Why corporate diversity programs fail -- and how small tweaks can have big impact | Joan C. Williams

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Why corporate diversity programs fail -- and how small tweaks can have big impact | Joan C. Williams

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Traductor: Sandra Gabriela Garcia Revisor: Sebastian Betti
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In 2018, two Black men went to a Starbucks
1
13038
5750
En 2018, dos hombres negros fueron a un Starbucks
00:18
to wait for a business associate.
2
18829
1917
para encontrarse con un asociado de negocios.
00:21
But when they asked to use the bathroom,
3
21413
2000
Cuando pidieron ir al sanitario
00:23
the manager ordered them to leave.
4
23454
2167
el encargado les ordenó que se fueran.
00:26
They refused.
5
26329
1500
Los hombres se negaron.
00:27
He called the police,
6
27871
1417
El encargado llamó a la policía
00:29
and the video went viral.
7
29329
1625
y el video se viralizó.
00:31
Amidst an avalanche of bad publicity,
8
31871
3125
En medio de una avalancha de mala publicidad
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Starbucks closed all stores across the country
9
35413
3083
Starbucks cerró todos los locales del país durante cuatro horas
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for four hours of diversity training.
10
38538
2916
para dar una capacitación sobre diversidad.
00:42
And so, baristas were handed workbooks
11
42246
2708
Entonces, los baristas recibieron folletos
00:44
with prompts like, "What makes me me and you you?"
12
44996
5125
con mensajes como “¿Qué hace que yo sea yo y tú seas tú?”
00:50
and, "Understanding our bias: from color-blind to color brave."
13
50121
5708
y “Entender nuestros prejuicios: ciegos o valientes frente al color”.
00:56
This made newspapers across the country,
14
56871
2916
Esto se convirtió en noticia en todo el país
00:59
and arguably, that was the goal.
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59829
2375
y en un sentido, esa era la meta.
01:02
"Look, everyone! We're solving our diversity problem!"
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62954
3333
“¡Miren! ¡Estamos resolviendo nuestro problema de diversidad!”
01:07
The assumption, though, was that you could address structural racism
17
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5083
Sin embargo, se asumió que se podría abordar el racismo estructural
01:12
with an earnest conversation about our feelings.
18
72162
4584
con una conversación sincera sobre nuestros sentimientos.
01:17
My take:
19
77204
1417
Mi opinión:
01:18
give me a break.
20
78663
1166
dame un respiro.
01:20
To address structural racism, you need to change structures.
21
80329
4959
Para abordar el racismo estructural hay que hacer cambios estructurales.
01:26
So in the aftermath of George Floyd's death,
22
86288
5083
Así que, en medio de las repercusiones de la muerte de George Floyd
01:31
my sense is that many companies are feeling pressure
23
91413
4166
creo que muchas empresas sienten la presión
01:35
to actually deliver on their diversity goals,
24
95579
3792
de cumplir con sus objetivos de diversidad,
01:39
but they haven't a clue what to do.
25
99413
2750
pero no tienen idea de cómo hacerlo.
01:42
And that's because we spent probably close to a billion dollars on diversity.
26
102871
6333
Y eso es porque, probablemente,
hemos invertido cerca de mil millones de dólares en diversidad.
01:49
But the basic tools of the diversity industrial complex,
27
109246
4625
Pero las herramientas básicas del complejo industrial de diversidad
01:53
they just don't work.
28
113913
1666
no funcionan.
Una capacitación sobre prejuicios de una sesión
01:56
A one-shot bias training --
29
116288
1791
01:58
it doesn't work for a really simple reason:
30
118079
2667
no funciona por una simple razón:
02:00
doing anything once won't change a company's culture.
31
120788
5125
hacer algo una única vez no modifica la cultura de la empresa.
02:05
And the other basic tools --
32
125954
2292
Y las otras herramientas básicas,
02:08
things like an employee resource group or a women's initiative --
33
128288
5583
como un grupo de recursos para empleado o una iniciativa para las mujeres
02:13
they're fine,
34
133913
1166
están bien
02:15
if the problem is with the women and the people of color.
35
135079
4084
si el problema fuese la mujer o la gente de color.
02:19
But it's not.
36
139163
1583
Pero no es el caso.
