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

46,278 views

2021-05-12 ・ TED


New videos

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

46,278 views ・ 2021-05-12

TED


Fare doppio clic sui sottotitoli in inglese per riprodurre il video.

00:00
Transcriber:
0
0
7000
Traduttore: Nicole Mignogna Revisore: Gabriella Patricola
Nel 2018, due uomini neri si sono recati da Starbucks
per aspettare un collega di lavoro.
Ma, quando hanno chiesto di usare il bagno
00:13
In 2018, two Black men went to a Starbucks
1
13038
5750
il manager gli ha intimato di andarsene.
Loro si sono rifiutati.
00:18
to wait for a business associate.
2
18829
1917
Lui ha chiamato la polizia,
e il video è diventato virale.
00:21
But when they asked to use the bathroom,
3
21413
2000
00:23
the manager ordered them to leave.
4
23454
2167
In una valanga di pubblicità negativa
00:26
They refused.
5
26329
1500
Starbucks ha chiuso tutte le filiali USA
00:27
He called the police,
6
27871
1417
00:29
and the video went viral.
7
29329
1625
per un programma sulla diversity di 4 ore.
00:31
Amidst an avalanche of bad publicity,
8
31871
3125
Ai baristi sono stati forniti manuali
00:35
Starbucks closed all stores across the country
9
35413
3083
contenenti spunti tipo “Cosa rende me, me e te, te?”,
00:38
for four hours of diversity training.
10
38538
2916
oppure, “Capire il bias: dai pregiudizi al coraggio”
00:42
And so, baristas were handed workbooks
11
42246
2708
00:44
with prompts like, "What makes me me and you you?"
12
44996
5125
La mossa ha raggiunto la stampa nazionale,
00:50
and, "Understanding our bias: from color-blind to color brave."
13
50121
5708
e probabilmente era quello l’obiettivo.
“Guardateci! Stiamo risolvendo il nostro problema!”
00:56
This made newspapers across the country,
14
56871
2916
L’assunto, è di poter risolvere il razzismo
00:59
and arguably, that was the goal.
15
59829
2375
01:02
"Look, everyone! We're solving our diversity problem!"
16
62954
3333
tramite un’onesta conversazione sui sentimenti.
01:07
The assumption, though, was that you could address structural racism
17
67079
5083
La mia opinione:
fatela finita.
Per affrontare il razzismo strutturale, si devono cambiare le strutture.
01:12
with an earnest conversation about our feelings.
18
72162
4584
01:17
My take:
19
77204
1417
All’indomani della morte di George Floyd
01:18
give me a break.
20
78663
1166
01:20
To address structural racism, you need to change structures.
21
80329
4959
credo che molte aziende si sentano sotto pressione
01:26
So in the aftermath of George Floyd's death,
22
86288
5083
rispetto all’adempimento dei loro obiettivi sulla diversity,
ma non sanno cosa fare.
01:31
my sense is that many companies are feeling pressure
23
91413
4166
Ed è perché è stato investito un miliardo di dollari in diversity.
01:35
to actually deliver on their diversity goals,
24
95579
3792
01:39
but they haven't a clue what to do.
25
99413
2750
Ma gli strumenti fondamentali nel campo della diversità,
01:42
And that's because we spent probably close to a billion dollars on diversity.
26
102871
6333
non funzionano.
Un singolo corso sul bias -
01:49
But the basic tools of the diversity industrial complex,
27
109246
4625
non funziona per un motivo molto semplice:
una singola azione non cambia la cultura aziendale.
01:53
they just don't work.
28
113913
1666
01:56
A one-shot bias training --
29
116288
1791
E gli altri strumenti di base -
01:58
it doesn't work for a really simple reason:
30
118079
2667
come iniziative femminili e gli employee resource group -
02:00
doing anything once won't change a company's culture.
31
120788
5125
02:05
And the other basic tools --
32
125954
2292
andrebbero bene,
se il problema fossero le donne o le persone di colore.
02:08
things like an employee resource group or a women's initiative --
33
128288
5583
Ma non è così.
Se un’azienda ha problemi con la diversità,
02:13
they're fine,
34
133913
1166
02:15
if the problem is with the women and the people of color.
35
135079
4084
di solito è perché forme di bias, più o meno sottili,
02:19
But it's not.
