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

113,414 views ・ 2018-08-20

TED


Haga doble clic en los subtítulos en inglés para reproducir el vídeo.

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,
5
28221
2443
los cajeros en las tiendas de comestibles,
00:30
the registration specialists at the hospital
6
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?"
9
40807
3111
O, "¿Le gustaría usar su tarjeta de ahorros hoy?".
00:44
All of which gives us data.
10
44369
2309
Todo lo cual nos da datos.
00:46
However, the conversation becomes a little bit more complex
11
46702
4587
Sin embargo, la conversación se vuelve un poco más compleja
00:51
when the more difficult questions need to be asked.
12
51313
3318
cuando se necesita formular las preguntas más difíciles.
00:54
Let me tell you a story, see.
13
54655
1793
Déjenme contarles una historia.
00:56
Once upon a time, there was a woman named Miss Margaret.
14
56750
3018
Había una vez una mujer llamada Srta. Margaret.
00:59
Miss Margaret had been a front-desk specialist
15
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,
17
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.
23
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
26
91546
3634
y le dijo que tendría que pedirle a todos y cada uno de sus pacientes
01:35
to self-identify.
27
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
34
113347
4870
que su descarado supervisor la invitó a esta reunión de "cambiar todo"
01:58
and didn't, didn't, even, even
35
118241
2024
y ni siquiera, ni siquiera
02:00
bring, bring food, food, food, food.
36
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
46
148165
2555
Y el representante de servicio al cliente me preguntó
02:30
if I was born in the United States.
47
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)
Acerca de este sitio web

Este sitio le presentará vídeos de YouTube útiles para aprender inglés. Verá lecciones de inglés impartidas por profesores de primera categoría de todo el mundo. Haz doble clic en los subtítulos en inglés que aparecen en cada página de vídeo para reproducir el vídeo desde allí. Los subtítulos se desplazan en sincronía con la reproducción del vídeo. Si tiene algún comentario o petición, póngase en contacto con nosotros mediante este formulario de contacto.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7