02:21
If a company faces challenges surrounding diversity,
37
141288
4000
Si una compañía se enfrenta a problemas relacionados con la diversidad,
02:25
typically, it's because subtle and not-so-subtle forms of bias
38
145329
5834
en general, es porque las formas sutiles y no tan sutiles de parcialidad
02:31
are constantly being transmitted through their basic business systems --
39
151163
5291
se transmiten constantemente en los sistemas básicos empresariales
02:36
through hiring, through performance evaluations,
40
156454
3750
mediante la contratación, las evaluaciones de rendimiento,
02:40
through access to opportunities.
41
160246
2667
y el acceso a oportunidades.
02:42
So we need to stop trying to fix the women and the people of color.
42
162954
5292
Debemos dejar de intentar de arreglar a las mujeres y las personas de color.
02:48
We need to fix the business systems.
43
168288
2583
Debemos intentar arreglar los sistemas empresariales.
02:51
And if you think about it, this makes sense,
44
171371
3000
Y si lo piensas, esto tiene sentido,
02:54
because if a company was facing challenges with sales,
45
174413
4458
porque si una compañía tiene problemas con las ventas,
02:58
it wouldn't respond by holding a series of sincere conversations
46
178871
5292
no los resolvería a través de conversaciones sinceras
03:04
about how much we all value sales
47
184163
3416
sobre cómo todos valoramos las ventas
03:07
and put on programming for "National Celebrate Sales Month"
48
187579
4209
y programando el “Día Nacional de Celebración a las Ventas” cada mes,
03:11
and expect sales to improve.
49
191829
2792
y esperando que las ventas mejoren.
03:15
But that's a lot of what we're doing in the diversity context.
50
195163
4000
Pero eso es lo que estamos haciendo con la diversidad.
03:19
If we really want to tackle diversity effectively,
51
199579
3834
Si realmente queremos hacer frente a la diversidad
03:23
we need to use the same tools businesses use to tackle any business problem --
52
203413
6916
tenemos que usar las mismas herramientas
que los negocios usan para resolver problemas empresariales:
03:30
evidence and metrics.
53
210329
2042
la evidencia y las métricas.
03:33
And, you know, I suspect this will come as a relief
54
213413
2625
Y, sospecho que esto sería un alivio
03:36
to a lot of CEOs who feel far more comfortable using those tools
55
216079
5625
para un montón de CEOs que se sienten más cómodos usando esas herramientas
03:41
than they do with trying to lead a deep conversation
56
221746
4667
que intentando crear una conversación más profunda
03:46
about the inner workings of social inequality.
57
226413
4208
sobre cómo funciona la inequidad social.
03:51
The first step
58
231871
2208
El primera paso
03:54
is for us to understand what bias looks like on the ground.
59
234079
5375
es que entendamos cómo se ven los prejuicios.
03:59
And I and my team at WorkLife Law,
60
239454
3792
Mi equipo en WorkLife Law y yo,
04:03
we have been studying how bias plays out in everyday workplace interactions
61
243288
5708
hemos estudiado cómo los prejuicios
juegan un papel en las interacciones diarias en los centros de trabajo.
04:09
for well over a decade.
62
249038
2208
por más de una década.
04:11
And what we find is that the same patterns of bias,
63
251288
5833
Y encontramos que los mismos patrones de prejuicios,
04:17
the same five patterns,
64
257163
2166
los mismos cincos patrones,
04:19
they emerge over and over again.
65
259371
2375
surgen una y otra vez.
04:21
So here's what the evidence looks like.
66
261788
2250
Así que así es cómo se ve la evidencia:
04:24
The first pattern we call "prove it again."
67
264079
4125
Llamamos al primer patrón “demuéstralo de nuevo.”
04:28
Some groups have to prove themselves more than others.
68
268246
3667
Algunos grupos tienen que demostrar su valía más que otros.
04:32
This is triggered by lots of different things.
69
272538
2291
Esto se debe a diversas razones.
04:34
It's triggered by race and gender,
70
274829
3500
Se debe a la raza y el género,
04:38
age, disability, LGBTQ status,
71
278371
4583
edad, discapacidades, pertenencia a la comunidad LGBT,
04:42
even social class.
72
282996
1708
e incluso a la clase social.
04:45
So one study, for example,
73
285329
2875
Por ejemplo, un estudio,
04:48
looked at callbacks offered to white men with identical qualifications
74
288204
6750
analizó las devoluciones de llamadas de hombre blancos
con la mismas cualificaciones, pero con pasatiempos diferentes.
04:54
but different hobbies.
