Al ritmo attuale, ci vorranno oltre 200 anni per colmare il cosiddetto Gender Pay Gap, il divario retributivo di genere a livello globale. Eppure diversi esempi mostrano come l’analisi sistematica dei dati può aiutare le aziende ad eliminare i pregiudizi di genere e garantire la parità salariale (e di trattamento)
Sapevate che, in media, le donne sono pagate circa il 20% in meno rispetto agli uomini? E che, al ritmo attuale, si stima che ci vorranno 257 anni per colmare il Gender Pay Gap (o divario retributivo di genere)?
È l’ennesimo grido d’allarme lanciato dall’ONU sul tema della Gender Inequality durante l’ultimo International Equal Pay Day.
Il problema è talmente vasto e diffuso su scala mondiale che confidare in cambiamenti sostanziali a breve termine appare come una vera utopia. Eppure qualcosa inizia a smuoversi, anche grazie all’aiuto delle nuove tecnologie.
Questa volta parliamo dei Big Data ossia quella mole imponente di dati provenienti da fonti diverse (interazioni sui social, ricerche su Search Engine, compilazione di form, preferenze di acquisto su siti e-commerce) raccolti ogni giorno da aziende e istituzioni per gli scopi più diversi.
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Finora la maggior parte delle informazioni lasciate dagli utenti sul web sono state utilizzate per fini prettamente di business e marketing, ma adesso i Data Collector potrebbero essere chiamati a fare un passo ulteriore. E socialmente utile.
Ad esempio, partendo proprio dall’analisi dei Big Data, la multinazionale Schneider Electric ha messo a punto un sistema integrato per garantire salari più equi ai suoi 128mila dipendenti. Ogni tre mesi, l’azienda modifica gli indicatori chiave di prestazione (i cosiddetti KPIs) cercando di identificare le disparità di trattamento salariale a livello globale e locale.
Un’operazione che, nelle intenzioni dell’azienda, dovrebbe garantire un Pay Gap di genere inferiore all’1% su scala mondiale. Nello stesso contesto si inserisce lo stanziamento di una percentuale tra il 10 e il 20% del budget per una Salary Review nonché un piano di assunzioni e promozioni quanto più possibile inclusivo.
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La notizia positiva è che il caso di Schneider Electric non è isolato. Anche altre grosse realtà come Accenture, IBM, Unilever e Salesforce utilizzano, infatti, i Big Data per garantire una maggiore parità salariale e di trattamento ai propri dipendenti.
Ad esempio, IBM ha sviluppato uno strumento chiamato Watson Candidate Assistant che analizza i Big Data per definire le competenze richieste nel processo di recruiting e selezionare i profili più idonei, mettendo da parte i pregiudizi di genere.
Unilever, dal canto suo, impiega i Big Data per tenere traccia del numero di donne in posizioni di leadership, monitorare i divari retributivi e misurare i livelli di engagement dei proprio dipendenti.
Un piccolo passo per le aziende, un grande passo per… l’equità.
