As técnicas de analytics podem se tornar aliadas das organizações que desejam implementar boas práticas de diversidade em seus quadros. Para tanto, é necessário que a codificação dos dados seja isenta de preconceitos.
“Os preconceitos são codificados quando as pessoas que escrevem os algoritmos trazem seus próprios estereótipos para a programação, explicou Shujaat Ahmad, diretor de análise de pessoas do LinkedIn, durante a apresentação Tendências em Análise de Diversidade e Divulgação de Dados, que integra a extensão do curso Leading Diversity in Organizations, da Wharton School.
Para Ahmad, a remoção dos preconceitos requer uma recodificação diligente, incluindo a clareza dos princípios orientadores. “É preciso recodificar e ser criativo para definir um futuro de trabalho sem discriminação”, pontuou.
Análise de dados é fundamental para identificar falhas
Durante debate liderado pela professora Stephanie Creary, os participantes apontaram que os principais problemas relacionados à discrimação dos sistemas de analytics começam durante a coleta de dados. “Muitos funcionários relutam em responder a perguntas sobre suas experiências no local de trabalho, enquanto muitas empresas não informam seus dados de diversidade, já que isso mostra suas deficiências“, afirmou Matthew Bidwell, professor associado de gestão da Wharton.
No entanto, os debatedores afirmam que, apesar dos obstáculos, a análise de dados é uma ferramenta eficaz para empresas que desejam identificar (e corrigir) suas falhas relacionadas à diversidade e inclusão. Os especialistas pontuam que mesmo as melhores organizações têm erros que precisam ser corrigidos e a análise de dados faz toda a diferença para isso.
“Em 90% das vezes, as pessoas entendem as ferramentas de analytics como inimigas da diversidade, e isso é um erro. Queremos pensar em como podemos usar a análise para entender melhor o problema, de forma que ele possa ser resolvido”, finalizou Bidwell.
