Cómo construir un programa duradero de diversidad e inclusión

Este artículo fue publicado originalmente el 20 de mayo 2020 en eng.lyft.com.

Por Sarah Morse, Prachi Sharma, y Josh Cherry, traducido por Brian Salomaki

La importancia de la diversidad dentro del personal de trabajo ya está bien establecida, sin embargo, para muchos en la industria de tecnología es difícil construir equipos diversos. La diversidad importa no sólo por razones éticas, sino también desde una perspectiva de negocio: los equipos diversos tienen mejor desempeño que los equipos no diversos, y los equipos dirigidos por líderes diversos tienen más probabilidades de proponer ideas novedosas que generen innovación. Sin embargo, muchas veces, a medida que las empresas crecen, no reclutan ni retienen a personas de diversos orígenes: el sesgo hacia la acción que permea Silicon Valley con frecuencia motiva a las empresas a reclutar rápidamente en lugar de reclutar bien. Cuando las empresas llegan al punto de madurez en el que por fin pueden hacer una pausa y reflexionar, suele ser que se dan cuenta de que han construido una cultura y un equipo que no representan a su base de usuarios.

A finales del 2018, a pesar de los múltiples intentos previos de reclutar gente diversa para el equipo de Data Science (ciencia de datos) en Lyft, no habíamos logrado avances sustanciales. Nuestros esfuerzos habían sido a veces insostenibles y otras veces infructuosos. Habíamos hecho crecer nuestro equipo significativamente en cinco años — de un grupo de diez personas a una organización madura de Data Science — pero sólo alrededor del 20% de nosotros éramos de grupos objetivo (mujeres, negros/afroamericanos, y latinx).

En octubre del 2018, nosotros — un pequeño grupo de científicos de datos — creamos el Diversity and Inclusion Group (Grupo de Diversidad e Inclusión — DIG por sus siglas en inglés) como respuesta a la pregunta difícil de cómo construir una iniciativa sustentable centrada en el reclutamiento y retención de diversos talentos dentro del equipo de Data Science. Creemos que la estructura de DIG es responsable por su impacto y resistencia. Así es como funciona DIG:

• DIG está dirigido por dos co-presidentes responsables de supervisar los diversos proyectos en los que trabajan los voluntarios y de representar a DIG al resto del equipo de Data Science y a otros en Lyft.
• Los voluntarios se dividen en varios pequeños subequipos, llamados flujos de trabajo, que se enfocan en una iniciativa específica (por ejemplo, conferencias, eventos internos, etc.).
• Cada flujo de trabajo tiene dos co-líderes y 2–10 voluntarios.
• Los flujos de trabajo tienen misiones definidas y establecen hojas de ruta para lograr esas misiones.
• Los co-presidentes de DIG y los co-líderes de los flujos de trabajo se reúnen cada dos semanas en una Reunión de Líderes para discutir el progreso y abordar los bloqueos.
• Cada seis meses, DIG pasa por un proceso de transición para seleccionar nuevos co-presidentes, co-líderes, y voluntarios.
• Al final del proceso de transición, los líderes y voluntarios crean nuevas hojas de ruta para el próximo periodo.

Desde octubre del 2018, los voluntarios de DIG han tenido un impacto significativo en nuestros esfuerzos para reclutar y retener gente diversa en el equipo de Data Science, y para promover una cultura de inclusión. En 2019, aumentamos el porcentaje de nuestro equipo que son de grupos objetivo de alrededor del 20 por ciento al 32 por ciento. Organizamos nuestro primer Panel de Data Science de Lyft en abril del 2019 para reclutar gente diversa, y desde entonces hemos organizado varios eventos más con el mismo objetivo. En octubre de ese año, organizamos un Concurso de Datos para reclutar estudiantes universitarios para periodos de prácticas, y nos alegró ver que la mayoría de nuestros finalistas procedían de grupos diversos. Además, lanzamos un programa de mentoría en el que alrededor del 40% del equipo de Data Science ha participado, representamos la organización de Data Science de Lyft en varias conferencias (incluyendo Grace Hopper y AfroTech), creamos un conjunto de materiales de referencia sobre las mejores prácticas de inclusión, celebramos reuniones informales para establecer conexiones más fuertes dentro del equipo de Data Science, y construimos relaciones fuertes con los equipos de reclutamiento y con el equipo central de diversidad e inclusión. El éxito que tuvimos con DIG en 2019 inspiró la creación de tres iniciativas paralelas en el equipo de Data Science — Learning & Development (Aprendizaje y Desarrollo), Onboarding (Inducción de Empleados) e Knowledge Share (Intercambio de Conocimientos) — las cuales comparten mucho de la estructura y los procesos de DIG.

