LA GUERRA AI PREGIUDIZI

IBM – di Marco Mazza e Consuelo Battistelli –

È cominciato tutto più di 20 anni fa, quando gli studiosi di Project Implicit, guidati dal professore di psicologia alla University of Washington Anthony G. Greenwald, misero a punto un test per molti versi rivoluzionario, che monitorava le associazioni di idee tra volti e concetti. Lo scopo: misurare gli unconscious bias, i pregiudizi inconsci che albergano dentro di noi. Pregiudizi legati a età, razza, nazionalità, genere, disabilità, colore della pelle, peso e orientamento sessuale, individuati grazie a un test che riesce a eludere il controllo cosciente. La consapevolezza della loro esistenza in persone che si ritenevano equilibrate e immuni ebbe, in molti casi, l’effetto di un’enorme esplosione: persone che improvvisamente scoprivano di nutrire pregiudizi intra-gruppo, stereotipi contro la propria minoranza d’appartenenza e così via. I bias hanno radici profonde, che si nutrono di tutto quel passato dal quale sono nati e cresciuti.

Sono forti perché sono rassicuranti, ci si sta comodi, semplificano la vita. Aiutano a orientarsi nel mondo e difendono dalla sua complessità, come uno scudo. Proteggono dal bombardamento di migliaia di informazioni che non sembrano voler fare altro che confonderci. Categorizzare e poter districare quello che sembra troppo ingarbugliato, porta sollievo. Ma senza arrivare a Freud e alla coscienza del fatto che senza “pre-giudizi” rischiamo di non capire noi stessi e il mondo, quello di cui siamo altrettanto certi è che accettare di riflettere sui nostri pregiudizi è importante per noi stessi, per la società in cui viviamo e per il nostro lavoro. Non è una cosa facile e scontata. Una volta scoperti, i pregiudizi non mollano facilmente la presa e spesso cerchiamo inconsciamente di preservarli, minimizzando esempi e esperienze (che pure abbiamo avuto) che li potrebbero contraddire. Il tutto viene spesso e volentieri rafforzato dai media, semplificatori per definizione: e allora ecco le donne che hanno bias contro le donne, i gay che interiorizzano l’omofobia e disprezzano inconsciamente se stessi, ecc.

In azienda questo lavoro su se stessi diventa fondamentale. Per garantire l’uguale accesso alle posizioni di leadership, ad esempio. Il gender gap non è di per sé un dato rilevante, soprattutto se nei percorsi di leadership vengono poi privilegiati principalmente gli uomini. Che tendono, magari in buona fede, a promuovere altri uomini per cooptazione, restringendo la possibilità per le donne di risalire posizioni nella scala del management aziendale. Donne che, nel frattempo, si convincono di non essere abbastanza meritevoli. Tutto questo crea un circolo vizioso che diventa difficile spezzare. Le discriminazioni per età e per disabilità sono altri elementi che disperdono talento e capacità nelle aziende, perché l’unconscious bias porta molto spesso ad una miope svalutazione degli altri e delle loro potenzialità. E qui entra in gioco un elemento che può aiutare a migliorare la situazione dall’esterno, con esempi virtuosi. Come dicono gli anglosassoni: we do not change the beliefs, we change the behaviors. Le aziende non possono e non devono cercare di cambiare quelle che sono le credenze più profonde del nostro animo, ma invitare a comportamenti virtuosi di disponibilità, collaborazione e inclusività (che si nutra delle differenze e non le minimizzi) per aiutare per primo proprio chi le pratica, e permettano di lavorare meglio e con maggior soddisfazione personale. L’inclusione, dunque, come metodo che fornisce gli strumenti per comprendere il funzionamento dei bias e averne consapevolezza. Nonostante l’ormai riconosciuta importanza di queste tematiche, un recente sondaggio di IBM e UNLEASH rivela che solo un terzo degli HR Professional crede che la sua organizzazione abbia la capacità di verificare in concreto se i processi sono liberi da bias; ma quello che è ormai condiviso da tutti è il ruolo chiave dell’intelligenza artificiale, un elemento che è destinato a fare sempre di più la differenza.

Diversamente dagli esseri umani, le macchine non hanno bias che ostacolino le politiche di diversity & inclusion, ma possono essere pesantemente influenzate dalla selezione operata da chi le “alimenta” con dati e informazioni. IBM è da sempre impegnata in questo sforzo: sa che l’intelligenza artificiale, laddove sviluppata e implementata correttamente, può dare un grande supporto nello sradicare i bias e nel segnalare potenziali rischi, imparando nel tempo come riconoscerli all’interno dei delicati processi di decision-making. In questo modo può segnalare alla divisione HR o ai manager la presenza di bias, assicurando, ad esempio, che candidati qualificati abbiano tutti eguale accesso alle opportunità di lavoro e sostenendo i manager nel processo di selezione e assunzione.

ARTICOLO PUBBLICATO IN DIVERCITY VI, MARZO 2020

Spread inclusion all around the globe