How to train employees to have difficult conversations | Tamekia MizLadi Smith

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TED


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Traductor: Ciro Gomez Revisor: Lidia Cámara de la Fuente
00:12
We live in a world where the collection of data
0
12968
2198
Vivimos en un mundo que recopila datos
00:15
is happening 24 hours a day, seven days a week,
1
15190
2548
las 24 horas del día, los 7 días de la semana,
00:17
365 days a year.
2
17762
2293
365 días al año.
00:20
This data is usually collected by what we call a front-desk specialist now.
3
20730
4323
Usualmente estos datos los recopilan los llamados especialistas de recepción.
00:25
These are the retail clerks at your favorite department stores,
4
25077
3120
Son los vendedores al por menor de sus grandes tiendas favoritas,
00:28
the cashiers at the grocery stores,
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28221
2443
los cajeros en las tiendas de comestibles,
00:30
the registration specialists at the hospital
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30688
2605
los especialistas en registro del hospital
00:33
and even the person that sold you your last movie ticket.
7
33317
3114
e incluso la persona que les vendió su último boleto de cine.
00:36
They ask discreet questions, like: "May I please have your zip code?"
8
36908
3875
Hacen preguntas discretas, como: "¿Me da su código postal?".
00:40
Or, "Would you like to use your savings card today?"
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40807
3111
O, "¿Le gustaría usar su tarjeta de ahorros hoy?".
00:44
All of which gives us data.
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44369
2309
Todo lo cual nos da datos.
00:46
However, the conversation becomes a little bit more complex
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46702
4587
Sin embargo, la conversación se vuelve un poco más compleja
00:51
when the more difficult questions need to be asked.
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51313
3318
cuando se necesita formular las preguntas más difíciles.
00:54
Let me tell you a story, see.
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54655
1793
Déjenme contarles una historia.
00:56
Once upon a time, there was a woman named Miss Margaret.
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56750
3018
Había una vez una mujer llamada Srta. Margaret.
00:59
Miss Margaret had been a front-desk specialist
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59792
2151
La Srta. Margaret había sido especialista en recepción
01:01
for almost 20 years.
16
61967
1460
por casi 20 años.
01:03
And in all that time, she has never, and I do mean never,
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63451
3817
Y en todo ese tiempo, nunca, y quiero decir nunca,
01:07
had to ask a patient their gender, race or ethnicity.
18
67292
3520
tuvo que preguntarle a un paciente su género, raza o etnia.
01:10
Because, see, now Miss Margaret has the ability to just look at you.
19
70836
3223
Porque, la Srta. Margaret tenía la capacidad de mirarte.
01:14
Uh-huh.
20
74083
1158
Aha.
01:15
And she can tell if you are a boy or a girl,
21
75265
2777
Y podía decir si eres un niño o una niña,
01:18
black or white, American or non-American.
22
78066
3237
blanco o negro, estadounidense o no.
01:21
And in her mind, those were the only categories.
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81327
3238
Y en su mente, esas eran las únicas categorías.
01:24
So imagine that grave day,
24
84589
2016
Imaginen ese grave día,
01:26
when her sassy supervisor invited her to this "change everything" meeting
25
86629
4893
en que su descarado supervisor la invitó a esta reunión de "cambiar todo"
01:31
and told her that would have to ask each and every last one of her patients
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91546
3634
y le dijo que tendría que pedirle a todos y cada uno de sus pacientes
01:35
to self-identify.
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95204
1405
que se autoidentificaran.
01:36
She gave her six genders, eight races and over 100 ethnicities.
28
96633
4770
Le dio seis géneros, ocho razas y más de 100 etnias.
01:41
Well, now, Miss Margaret was appalled.
29
101427
2588
La Srta Margaret estaba horrorizada.
01:44
I mean, highly offended.
30
104039
1397
Quiero decir, muy ofendida.
01:45
So much so that she marched down to that human-resource department
31
105460
3331
Tanto que fue al departamento de recursos humanos
01:48
to see if she was eligible for an early retirement.
32
108815
2524
para ver si era apta para una jubilación anticipada.
01:51
And she ended her rant by saying
33
111363
1960
Y terminó su diatriba diciendo
01:53
that her sassy supervisor invited her to this "change everything" meeting
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113347
4870
que su descarado supervisor la invitó a esta reunión de "cambiar todo"
01:58
and didn't, didn't, even, even
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118241
2024
y ni siquiera, ni siquiera
02:00
bring, bring food, food, food, food.
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120289
3028
trajo, trajo, comida, comida, comida, comida.
02:03
(Laughter)
37
123341
1154
(Risas)
02:04
(Applause) (Cheers)
38
124519
5067
(Aplausos) (Ovaciones)
02:10
You know you've got to bring food to these meetings.