36
139163
1583
02:21
If a company faces challenges surrounding diversity,
37
141288
4000
sono reiterate costantemente attraverso il modello di business,
02:25
typically, it's because subtle and not-so-subtle forms of bias
38
145329
5834
nelle assunzioni, nelle valutazioni delle performance,
02:31
are constantly being transmitted through their basic business systems --
39
151163
5291
tramite l’accesso alle opportunità.
Dobbiamo smettere di voler cambiare donne e persone di colore.
02:36
through hiring, through performance evaluations,
40
156454
3750
Dobbiamo modificare i modelli di business.
02:40
through access to opportunities.
41
160246
2667
02:42
So we need to stop trying to fix the women and the people of color.
42
162954
5292
Pensandoci, ha molto senso,
perché, se un’azienda avesse problemi di vendita,
02:48
We need to fix the business systems.
43
168288
2583
non reagirebbe tenendo una serie di conversazioni oneste
02:51
And if you think about it, this makes sense,
44
171371
3000
02:54
because if a company was facing challenges with sales,
45
174413
4458
su quanto tutti stimiamo le vendite
02:58
it wouldn't respond by holding a series of sincere conversations
46
178871
5292
e programmando “Il Mese delle Vendite”
aspettandosi un aumento commerciale.
03:04
about how much we all value sales
47
184163
3416
Ma questo è quanto stiamo facendo per occuparci di diversità.
03:07
and put on programming for "National Celebrate Sales Month"
48
187579
4209
03:11
and expect sales to improve.
49
191829
2792
Se vogliamo veramente affrontare la questione diversità,
dobbiamo adoperare gli stessi mezzi usati per affrontare problemi di business
03:15
But that's a lot of what we're doing in the diversity context.
50
195163
4000
03:19
If we really want to tackle diversity effectively,
51
199579
3834
- dati e parametri.
03:23
we need to use the same tools businesses use to tackle any business problem --
52
203413
6916
Credo anche che sia un sollievo
per molti CEO, che si sentono più a loro agio con questi strumenti
03:30
evidence and metrics.
53
210329
2042
03:33
And, you know, I suspect this will come as a relief
54
213413
2625
che cercando di portare avanti conversazioni profonde
03:36
to a lot of CEOs who feel far more comfortable using those tools
55
216079
5625
sulle dinamiche interne in tema di disuguaglianza.
03:41
than they do with trying to lead a deep conversation
56
221746
4667
Il primo passo
è capire come si presenta il bias sul lavoro.
03:46
about the inner workings of social inequality.
57
226413
4208
Col mio team a WorkLife Law,
03:51
The first step
58
231871
2208
03:54
is for us to understand what bias looks like on the ground.
59
234079
5375
abbiamo studiato come il bias si verifica quotidianamente sul posto di lavoro
03:59
And I and my team at WorkLife Law,
60
239454
3792
per oltre un decennio.
E abbiamo scoperto che gli stessi modelli di bias,
04:03
we have been studying how bias plays out in everyday workplace interactions
61
243288
5708
gli stessi cinque modelli,
04:09
for well over a decade.
62
249038
2208
si ripresentano costantemente.
04:11
And what we find is that the same patterns of bias,
63
251288
5833
I dati sono i seguenti.
Il primo modello è “dimostralo di nuovo”.
04:17
the same five patterns,
64
257163
2166
04:19
they emerge over and over again.
65
259371
2375
Alcuni gruppi vengono messi alla prova più spesso di altri.
04:21
So here's what the evidence looks like.
66
261788
2250
04:24
The first pattern we call "prove it again."
67
264079
4125
Questo è causato da una serie di motivi.
Dipende dal genere e dall’etnia,
04:28
Some groups have to prove themselves more than others.
68
268246
3667
dall’età, dalla disabilità, dall’orientamento sessuale,
04:32
This is triggered by lots of different things.
69
272538
2291
04:34
It's triggered by race and gender,
70
274829
3500
e anche dalla classe sociale.
Uno studioo, ad esempio,
04:38
age, disability, LGBTQ status,
71
278371
4583
ha indagato il numero di offerte a uomini bianchi con le stesse qualifiche,
04:42
even social class.
72
282996
1708
04:45
So one study, for example,
73
285329
2875
ma con hobby diversi.
04:48
looked at callbacks offered to white men with identical qualifications
74
288204
6750
In un curriculum erano indicate attività come vela e polo,
e in un altro invece cose come
04:54
but different hobbies.
75
294996
1458
04:56
One résumé listed things like sailing and polo,
76
296996
4833
l’assistenza a studenti universitari di prima generazione
e la musica country.
