Vor ein paar Jahren betrat ich eine Krippe an meinem Arbeitsplatz an der Harvard University. Ich hielt unseren kleinen Sohn im Arm. Wie Millionen Eltern, die ihr Kind zum ersten Mal in eine Betreuung bringen, machte ich mir sehr viele Gedanken. So ziemlich die erste Betreuungsperson, die mir begegnete, war \u2013 ein Mann. Am liebsten h\u00e4tte ich mich umgedreht und w\u00e4re weggelaufen. Wie konnte ich diesem Mann das Wertvollste anvertrauen, was ich im Leben besass? Er entsprach nicht meiner Erwartung, wie eine liebevolle, aufmerksame,\u00a0 f\u00fcrsorgliche Betreuungsperson\u00a0 auszusehen hatte. Meiner Reaktion lag keine bewusste \u00dcberlegung zugrunde, sondern sie kam tief aus meinem Bauch. Verhielt ich mich sexistisch? Ich f\u00fcrchte, die Antwort lautet ja.
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\nDem Bauchgef\u00fchl zu folgen, kann handfeste Auswirkungen haben. Wir haben dies genauer untersucht: Warum sind Vorurteile so verbreitet und schwer durch Training allein zu \u00fcberwinden? Wir analysieren Ans\u00e4tze, die darauf abzielen, durch Diversit\u00e4tstraining Vorbehalte abzubauen und Frauen zu helfen, sich im System besser zurechtzufinden, im Wettbewerb zu bestehen, entschlossener zu verhandeln und strategisch kl\u00fcger zu f\u00fchren. Frauen m\u00fcssen wissen, wie und wann man \u00absich reinh\u00e4ngen\u00bb soll, wie Sheryl Sandberg es in ihrem Buch so eloquent beschrieben hat. Aber ein Blick auf Initiativen zur St\u00e4rkung von Frauen l\u00e4sst vermuten, dass die Frauen allein es nicht schaffen werden. Verhaltensdesign bietet hier L\u00f6sungen.
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\nEbenfalls vielversprechend sind neue Designs f\u00fcr das Talentmanagement. Im Mittelpunkt steht empirische Evidenz basierend auf Experimenten, aber auch auf der Nutzung von Big Data. Ziemlich neu ist der Einsatz von Big Data im Gebiet von People Analytics, der Analyse von Daten aus dem Personalwesen. Generell argumentiert People Analytics, dass wir zum Beispiel die Wahrscheinlichkeit, mit der ein bestimmter Stellenbewerber die Firma innerhalb des ersten Jahres verlassen wird, besser vorhersagen k\u00f6nnen, wenn wir untersuchen, welche Merkmale Menschen aufweisen, die bleiben oder gehen, als wenn wir raffinierte Tests und komplizierte Interviews mit den Bewerbenden durchf\u00fchren. Intuition, informelle Netzwerke und traditionelle Faustregeln durch quantifizierbare Daten und strikte Analyse zu ersetzen, ist ein erster Schritt, um Chancengleichheit herzustellen. Erfolgreiche Unternehmen wie die Credit Suisse, Goldman Sachs, Google, LinkedIn, Microsoft und nicht staatliche Organisationen wie Teach for America f\u00fchren ihre Personalabteilungen zunehmend so wie ihre Finanz oder Marketingabteilungen: auf der Grundlage handfester Daten. Manche sprechen bereits von der \u00abAbteilung People Analytics\u00bb.
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\nWir haben auch die Umgebungen, in denen Menschen leben, lernen und arbeiten, auf unbeabsichtigte Verzerrungen untersucht. H\u00e4ngen in den Fluren Ihrer Organisation nur Bilder ehemaliger m\u00e4nnlicher F\u00fchrungspersonen? Dann sollten Sie wissen, dass das Auswirkungen darauf hat, was Mitarbeitende und Studierende f\u00fcr sich selbst als erreichbar ansehen. Stereotype k\u00f6nnen durch Kleinigkeiten aktiviert werden, zum Beispiel dadurch, dass Testteilnehmer gebeten werden, anzukreuzen, welches Geschlecht sie haben, bevor sie mit einem Test beginnen. Stereotype, die besagen, dass Asiatinnen in Mathematik besser sind als Kaukasierinnen und M\u00e4dchen beim Lesen und Schreiben besser abschneiden als Jungen, k\u00f6nnen zu sich selbst erf\u00fcllenden Prophezeiungen werden \u2013 sofern wir nicht darauf achten, Verzerrungen auszuschalten.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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