Los logros se pueden ver impresionantes escritos así juntos en un párrafo, pero la realidad es que seguimos aprendiendo constantemente. Para ahorrar a otros el mismo largo camino de descubrimientos, hemos juntado las lecciones de todo el año en un conjunto de principios que esperamos ayuden a impulsar los esfuerzos de diversidad e inclusión en la industria de la tecnología y en otras. Aquí están los 10 principios de Data Science de Lyft para construir un grupo exitoso de diversidad e inclusión:

1. Crea una estructura de informes descentralizada que empodere a los voluntarios.

DIG tenía que ser accesible y sustentable. Lo logramos estructurando DIG de manera que cada individuo tuviera una responsabilidad bien definida y razonable y que el éxito de un flujo de trabajo no dependiera de otra. Los voluntarios potenciales podían estar seguros del compromiso al que se estaban suscribiendo (esencial en un lugar de trabajo donde las tareas urgentes surgen todos los días). Las ventajas de una estructura descentralizada quedaron claras cuando uno de nuestros flujos de trabajo se bloqueó en un proyecto durante meses. Mientras que los líderes de ese flujo de trabajo intentaron desbloquear su equipo, sus voluntarios pudieron pivotar a otras tareas. Mientras tanto, los esfuerzos de los demás flujos de trabajo continuaron sin impedimentos.

2. Mantén la participación abierta y la comunicación transparente.

Cualquier persona, de cualquier nivel, es bienvenida a participar en DIG. Todos son bienvenidos (voluntarios o no) para asistir a las reuniones quincenales de líderes y escuchar u ofrecer ideas, así como para asistir a reuniones y eventos organizados por DIG.

El equipo de Data Science obtiene recordatorios constantes de DIG a través de comunicados a toda la organización. Al publicitar los esfuerzos de DIG, motivamos a los voluntarios a través de enfatizar la importancia de su trabajo, responsabilizamos al grupo de producir resultados, y convertimos a “DIG” en un nombre común que todos los miembros del equipo de Data Science reconocen. En Lyft, lo hicimos a través de un compendio quincenal que destacaba los esfuerzos recientes, los próximos eventos, y los llamados a la acción.

3. Deja que el trabajo de tu grupo evolucione.

A lo largo del año, empezamos a comprender el impacto de los diversos esfuerzos de DIG e integramos esas lecciones y adaptamos nuestro enfoque en consecuencia. Reasignamos voluntarios y creamos nuevos flujos de trabajo a medida que el equipo de Data Science crecía y que la participación en DIG crecía en conjunto. Permitir que los flujos de trabajo se disuelvan y que se creen otros nuevos provoca tres cosas: sostiene el compromiso de los voluntarios existentes, inspira a que se unan nuevos voluntarios y, por último, democratiza el proceso de definición del enfoque del grupo.

4. Define un proceso de reclutamiento para el grupo.

A medida que avanzábamos con DIG, bosquejamos un proceso para encontrar e integrar voluntarios y para ayudar a personas a cambiar sus roles. Reclutamos nuevos voluntarios de manera formal cada seis meses y determinamos dónde asignarlos en base a los cambios en los flujos de trabajo. Un proceso de reclutamiento definido con límites de plazo para los líderes garantiza que las nuevas personas sistemáticamente tengan oportunidades de liderazgo y que el éxito de un flujo de trabajo no dependa de ninguna persona sola.

5. Monitorea el progreso para hacer responsables a los voluntarios.

Tener un proceso claro para monitorear el progreso hace que la gente se responsabilice, inspira el esfuerzo y crea una forma eficiente de comunicar noticias. DIG utiliza una herramienta de rastreo que destaca a los propietarios de los proyectos, el progreso quincenal y los bloqueos. Los líderes de los flujos de trabajo actualizan el estatus en el rastreador y luego se revisan en la reunión quincenal de líderes. Las actualizaciones regulares mantienen a los voluntarios y a los líderes responsables de la ejecución y aseguran que los bloqueos potenciales salgan a la superficie rápidamente.

6. Encuentra un patrocinador ejecutivo que se preocupe.

Tener a un patrocinador ejecutivo (director o más senior) es importante para el éxito de una iniciativa como DIG. Desde el principio tuvimos que alinearnos con el equipo central de diversidad e inclusión, coordinar esfuerzos con los equipos de Data Science y de reclutamiento y, por último, asegurar el presupuesto para los eventos que queríamos organizar o a los que queríamos asistir. La gente de nivel ejecutivo tiene la habilidad de impulsar las cosas cuando surgen bloqueos, y pueden más fácilmente conectar a personas relevantes a través de una compañía tan grande como Lyft. Además, los ejecutivos pueden presionar para que se reconozca más formalmente la participación en el grupo (una ventaja que discutiremos más adelante).

7. Construye relaciones con organizaciones clave — especialmente con el equipo de reclutamiento.

Uno de los objetivos principales de DIG es reclutar personas diversas. Lograr eso ha requerido la identificación de nuevas fuentes de candidatos potenciales, la priorización de las oportunidades de contratación más prometedoras y la implementación de nuevos procesos de contratación. Para ello, necesitábamos una fuerte asociación con el equipo de reclutamiento — los reclutadores tienen conocimientos especializados de los que carecemos los científicos de datos; tenerlos en nuestro equipo significaba que podíamos aprovechar su experiencia para tomar mejores decisiones. Pedimos a los reclutadores que se integren a DIG como líderes o participantes en un flujo de trabajo y tuvimos la suerte de que varios reclutadores se unieron. Los reclutadores juegan un papel fundamental a la hora de determinar a cuáles conferencias asistir y qué tipo de eventos organizar, e informan nuestra estrategia aprovechando información sobre el canal de contratación.