05:01
and the other résumé listed things like
77
301871
2958
E, se riuscite a crederci, il sig. Polo -
05:04
counseling first-generation college students
78
304829
3834
ha avuto 12 volte le chiamate rispetto a sig. Musica Country.
05:08
and country music.
79
308704
1250
05:09
And, if you can believe it, Mr. Polo --
80
309996
3083
Troppo spesso quando parliamo di privilegio dimentichiamo la classe.
05:13
he got 12 times the number of callbacks as Mr. Country Music.
81
313121
6000
Il secondo modello è chiamato “l’equilibrista”,
05:19
Too often when we talk about privilege, we forget about class.
82
319163
4458
e mostra come a uomini bianchi di un certo livello
abbiano bisogno solo di mostrarsi autoritari e ambiziosi per farcela.
05:25
The second pattern is called "the tightrope,"
83
325329
2792
05:28
and it reflects the fact that a certain in-group of white men
84
328163
4833
Mentre le donne devono essere equilibriste,
05:32
just need to be authoritative and ambitious in order to succeed.
85
332996
5208
e possono essere percepite come intrattabili se autoritarie
05:38
But women walk a tightrope,
86
338954
2792
ma poco qualificate se non lo sono.
05:41
where they may be seen as abrasive if they're authoritative
87
341788
4958
E le persone di colore che mostrano sicurezza, vengono spesso additate
05:46
but unqualified if they're not.
88
346788
2166
come arrabbiate se nere,
05:49
And people of color who behave assertively often are written off
89
349621
5667
addirittura teste calde se latinoamericane
e disoneste se asioamericane.
05:55
as angry if they're Black,
90
355329
2459
05:59
even hotheaded if they're Latinx
91
359246
2917
Il prossimo modello è chiamato il “tiro alla fune”,
06:02
and sometimes as untrustworthy if they're Asian American.
92
362204
4542
e mostra come il bias rispetto ad un gruppo
06:07
The next pattern we call the "tug-of-war,"
93
367996
3167
alimenti il conflitto interno al gruppo.
06:11
and it reflects the fact that sometimes bias against a group
94
371163
5625
Se, ad esempio, c’è un solo posto riservato a donne o minoranze,
06:16
fuels conflict within the group.
95
376788
2708
è molto prevedibile che:
le donne entrino in competizione con altre donne,
06:20
So, for example, if there's room for only one woman or person of color,
96
380121
5542
e le persone di colore entrino in competizione con persone di colore.
06:25
it's entirely predictable:
97
385704
1834
Il quarto modello di bias è il bias di genere più forte,
06:27
women are going to be supercompetitive with other women,
98
387579
3250
06:30
and people of color, competitive with other people of color.
99
390871
3542
chiamato “il muro materno”.
E riflette l’assunto per cui le madri non sono dedite al lavoro
06:35
The fourth pattern of bias is actually the strongest form of gender bias,
100
395413
4125
o probabilmente non dovrebbero esserlo,
06:39
called "the maternal wall."
101
399538
1958
e che non siano competenti -
06:41
And it reflects assumptions that mothers aren't committed,
102
401538
4375
“cervello da gravidanza”.
Le madri dunque devono spesso dimostrarsi nuovamente capaci
06:45
probably shouldn't be
103
405954
2167
quando sono di ritorno dal periodo di maternità.
06:48
and aren't competent --
104
408163
2083
E se lo fanno possono essere percepite come cattive madri e cattive persone,
06:50
think "pregnancy brain."
105
410288
1500
06:52
So mothers often find they have to prove themselves yet again
106
412288
3625
06:55
when they return from maternity leave.
107
415954
2292
e malviste.
L’ultimo modello consiste di stereotipi razziali.
06:58
And if they do, they may be seen as bad mothers and so as bad people
108
418246
5500
Gli asiatici riferiscono costantemente
07:03
and disliked.
109
423788
1250
di essere considerati ideali per le abilità tecniche
07:06
The final pattern consists of racial stereotypes.
110
426163
4541
ma come di non avere potenziale da leader.
07:10
So, Asian Americans again and again report
111
430746
3167
Gli studi mostrano che professionisti neri
07:13
that they're seen as a great match for technical skills,
112
433954
3334
riferiscono costantemente di livelli alti di isolamento
07:17
but lacking in leadership potential.
113
437288
2416
07:19
And our studies show that Black professionals, again and again,
114
439746
4792
e di un’allarmante mancanza di rispetto.
I professionisti asiatici possono essere percepiti come troppo emotivi
07:24
report really high levels of isolation
115
444538
3708
07:28
and often startling forms of disrespect.