39
130681
2434
Ya saben, tienes que llevar comida a estas reuniones.
02:13
(Laughter)
40
133139
2343
(Risas)
02:15
Anyway.
41
135506
1159
Como sea.
02:16
(Laughter)
42
136689
1508
(Risas)
02:18
Now, that was an example of a healthcare setting,
43
138221
2769
Ese fue un ejemplo de un entorno de atención médica,
02:21
but of course, all businesses collect some form of data.
44
141014
3333
pero, claro, todas las empresas recopilan algún tipo de información.
02:24
True story: I was going to wire some money.
45
144371
3142
Historia verdadera: iba a enviar un dinero.
02:28
And the customer service representative asked me
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148165
2555
Y el representante de servicio al cliente me preguntó
02:30
if I was born in the United States.
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150744
2334
si había nacido en EE. UU.
02:33
Now, I hesitated to answer her question,
48
153419
2381
Vacilé en responder su pregunta,
02:35
and before she even realized why I hesitated,
49
155824
3130
y antes de que ella se diera cuenta por qué dudaba,
02:38
she began to throw the company she worked for under the bus.
50
158978
3015
comenzó a mandar a los leones a la compañía para la que trabajaba.
02:42
She said, "Girl, I know it's stupid, but they makin' us ask this question."
51
162017
5072
Dijo, "Chica, sé que es estúpido, pero ellos nos hacen hacer esta pregunta".
02:47
(Laughter)
52
167113
1151
(Risas)
02:48
Because of the way she presented it to me,
53
168288
2073
Por la forma en que me lo presentó,
02:50
I was like, "Girl, why?
54
170385
1600
yo estaba como, "Chica, ¿por qué?
02:52
Why they makin' you ask this question?
55
172561
2230
¿Por qué te hacen hacer esta pregunta?
02:54
Is they deportin' people?"
56
174815
1802
¿Están deportando gente?
02:56
(Laughter)
57
176641
2142
(Risas)
02:58
But then I had to turn on the other side of me,
58
178807
2222
Pero luego tuve que encender mi otro lado,
03:01
the more professional speaker-poet side of me.
59
181053
2568
mi lado más profesional de orador-poeta.
03:04
The one that understood that there were little Miss Margarets all over the place.
60
184164
4150
El que entendió que había pequeñas Srtas. Margarets por todos lados.
03:08
People who were good people, maybe even good employees,
61
188871
2968
Gente que era buena gente, tal vez incluso buenos empleados,
03:11
but lacked the ability to ask their questions properly
62
191863
2552
pero carecía de la capacidad de hacer sus preguntas correctamente
03:14
and unfortunately, that made her look bad,
63
194439
2535
y, por desgracia, eso la hizo quedar mal,
03:16
but the worst, that made the business look even worse
64
196998
3246
pero lo peor, hizo que la empresa pareciera aún peor
03:20
than how she was looking.
65
200268
1666
de cómo ella la estaba mirando.
03:22
Because she had no idea who I was.
66
202236
1767
Porque no tenía idea de quién era yo.
03:24
I mean, I literally could have been a woman who was scheduled to do a TED Talk
67
204027
3685
Es decir, literalmente podría haber sido una mujer
programada para dar una charla TED y usarla como ejemplo.
03:27
and would use her as an example.
68
207736
1778
03:29
Imagine that.
69
209538
1300
Imaginen eso.
03:30
(Applause)
70
210862
4262
(Aplausos)
03:35
And unfortunately,
71
215148
1183
Y desafortunadamente,
03:36
what happens is people would decline to answer the questions,
72
216355
2895
lo que sucede es que las personas se niegan a responder las preguntas,
03:39
because they feel like you would use the information
73
219274
2509
porque sienten que usarás la información
03:41
to discriminate against them,
74
221807
1425
para discriminarlas,
03:43
all because of how you presented the information.
75
223256
2391
todo por la forma en que presentas la información.
03:45
And at that point, we get bad data.
76
225671
1778
Y en ese punto, logramos datos malos.
03:47
And everybody knows what bad data does.
77
227473
2111
Y todos saben lo que hacen los datos malos.
03:49
Bad data costs you time, it costs you money
78
229608
2793
Los datos malos cuestan tiempo, dinero
03:52
and it costs you resources.
79
232425
1946
y recursos.