75
294996
1458
04:56
One résumé listed things like sailing and polo,
76
296996
4833
Un currículum tenía cosas como navegación y polo,
05:01
and the other résumé listed things like
77
301871
2958
y otro currículum tenía cosas como
05:04
counseling first-generation college students
78
304829
3834
orientación a estudiantes universitarios de nuevo ingreso
05:08
and country music.
79
308704
1250
y música country.
05:09
And, if you can believe it, Mr. Polo --
80
309996
3083
Y sí, puedes creerlo, el Sr. Polo
05:13
he got 12 times the number of callbacks as Mr. Country Music.
81
313121
6000
recibió 12 veces más llamadas que el Sr. Country Music.
05:19
Too often when we talk about privilege, we forget about class.
82
319163
4458
Frecuentemente, cuando hablamos de privilegio, olvidamos la clase social.
05:25
The second pattern is called "the tightrope,"
83
325329
2792
El segundo patrón se llama “la cuerda floja”
05:28
and it reflects the fact that a certain in-group of white men
84
328163
4833
y refleja el hecho de que cierto tipo de hombre blanco,
05:32
just need to be authoritative and ambitious in order to succeed.
85
332996
5208
solamente necesita ser autoritario y ambicioso para tener éxito.
05:38
But women walk a tightrope,
86
338954
2792
Pero las mujeres caminan en una cuerda floja,
05:41
where they may be seen as abrasive if they're authoritative
87
341788
4958
en donde pueden ser percibidas como groseras si son autoritarias,
05:46
but unqualified if they're not.
88
346788
2166
pero poco calificadas si no lo son.
05:49
And people of color who behave assertively often are written off
89
349621
5667
Y las personas de color que se comporta de manera asertiva, se perciben como
05:55
as angry if they're Black,
90
355329
2459
enojadas si son negras,
05:59
even hotheaded if they're Latinx
91
359246
2917
incluso intensas si son latinas
06:02
and sometimes as untrustworthy if they're Asian American.
92
362204
4542
y a veces como poco confiables si tienen ascendencia asiática.
06:07
The next pattern we call the "tug-of-war,"
93
367996
3167
Llamamos al siguiente patrón “tira y afloja”
06:11
and it reflects the fact that sometimes bias against a group
94
371163
5625
y refleja el hecho de que, a veces, los prejuicios hacia un grupo
06:16
fuels conflict within the group.
95
376788
2708
son los que provocan los conflictos dentro de un grupo.
06:20
So, for example, if there's room for only one woman or person of color,
96
380121
5542
Por ejemplo, si en una habitación hay solamente una mujer o persona de color,
06:25
it's entirely predictable:
97
385704
1834
es muy probable que:
06:27
women are going to be supercompetitive with other women,
98
387579
3250
las mujeres vayan a ser súper competitivas con otras mujeres,
06:30
and people of color, competitive with other people of color.
99
390871
3542
y que las personas de color, sean súper competitivas con otras personas de color.
06:35
The fourth pattern of bias is actually the strongest form of gender bias,
100
395413
4125
El cuarto patrón del prejuicio,
es de hecho, el prejuicio más grande de género,
06:39
called "the maternal wall."
101
399538
1958
llamado “la pared maternal”.
06:41
And it reflects assumptions that mothers aren't committed,
102
401538
4375
Este refleja los supuestos de que las mujeres no se comprometen,
06:45
probably shouldn't be
103
405954
2167
de que probablemente no deberían
06:48
and aren't competent --
104
408163
2083
y de que no son competentes,
06:50
think "pregnancy brain."
105
410288
1500
basándose en el “cerebro de mamá”.
06:52
So mothers often find they have to prove themselves yet again
106
412288
3625
Así que usualmente, las madres tienen que demostrar
06:55
when they return from maternity leave.
107
415954
2292
que son capaces cuando vuelven de su baja por maternidad.
06:58
And if they do, they may be seen as bad mothers and so as bad people
108
418246
5500
Y si lo hacen, pueden ser percibidas como malas madres, malas personas
07:03
and disliked.
109
423788
1250
y volverse desagradables.
07:06
The final pattern consists of racial stereotypes.
110
426163
4541
El último patrón consiste en los estereotipos raciales.
07:10
So, Asian Americans again and again report
111
430746
3167
Así que una y otra vez, las personas de ascendencia asiática
07:13
that they're seen as a great match for technical skills,
112
433954
3334
reportan que son vistas como ideales para habilidades técnicas,
07:17
but lacking in leadership potential.
113
437288
2416
pero que no tienen potencial para el liderazgo.