116
448288
2958
in discussioni nelle quali, ad esempio,
un uomo bianco con lo stesso comportamento
07:32
And an Asian American professional may be seen as too emotional
117
452163
5958
sarebbe visto come qualcuno che ha una passione per il business.
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
Quindi, abbiamo scoperto che le donne bianche riportano 4 modelli di bias.
07:43
would be seen as having a career-enhancing passion for the business.
120
463788
4625
Lo stesso gli uomini di colore.
07:49
And so what we find is that white women report four patterns of bias.
121
469246
5333
Le donne di colore tutti e cinque, in maniera molto marcata.
07:55
Men of color also report four.
122
475038
3416
E tra le donne di colore,
07:58
Women of color report all five in very substantial proportions.
123
478496
6750
le donne nere in quanto gruppo riportano più bias.
Ma, il punto è che l’esperienza degli uomini bianchi in quanto gruppo
08:05
And among women of color,
124
485246
2208
08:07
Black women report the most bias as a group.
125
487454
3959
differisce da quella di tutti gli altri.
08:12
But the bottom line, really, is that the experience of white men as a group
126
492913
4750
Se un uomo bianco è un professionista di prima generazione o LGBTQ,
08:17
differs from that of every other group.
127
497704
3334
potrebbe imbattersi in del bias.
08:21
If a white man is a first-generation professional or LGBTQ,
128
501579
7000
Ma per molti non accade.
Questi bias possono avere effetti negativi molto seri.
08:28
he may encounter bias.
129
508621
1625
C’è un grande quantitativo di ricerca.
08:30
But but most aren't.
130
510246
1750
Ma c’è una storia che riassume tutto.
08:33
These biases can have really serious negative effects.
131
513579
4084
Mentre collaboravamo con un’azienda, abbiamo parlato con un’ingegnera
08:37
There's a ton of research.
132
517704
2042
08:39
But here's a story that really says it all.
133
519746
2458
che aveva trovato un errore in uno dei calcoli
08:42
We were working with one company, and we spoke to a woman engineer
134
522829
4667
di un collega uomo,
e lo ha fatto notare.
Quando lo ha fatto,
08:47
who had found a mistake in one of the calculations
135
527537
3917
ha violato una regola non scritta.
08:51
of a male colleague,
136
531496
1416
08:52
and she pointed it out.
137
532954
1542
Una brava donna è vista come modesta, defilata, e gentile,
08:55
When she pointed it out,
138
535162
1834
08:57
she was violating an unwritten rule.
139
537037
2917
non come un’esperta motivata dal lavoro.
09:00
The good woman is seen as modest, self-effacing and nice,
140
540537
5125
E questo è il motivo per cui nei meeting gli esperti uomini hanno più influenza.
09:05
not a mission-driven expert.
141
545704
2583
Qual è l’assurdo?
Le esperte hanno ancor meno influenza rispetto a donne non esperte.
09:08
That's why male experts in meetings exert more influence.
142
548746
4833
09:13
But you know what?
143
553621
1166
Quindi, quando quest’ingegnera ha fatto notare l’errore di calcolo, ci ha riferito
09:14
Female experts, they actually exert less influence than female nonexperts do.
144
554829
6417
che la riposta del suo dipartimento è stata così negativa che
09:21
And so when this engineer pointed out the mistake in calculation, she told us,
145
561954
6375
“Ora sorrido solo un sacco, e porto i muffin”.
09:28
the response of her department was so massively negative that, she said,
146
568329
5333
Questa azienda, permettendo a questo bias di genere di passare indisciplinato,
09:33
"Now I'm just smiling a lot and bringing in cupcakes."
147
573704
4250
ha letteralmente messo a rischio la propria missione.
09:38
This company, by allowing gender bias to go unchecked,
148
578537
4917
Quindi qual è la soluzione?
La soluzione è l’utilizzo di interruttori di bias,
09:43
was literally jeopardizing their mission.
149
583496
3500
nuovi strumenti sviluppati del mio team
09:49
So what's the solution?
150
589121
1875
che si basano su dati e parametri.
09:51
The solution is to use bias interrupters,
151
591037
3959
E vi ho appena parlato dei dati.
09:55
new tools my team has developed
152
595037
3375
I parametri sono a solo volta molto importanti
09:58
that are evidence-based and metrics-driven.
153
598412
3584
perché aiutano ad individuare dove si trovano gli errori.
10:01
And I've just told you about a lot of the evidence.