Además del equipo de reclutamiento, también desarrollamos líneas de comunicación con nuestro equipo central de diversidad e inclusión, con el equipo de People (recursos humanos) y con nuestro equipo legal. Cuando no estamos seguros de cuál es el mejor camino a seguir, podemos recurrir a estos compañeros para aprovechar sus experiencias en diversidad e inclusión y en la contratación. Por ejemplo, al observar la fuente del aumento de la diversidad de nuestro equipo del 20% al 32%, vimos que la mayor parte de ese aumento fue impulsado por un aumento del número de mujeres en el equipo. Con la ayuda de nuestros compañeros en Diversidad e Inclusión, logramos ampliar nuestro enfoque en 2020 para dirigirnos a conferencias y planificar reuniones que nos permitieran reclutar mejor a científicos de datos negros/afroamericanos y latinx, así como de todos los géneros. (Aunque COVID-19 temporalmente ha puesto en pausa estos planes, tenemos la intención de retomarlos donde los dejamos cuando podamos hacerlo con seguridad).

8. Asegúrate de que el éxito del grupo no dependa de una persona sola.

Configuramos DIG para prosperar en la ausencia de cualquier persona. Los individuos pueden salir de la empresa, estar ocupados con otros proyectos, o tener compromisos en sus vidas personales. Para tener éxito, un grupo tiene que ser capaz de soportar cualquier cambio de personal temporal o permanente.

En DIG queríamos evitar que una persona fuera esencial para el éxito del grupo o de un flujo de trabajo. Por ejemplo, la estructura descentralizada de informes significa que si un flujo de trabajo se retrasa cuando alguien se va, el resto del grupo todavía puede avanzar. El proceso definido de reclutamiento asegura que los nuevos voluntarios se ofrezcan para llenar los vacíos. Documentar el progreso en una herramienta formal significa que la gente nueva puede seguir fácilmente desde el punto donde otros lo dejaron. Tener co-líderes para todas las posiciones de liderazgo significa que si un líder tiene que dar un paso atrás, su co-líder puede tomar el relevo. Los límites de los plazos garantizan que ninguna persona pueda llegar a ser demasiado importante. Las transiciones cada seis meses garantizan que estamos actualizando constantemente nuestra documentación, agregando una capa de protección contra que el conocimiento institucional viva en un pequeño grupo de personas.

9. Recompensa la participación en tu grupo de diversidad e inclusión.

Las personas se ofrecerán como voluntarios, y los voluntarios se comprometerán, si saben que sus jefes y equipos principales valoran este trabajo y que el hecho de participar será considerado bueno cuando se realizan los ciclos de revisión. Idealmente, las personas son voluntarias porque están de acuerdo en que la diversidad y la inclusión son importantes — y para muchos es así. Pero confiar sólo en eso corre el riesgo de poner la carga del esfuerzo en quienes son los más afectados por la falta de inclusión y diversidad. Incentivar la participación significa que las personas que en otra situación tal vez no darían prioridad a la inclusión o a la diversidad se pongan al frente y trabajen para mejorar sus equipos. La guía de carrera para Data Science en Lyft establece explícitamente que se espera una inversión en el equipo; participar en DIG es una forma de cumplir con esa expectativa.

10. ¡Diviértete!

El trabajo de diversidad e inclusión es importante, pero también puede ser emocionalmente agotador trabajar continuamente para crear equipos más diversos e inclusivos. Resulta útil entrelazar el trabajo más exigente de largo plazo con proyectos más ligeros que todos puedan disfrutar y utilizar para recargar sus energías. Nuestro flujo de trabajo enfocado en la cultura organiza eventos que todo el equipo de Data Science disfruta: reuniones sociales sencillas, presentaciones informales donde algunos científicos pueden presentar algo fuera del trabajo que les apasiona, clubes de libros, etc. Estos eventos son muy concurridos y permiten a los voluntarios de DIG y a toda la organización de Data Science disfrutar de la comunidad que estamos construyendo. Al final del día, la gente participa en las cosas que disfrutan — hacer DIG divertido ha mantenido a la gente como voluntarios mucho tiempo.

DIG es un grupo en constante evolución; estamos constantemente aprendiendo de nuestros éxitos y fracasos. Una cosa que hemos aprendido es que las asociaciones son invaluables, ya que permiten el intercambio de ideas, el reclutamiento eficiente y una cultura de colaboración y apoyo sobre temas difíciles. Si tu organización tiene un equipo de datos, ciencia de datos, u otro grupo descentralizado de diversidad e inclusión, nos encantaría saber de ustedes, intercambiar ideas, y asociarnos en eventos. Por favor, ponte en contacto con nosotros a través de diversity-in-science@lyft.com — ¡esperamos mejorar la diversidad y la inclusión juntos!

Si estás interesado en unirte a nuestro increíble equipo de científicos de datos, ¡echa un vistazo a nuestra página de carreras! Estamos ya construyendo equipos de ingeniería en la Ciudad de México también.