que mide sesgos implícitos, basada en un test popularizado por Harvard que se llama Implicit Automatic Test. En nuestra observación hasta ahora, que puede parecer bastante obvia para algunos, es que en muchos casos las mujeres tienen sesgos de género más profundos que los hombres. Esto permite no solo determinar la causa de la brecha de género a nivel laboral sino ayudar a que las personas puedan conocer cómo está seteado su cerebro y qué tipo de información diferente necesita incorporar para que su cerebro reconozca por ejemplo el talento y no vea solo el género. Este es un proceso complejo en el que juegan el contexto, las respuestas automáticas fruto de los sesgos implícitos, las elecciones conscientes pero atravesadas a su vez por el o los sesgos. Pero que en definitiva medir sesgos en grandes cantidades y que las misma personas puedan aprender de esa información, tendría un impacto exponencial en la productividad, en la igualdad de oportunidades y sobre todo en la retención de talento.

Todas las personas involucradas en procesos de selección por ejemplo Venture Capital, Directores y Selectores de empresas deberían pasar por una medición de sesgos para conocer sus propios límites sobre las elecciones que realizan. Deberían medir no solo género sino género combinado con edad por ejemplo, sin miedo. Porque como dice Mahzarin Banaji profesora de Psicología de la Universidad de Harvard: “creemos que nuestros cerebros no están sesgados. Por suerte hoy tenemos la posibilidad de generar evidencia para obtener datos que ayuden a las personas a entender cómo actúan nuestros sesgos implícitos”.

Medir en grandes volúmenes de personas, tiene como consecuencia acelerar el cierre de la brecha de género, no por coerción, ni conveniencia marketinera sino por la convicción de que la diversidad es beneficiosa siempre para los negocios.