154
601996
3125
Quindi se un’azienda ha problemi con le assunzioni,
10:05
Metrics are also superimportant
155
605162
2209
dovrebbero tenere traccia di chi è nella rosa dei candidati,
10:07
because they help you pinpoint where things are going wrong.
156
607412
3459
10:11
So if a company has challenges with hiring,
157
611246
3666
chi passa la selezione curricolare,
10:14
they should be keeping track of who is in the original pool of candidates
158
614954
5917
e chi viene convocato per i colloqui
e infine chi passa il colloquio.
10:20
and who survives résumé review
159
620871
3333
Il motivo per cui è importante è che la correzione,
10:24
and who gets called to interview
160
624246
2541
se si ha una rosa poco diversificata,
10:26
and who survives the interview.
161
626829
2083
è totalmente diversa rispetto al caso in cui nessuna donna passa i colloqui
10:28
And the reason that's important is because the fix,
162
628954
3875
10:32
if you have a nondiverse original pool,
163
632829
3125
perché una donna o è una strega
10:35
is totally different than the fix if no woman ever survives the interview
164
635954
6083
o è troppo modesta.
I parametri sono molto impostanti per una ragione ulteriore:
10:42
because every woman is either too witchy
165
642079
3708
10:45
or too meek.
166
645787
1875
per stabilire linee guida
e per misurare i progressi.
10:49
Metrics are also superimportant for another reason:
167
649787
4084
Se si utilizzano dati e parametri,
10:53
to establish baselines
168
653912
2084
abbiamo scoperto che piccoli accorgimenti possono avere grandi effetti.
10:56
and measure progress.
169
656037
1750
10:59
If you use evidence and metrics,
170
659246
2375
Abbiamo collaborato con un’azienda, ad esempio,
11:01
what we have found is that small tweaks can have really big effects.
171
661662
5959
che ci ha chiesto di analizzare le valutazioni delle performance.
E nel farlo,
11:07
So we've worked with one company, for example,
172
667662
3459
abbiamo scoperto che solo il 9,5% delle persone di colore
11:11
who asked us to look at their performance evaluations.
173
671162
3125
aveva ricevuto menzione di leadership nella valutazione.
11:14
And when we did,
174
674704
1667
11:16
we found that only 9.5 percent of the people of color
175
676412
5917
70 punti in meno rispetto alle donne bianche.
11:22
had leadership mentioned in their performance evaluations.
176
682329
4042
Ed era molto importante, perché, come potete immaginare,
le menzioni di leadership predicono le promozioni.
11:26
That was 70 points lower than white women.
177
686412
4125
Quindi abbiamo collaborato con loro facendo due cose molto semplici.
11:31
And that was superimportant because, as you can imagine,
178
691121
3083
11:34
mentions of leadership predicted advancement.
179
694246
4041
Anzitutto, abbiamo ristrutturato i modelli di valutazione delle performance.
11:38
And so we worked with them to do two simple things.
180
698912
3417
Poi, li abbiamo aiutati nello sviluppo di un semplice workshop da un’ora che,
11:42
First, we redesigned the performance evaluations form.
181
702704
4250
tra le altre cose,
proiettava commenti reali dalle valutazioni dell’anno precedente,
11:47
And second, we help them develop a simple one-hour workshop that,
182
707496
5708
e poneva una semplice domanda:
11:53
among other things,
183
713246
1541
11:54
projected actual comments from the prior year's performance evaluations,
184
714787
5125
Quale dei 5 modelli di bias rappresenta
o non c’è bias?
11:59
and asked people a simple question:
185
719912
3250
Facendo questo, abbiamo scoperto durante il secondo anno,
12:03
Which of the five patterns of bias does this represent,
186
723204
3833
che il 100% delle persone di colore ha ricevuto menzione di leadership
12:07
or is it no bias?
187
727079
2000
nella valutazione della propria performance.
12:09
Just doing that, we found in year two,
188
729121
2916
In questa azienda le donne bianche avevano un altro tipo di problema.
12:12
100 percent of the people of color had leadership mentioned
189
732079
4583
Quasi il 20% aveva ricevuto commenti nella propria valutazione
12:16
in their performance evaluations.
190
736662
2250
12:19
At this company, white women, they had a different problem.
191
739454
4167
della mancata volontà di diventare partner -
si trattava di una partnership.
12:24
Almost 20 percent had comments in their performance evaluations
192
744162
4625
E sospettavamo che le donne non lo avessero detto realmente.