07:19
And our studies show that Black professionals, again and again,
114
439746
4792
Y nuestros estudios muestran que las personas negras profesionistas
07:24
report really high levels of isolation
115
444538
3708
reportan una y otra vez altos niveles de aislamiento
07:28
and often startling forms of disrespect.
116
448288
2958
y una alarmante cantidad de faltas de respeto.
07:32
And an Asian American professional may be seen as too emotional
117
452163
5958
Y las personas profesionales con ascendencia asiática son vistas
como demasiado emocionales en conversaciones, en las que,
07:38
in a discussion where, you know what,
118
458163
1875
07:40
a white man behaving exactly the same way
119
460079
3667
si un hombre blanco se comporta de la misma manera
07:43
would be seen as having a career-enhancing passion for the business.
120
463788
4625
sería visto como alguien que tiene una pasión innata para los negocios.
07:49
And so what we find is that white women report four patterns of bias.
121
469246
5333
También encontramos que las mujeres blancas reportan 4 patrones de prejuicios.
07:55
Men of color also report four.
122
475038
3416
Los hombres de color también reportan 4.
07:58
Women of color report all five in very substantial proportions.
123
478496
6750
Las mujeres de color reportan las cinco en grandes proporciones.
08:05
And among women of color,
124
485246
2208
Y entre las mujeres de color,
08:07
Black women report the most bias as a group.
125
487454
3959
las negras reportan la mayor cantidad de prejuicios como grupo.
08:12
But the bottom line, really, is that the experience of white men as a group
126
492913
4750
Pero el fondo de esto, es que realmente, la experiencia de los hombre blancos
como grupo, difiere de todos los demás grupos.
08:17
differs from that of every other group.
127
497704
3334
08:21
If a white man is a first-generation professional or LGBTQ,
128
501579
7000
Si un hombre blanco es un profesional de primera generación o LGBTQ,
08:28
he may encounter bias.
129
508621
1625
puede encontrar algunos prejuicios.
08:30
But but most aren't.
130
510246
1750
Pero la mayoría no lo hace.
08:33
These biases can have really serious negative effects.
131
513579
4084
Estos prejuicios pueden tener efectos negativos muy serios.
08:37
There's a ton of research.
132
517704
2042
Hay una gran cantidad de investigaciones.
08:39
But here's a story that really says it all.
133
519746
2458
Pero aquí hay una historia que realmente lo dice todo.
08:42
We were working with one company, and we spoke to a woman engineer
134
522829
4667
Estábamos trabajando con una compañía y hablamos con una ingeniera
08:47
who had found a mistake in one of the calculations
135
527537
3917
que había encontrado un error en uno de los cálculos
08:51
of a male colleague,
136
531496
1416
de un colega masculino,
08:52
and she pointed it out.
137
532954
1542
ella se lo hizo saber.
08:55
When she pointed it out,
138
535162
1834
Cuando se lo dijo,
08:57
she was violating an unwritten rule.
139
537037
2917
ella violó una regla no escrita.
09:00
The good woman is seen as modest, self-effacing and nice,
140
540537
5125
La buena mujer es vista como alguien modesta, humilde y linda
09:05
not a mission-driven expert.
141
545704
2583
no como una líder experta.
09:08
That's why male experts in meetings exert more influence.
142
548746
4833
Y es por eso que los hombres expertos ejercen más influencia en las reuniones.
09:13
But you know what?
143
553621
1166
Pero, ¿sabes qué?
09:14
Female experts, they actually exert less influence than female nonexperts do.
144
554829
6417
Las mujeres expertas ejercen menos influencia que las no expertas.
09:21
And so when this engineer pointed out the mistake in calculation, she told us,
145
561954
6375
Así que cuando esta ingeniera señaló el error en el cálculo,
09:28
the response of her department was so massively negative that, she said,
146
568329
5333
la respuesta de su departamento fue tan negativa que nos dijo:
09:33
"Now I'm just smiling a lot and bringing in cupcakes."
147
573704
4250
“Ahora solo sonrío mucho y traigo pastelillos”.
09:38
This company, by allowing gender bias to go unchecked,
148
578537
4917
Al dejar pasar los prejuicios de género,
09:43
was literally jeopardizing their mission.
149
583496
3500
la compañía comprometió su misión.
09:49
So what's the solution?
150
589121
1875
Así que, ¿cuál es la solución?