03:54
Unfortunately, when you have bad data,
80
234395
2563
Desafortunadamente, cuando tienes datos malos,
03:56
it also costs you a lot more,
81
236982
3079
también cuesta mucho más,
04:00
because we have health disparities,
82
240085
2395
porque tenemos disparidades en salud,
04:02
and we have social determinants of health,
83
242504
2214
y tenemos determinantes sociales en salud,
04:04
and we have the infant mortality,
84
244742
1658
y tenemos mortalidad infantil,
04:06
all of which depends on the data that we collect,
85
246424
2643
todo lo cual depende de los datos que recopilamos,
04:09
and if we have bad data, than we have those issues still.
86
249091
3248
y si tenemos datos malos, aún tenemos esos problemas.
04:12
And we have underprivileged populations
87
252363
1899
Y tenemos poblaciones desfavorecidas
04:14
that remain unfortunate and underprivileged,
88
254286
2791
que siguen siendo desafortunadas y desfavorecidas,
04:17
because the data that we're using is either outdated,
89
257101
3926
porque los datos que usamos no están actualizados,
04:21
or is not good at all or we don't have anything at all.
90
261051
3293
o no son buenos en absoluto o no tenemos nada en absoluto.
04:24
Now, wouldn't it be amazing if people like Miss Margaret
91
264987
2636
¿No sería increíble si a la gente le gusta la Srta. Margaret
04:27
and the customer-service representative at the wiring place
92
267647
3150
y el representante de atención al cliente en el lugar de conexión
04:30
were graced to collect data with compassionate care?
93
270821
4374
fueran agraciados al recopilar datos con compasión y cuidado?
04:35
Can I explain to you what I mean by "graced?"
94
275562
2317
¿Puedo explicarles lo que quiero decir con "agraciado"?
04:38
I wrote an acrostic poem.
95
278324
1666
Escribí un poema acróstico.
04:40
G: Getting the front desk specialist involved and letting them know
96
280300
4773
G: Ganarse a los especialistas de recepción y hacerles saber la
04:45
R: the Relevance of their role as they become
97
285097
3953
R: Relevancia de su rol a medida que se vuelven
04:49
A: Accountable for the accuracy of data while implementing
98
289074
3531
A: Apoderados de la precisión de los datos durante la implementación con
04:52
C: Compassionate care within all encounters by becoming
99
292629
4044
C: Cuidado compasivo en todos los encuentros al estar
04:56
E: Equipped with the education needed to inform people
100
296697
3301
E: Equipados con la educación necesaria para informar a las personas
05:00
of why data collection is so important.
101
300022
3293
de por qué la recopilación de datos es tan importante.
05:04
(Applause)
102
304315
2949
(Aplausos)
05:07
Now, I'm an artist.
103
307288
2096
Soy artista.
05:09
And so what happens with me
104
309408
1674
Y lo que me pasa
05:11
is that when I create something artistically,
105
311106
2174
es que cuando creo algo artísticamente,
05:13
the trainer in me is awakened as well.
106
313304
1923
el entrenador en mí también se despierta.
05:15
So what I did was, I began to develop that acrostic poem into a full training
107
315251
4072
Lo que hice fue, desarrollar un poema acróstico en un entrenamiento completo
05:19
entitled "I'm G.R.A.C.E.D."
108
319347
1548
titulado "Soy Agraciado"
05:20
Because I remember, being the front-desk specialist,
109
320919
2841
Porque recuerdo, siendo el especialista de la recepción,
05:23
and when I went to the office of equity to start working,
110
323784
2674
y cuando fui a la oficina de equidad para comenzar a trabajar,
05:26
I was like, "Is that why they asked us to ask that question?"
111
326482
3555
estaba como, "¿Es por eso que nos pidieron que hiciéramos esa pregunta?".
05:30
It all became a bright light to me,
112
330061
1768
Se convirtió en luz brillante para mí
05:31
and I realized that I asked people and I told people about --
113
331853
3637
y comprendí que le pregunté a la gente y le dije a la gente acerca de...
05:35
I called them by the wrong gender, I called them by the wrong race,
114
335514
3284
los llamé por el género equivocado, los llamé por la raza incorrecta,
05:38
I called them by the wrong ethnicity,
115
338822
1803
los llamé por el origen étnico equivocado,
05:40
and the environment became hostile,
116
340649
2007
y el ambiente se volvió hostil,
05:42
people was offended and I was frustrated because I was not graced.
117
342680
4284
la gente se ofendió y me sentí frustrada porque no fui agraciada.
05:46
I remember my computerized training,
118
346988
2587
Recuerdo mi entrenamiento computarizado
05:49
and unfortunately, that training did not prepare me to deescalate a situation.
119
349599
5626
y desafortunadamente, ese entrenamiento no me preparó para analizar la situación.
05:55
It did not prepare me to have teachable moments when I had questions
120
355249
3376
No me preparé para tener momentos de enseñanza cuando tenía preguntas
05:58
about asking the questions.