12:28
that they didn't really want to make partner --
193
748829
2625
E che fossero supposizioni.
Quindi, nel workshop da un’ora, abbiamo detto:
12:31
this was a partnership.
194
751454
1833
12:33
And we suspected the women hadn't actually said that.
195
753287
3459
“Hey, non scrivete una cosa del genere a meno che non abbiate discusso la cosa,
12:37
It was just assumptions.
196
757412
1375
e vi abbiano detto che effettivamente non vogliono diventare partner”.
12:38
And so in that one-hour workshop, we told people,
197
758787
3084
12:41
"Hey, don't say this unless you've actually had a conversation,
198
761912
4500
Nel secondo anno, solo una donna ha ricevuto quel commento -
12:46
and someone has told you they don't want to make partner."
199
766454
3708
una sola donna in tutta l’azienda.
Quindi quello che abbiamo fatto è stato aiutare più di 100 aziende
12:51
In year two, only one woman got that comment --
200
771162
3334
12:54
one woman in the entire company.
201
774537
3000
a fare progressi reali verso i propri obbiettivi in campo di diversità.
12:59
And so what we find is that we have helped over 100 companies
202
779287
7000
Un quantitativo di dati in aumento mostra che questi interruttori di bias funzioano.
13:06
actually make progress towards their diversity goals.
203
786287
4084
E la cosa migliore è che aiutano ogni singolo gruppo.
13:10
And there's growing evidence that these bias interrupters work.
204
790412
5167
Quindi, in questa azienda di cui vi ho parlato,
13:16
And the best thing about them is that they help every single group.
205
796079
4417
nel secondo anno due persone di colore hanno avuto feedback più costruttivi -
13:21
So in this company I've been talking about,
206
801079
3667
un balzo del 30%.
Anche le donne bianche hanno ricevuto feedback costruttivi,
13:24
in year two, people of color got wildly more constructive feedback --
207
804746
5000
stessa cosa gli uomini bianchi.
13:29
it was like a 30-percent jump.
208
809746
1833
Se i sistemi vengono progettati su una base empirica,
13:32
But white women, they got more constructive feedback, too,
209
812329
4250
si favorirà ogni gruppo.
13:36
and so did white men.
210
816621
2291
A pensarci bene, la morale della favola, è che i sistemi e la cultura aziendale,
13:38
If you design your systems based on evidence,
211
818954
3042
13:42
it's going to help every single group.
212
822037
2167
riflettono le persone che sono già assunte.
13:45
So the bottom line, if you think about it, your systems and your culture,
213
825246
6166
Quindi se si vuole replicare lo stesso tipo di personale in futuro,
continuate a fare ciò che state facendo.
13:51
they reflect the people you've already hired.
214
831454
3083
13:54
So if you want to replicate that workforce into the future,
215
834579
4792
Ma se così non fosse,
se volete davvero fare progressi
in diversity, equity e inclusion - quella che chiamiamo DEI -
13:59
definitely keep on doing exactly what you're doing.
216
839371
3791
14:03
But if you don't,
217
843621
1541
14:05
if you actually want to make progress
218
845204
2167
voglio mandare un messaggio rassicurante ai CEO:
14:07
on diversity, equity and inclusion -- what we call DEI --
219
847371
5500
sapete già cosa fare.
Utilizzate gli strumenti di standard di business,
14:13
my message to CEOs is reassuring:
220
853996
3333
partite dai dati,
mettete assieme parametri per fissare le linee guida, e tracciate i progressi
14:17
you already know what to do.
221
857371
1708
14:19
Use standard business tools,
222
859079
2500
e continuate a farlo finché non raggiungerete i vostri obiettivi.
14:21
start from the evidence,
223
861621
1708
14:24
gather metrics to establish baselines and measure progress
224
864496
4791
Questo è il nuovo programma DEI.
E funziona.
14:29
and keep at it until you achieve your goals.
225
869287
3500
Grazie.
14:33
That's the new DEI playbook.
226
873246
2833
14:36
And it works.
227
876912
1209
14:39
Thank you.
228
879496
1375
A proposito di questo sito web

Questo sito vi presenterà i video di YouTube utili per l'apprendimento dell'inglese. Vedrete lezioni di inglese tenute da insegnanti di alto livello provenienti da tutto il mondo. Fate doppio clic sui sottotitoli in inglese visualizzati su ogni pagina video per riprodurre il video da lì. I sottotitoli scorrono in sincronia con la riproduzione del video. Se avete commenti o richieste, contattateci tramite questo modulo di contatto.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7