09:51
The solution is to use bias interrupters,
151
591037
3959
La solución es utilizar interruptores de prejuicios,
09:55
new tools my team has developed
152
595037
3375
nuevas herramientas desarrolladas por mi equipo
09:58
that are evidence-based and metrics-driven.
153
598412
3584
basadas en evidencia y estadísticas.
10:01
And I've just told you about a lot of the evidence.
154
601996
3125
Te he dicho mucho sobre evidencia.
10:05
Metrics are also superimportant
155
605162
2209
Las estadísticas son súper importantes
10:07
because they help you pinpoint where things are going wrong.
156
607412
3459
porque ayudan a señalar por dónde van mal las cosas.
10:11
So if a company has challenges with hiring,
157
611246
3666
Así que si una compañía tiene problemas al hacer contrataciones,
10:14
they should be keeping track of who is in the original pool of candidates
158
614954
5917
deberían hacer un seguimiento de quién está en el grupo original de candidatos,
10:20
and who survives résumé review
159
620871
3333
quién sobrevive las revisiones de currículums,
10:24
and who gets called to interview
160
624246
2541
a quién deciden entrevistar
10:26
and who survives the interview.
161
626829
2083
y quién sobrevive a la entrevista.
10:28
And the reason that's important is because the fix,
162
628954
3875
Y esto es importante porque es determinante.
10:32
if you have a nondiverse original pool,
163
632829
3125
Si tienes un grupo original poco diverso,
10:35
is totally different than the fix if no woman ever survives the interview
164
635954
6083
el resultado es muy diferente si ninguna mujer sobrevive a la entrevista
10:42
because every woman is either too witchy
165
642079
3708
solo porque todas las mujeres son unas brujas despiadadas
10:45
or too meek.
166
645787
1875
o demasiado sumisas.
10:49
Metrics are also superimportant for another reason:
167
649787
4084
Las métricas también son importantes por otra razón:
10:53
to establish baselines
168
653912
2084
establecen criterios básicos
10:56
and measure progress.
169
656037
1750
y miden el progreso.
10:59
If you use evidence and metrics,
170
659246
2375
Al utilizar evidencia y estadísticas
11:01
what we have found is that small tweaks can have really big effects.
171
661662
5959
podemos encontrar pequeños ajustes que tienen un gran impacto.
11:07
So we've worked with one company, for example,
172
667662
3459
Por ejemplo, hemos trabajado con una compañía
11:11
who asked us to look at their performance evaluations.
173
671162
3125
que nos pidió analizar sus evaluaciones de desempeño.
11:14
And when we did,
174
674704
1667
Y, cuando lo hicimos,
11:16
we found that only 9.5 percent of the people of color
175
676412
5917
encontramos que solo el 9,5 % de las personas de color
11:22
had leadership mentioned in their performance evaluations.
176
682329
4042
habían mencionado liderazgo en sus evaluaciones de desempeño.
11:26
That was 70 points lower than white women.
177
686412
4125
Eso fue 70 puntos menos que las mujeres blancas.
11:31
And that was superimportant because, as you can imagine,
178
691121
3083
Y eso fue súper importante porque, como te puedes imaginar,
11:34
mentions of leadership predicted advancement.
179
694246
4041
las menciones de liderazgo predecían los ascensos.
11:38
And so we worked with them to do two simple things.
180
698912
3417
Así que trabajamos dos cosas muy simples.
11:42
First, we redesigned the performance evaluations form.
181
702704
4250
Primero, rediseñamos el formato de la evaluación de desempeño.
11:47
And second, we help them develop a simple one-hour workshop that,
182
707496
5708
Y segundo, les ayudamos a desarrollar un taller muy simple de una hora,
11:53
among other things,
183
713246
1541
que entre otras cosas,
11:54
projected actual comments from the prior year's performance evaluations,
184
714787
5125
proyectaba los comentarios de las evaluaciones del año anterior
11:59
and asked people a simple question:
185
719912
3250
y les hicimos una pregunta muy simple:
12:03
Which of the five patterns of bias does this represent,
186
723204
3833
¿Cuál de los 5 patrones de prejuicios representa esto
12:07
or is it no bias?
187
727079
2000
o no son prejuicios?
12:09
Just doing that, we found in year two,
188
729121
2916
Al hacer esto, encontramos en el segundo año
12:12
100 percent of the people of color had leadership mentioned
189
732079
4583
que el 100 % de las personas de color había mencionado liderazgo
12:16
in their performance evaluations.
190
736662
2250
en sus evaluaciones de desempeño.