121
358649
1658
sobre hacer las preguntas.
06:00
I would look at the computer and say, "So, what do I do when this happens?"
122
360331
3564
Miraba la computadora y decía: "Y, ¿qué hago cuando esto sucede?".
06:03
And the computer would say ...
123
363919
1858
Y la computadora diría...
06:05
nothing, because a computer cannot talk back to you.
124
365801
3268
nada, porque una computadora no puede responderte.
06:09
(Laughter)
125
369093
3207
(Risas)
06:12
So that's the importance of having someone there
126
372324
2571
Esa es la importancia de tener a alguien allí
06:14
who was trained to teach you and tell you what you do
127
374919
2777
que fue entrenado para enseñarte y decirte qué hacer
06:17
in situations like that.
128
377720
1690
en situaciones como esa.
06:20
So, when I created the "I'm G.R.A.C.E.D" training,
129
380030
2626
Entonces, cuando creé el entrenamiento "Soy Agraciada",
06:22
I created it with that experience that I had in mind,
130
382680
2994
lo creé con esa experiencia que tenía en mente,
06:25
but also that conviction that I had in mind.
131
385698
2516
pero también esa convicción que tenía en mente.
06:28
Because I wanted the instructional design of it
132
388238
2253
Porque quería el diseño instruccional de esto
06:30
to be a safe space for open dialogue for people.
133
390515
2778
fuera un espacio seguro para el diálogo abierto para las personas.
06:33
I wanted to talk about biases,
134
393317
1895
Yo quería hablar sobre los prejuicios,
06:35
the unconscious ones and the conscious ones,
135
395236
2397
los inconscientes y los conscientes,
06:37
and what we do.
136
397657
1166
y que hacemos.
06:38
Because now I know that when you engage people in the why,
137
398847
3944
Porque ahora sé que cuando involucras a la gente en el porqué,
06:42
it challenges their perspective, and it changes their attitudes.
138
402815
3476
desafías su perspectiva y cambias sus actitudes.
06:46
Now I know that data that we have at the front desk
139
406315
3159
Ahora sé que los datos que tenemos en la recepción
06:49
translates into research that eliminates disparities and finds cures.
140
409498
4813
se traduce en investigaciones que eliminan las disparidades y encuentran curas.
06:54
Now I know that teaching people transitional change
141
414335
3706
Ahora sé que enseñar a las personas cambio transicional
06:58
instead of shocking them into change
142
418065
2846
en lugar de sorprenderlos con el cambio
07:00
is always a better way of implementing change.
143
420935
3255
es siempre una mejor forma de implementar el cambio.
07:04
See, now I know people are more likely to share information
144
424214
3046
Ahora sé que las personas son más propensas a compartir información
07:07
when they are treated with respect by knowledgeable staff members.
145
427284
3859
cuando son tratadas con respeto por conocedores miembros del personal.
07:11
Now I know that you don't have to be a statistician
146
431167
3021
Ahora sé que no hay que ser un estadístico
07:14
to understand the power and the purpose of data,
147
434212
3001
para comprender el poder y el propósito de los datos,
07:17
but you do have to treat people with respect and have compassionate care.
148
437237
4364
sino que tienes que tratar a las personas con respeto y tener cuidados compasivos.
07:21
Now I know that when you've been graced,
149
441625
2825
Ahora sé que cuando te han honrado,
07:24
it is your responsibility to empower somebody else.
150
444474
3376
es tu responsabilidad potenciar a otra persona.
07:27
But most importantly, now I know
151
447874
2425
Pero lo más importante, ahora sé
07:30
that when teaching human beings
152
450323
2413
que cuando se enseña a los seres humanos
07:32
to communicate with other human beings,
153
452760
3079
a comunicarse con otros seres humanos,
07:35
it should be delivered by a human being.
154
455863
3785
debe ser entregado por un ser humano.
07:40
(Applause)
155
460117
6792
(Aplausos)
07:46
So when y'all go to work
156
466933
1849
Entonces cuando vayan a trabajar
07:48
and y'all schedule that "change everything" meeting --
157
468806
3335
y programen esa reunión de "cambiar todo" -
07:52
(Laughter)
158
472165
1650
(Risas)
07:53
remember Miss Margaret.
159
473839
1515
recuerden a la Srta. Margaret.
07:55
And don't forget the food, the food, the food, the food.
160
475792
3819
Y no se olviden de la comida, la comida, la comida, la comida.
08:00
Thank you.
161
480103
1151
Gracias.
08:01
(Applause) (Cheers)
162
481278
5475
(Aplausos) (Ovaciones)
08:06
Thank you.
163
486777
1175
Gracias.
08:07
(Applause)
164
487976
1595
(Aplausos)
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