12:19
At this company, white women, they had a different problem.
191
739454
4167
En esta compañía las mujeres blancas tenían un problema diferente.
12:24
Almost 20 percent had comments in their performance evaluations
192
744162
4625
Casi el 20 % de los comentarios en sus evaluaciones de desempeño
12:28
that they didn't really want to make partner --
193
748829
2625
decían que no querían tener socios,
12:31
this was a partnership.
194
751454
1833
esta era una asociación.
12:33
And we suspected the women hadn't actually said that.
195
753287
3459
Y, como habíamos sospechado, ellas realmente no dijeron eso.
12:37
It was just assumptions.
196
757412
1375
Simplemente eran suposiciones.
12:38
And so in that one-hour workshop, we told people,
197
758787
3084
Así que en ese taller de una hora le dijimos a las personas:
12:41
"Hey, don't say this unless you've actually had a conversation,
198
761912
4500
“Mira, no digas esto, a menos que hayas tenido una conversación
12:46
and someone has told you they don't want to make partner."
199
766454
3708
en donde alguien te haya dicho que no quiere socios”.
12:51
In year two, only one woman got that comment --
200
771162
3334
En el segundo año, solo una mujer tuvo ese comentario,
12:54
one woman in the entire company.
201
774537
3000
una mujer de toda una compañía.
12:59
And so what we find is that we have helped over 100 companies
202
779287
7000
Hemos encontrado que hemos ayudado a más de 100 compañías
13:06
actually make progress towards their diversity goals.
203
786287
4084
a hacer un verdadero progreso hacía sus objetivos de diversidad.
13:10
And there's growing evidence that these bias interrupters work.
204
790412
5167
Y hay evidencia creciente de que estos interruptores de prejuicios funcionan.
13:16
And the best thing about them is that they help every single group.
205
796079
4417
Y lo mejor de ellos es que ayudan a cada uno de los grupos.
13:21
So in this company I've been talking about,
206
801079
3667
Así que, en la compañía de la que he estado hablando,
13:24
in year two, people of color got wildly more constructive feedback --
207
804746
5000
en el segundo año, las personas de color han tenido retroalimentación más positiva,
13:29
it was like a 30-percent jump.
208
809746
1833
fue un aumento de alrededor del 30 %.
13:32
But white women, they got more constructive feedback, too,
209
812329
4250
Pero también las mujeres blancas tuvieron una retroalimentación más constructiva,
13:36
and so did white men.
210
816621
2291
así como los hombres blancos.
13:38
If you design your systems based on evidence,
211
818954
3042
Si diseñas tus sistemas a partir de evidencia
13:42
it's going to help every single group.
212
822037
2167
van a poder ayudar a cada grupo.
13:45
So the bottom line, if you think about it, your systems and your culture,
213
825246
6166
Así que, si lo piensas, la conclusión es que tus sistemas y cultura
13:51
they reflect the people you've already hired.
214
831454
3083
se reflejan en las personas que ya has contratado.
13:54
So if you want to replicate that workforce into the future,
215
834579
4792
Así que si quieres replicar esa fuerza de trabajo en el futuro,
13:59
definitely keep on doing exactly what you're doing.
216
839371
3791
definitivamente sigue haciendo exactamente lo que haces.
14:03
But if you don't,
217
843621
1541
Pero si no quieres,
14:05
if you actually want to make progress
218
845204
2167
si realmente quieres hacer un progreso
14:07
on diversity, equity and inclusion -- what we call DEI --
219
847371
5500
en la diversidad, equidad e inclusión --lo que llamamos DEI--
14:13
my message to CEOs is reassuring:
220
853996
3333
mi mensaje a los directores ejecutivos es alentador:
14:17
you already know what to do.
221
857371
1708
ya sabes lo que tienes que hacer.
14:19
Use standard business tools,
222
859079
2500
Utiliza las herramientas básicas de negocios,
14:21
start from the evidence,
223
861621
1708
empieza a partir de la evidencia,
14:24
gather metrics to establish baselines and measure progress
224
864496
4791
reúne estadísticas para establecer puntos de referencia y mide el progreso,
14:29
and keep at it until you achieve your goals.
225
869287
3500
sigue ese camino hasta que hayas logrado tus metas.
14:33
That's the new DEI playbook.
226
873246
2833
Esa es la nueva jugada DEI.
14:36
And it works.
227
876912
1209
Y sí funciona.
14:39
Thank you.
228
879496
1375
Gracias.
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