El enfoque científico de Google para conciliar la vida laboral y personal (y mucho más)

Hace más de 65 años, en Massachusetts, los médicos iniciaron un estudio longitudinal que transformaría nuestra comprensión de las enfermedades cardíacas. El Estudio cardíaco de Framingham, que comenzó con más de 5000 personas y continúa hasta el día de hoy, se ha convertido en una fuente de datos no solo sobre las enfermedades cardíacas, sino también sobre la pérdida de peso (ajustar las redes sociales ayuda a las personas a perder peso), la genética (patrones de herencia) e incluso la felicidad (vivir a menos de una milla de un amigo feliz tiene un 25% de probabilidades de hacerlo más feliz).

Al leer sobre el estudio, me pregunté si la idea de una investigación a largo plazo podría intentarse en otro campo que nos afecte a todos: el trabajo. Tras más de una década en Operaciones de Personal, creo que la experiencia de trabajo puede ser, debería ser, mucho mejor. Todos tenemos nuestras opiniones y estudios de casos, pero hay muy poca certeza científica en torno a cómo crear excelentes entornos de trabajo, cultivar equipos de alto rendimiento, maximizar la productividad o mejorar la felicidad.

Inspirado en la investigación de Framingham, nuestro laboratorio de innovación de personas desarrolló gDNA, el primer gran estudio a largo plazo de Google destinado a entender el trabajo. Bajo el liderazgo de los doctores en Google Brian Welle y Jennifer Kurkoski, llevamos dos años realizando lo que esperamos sea un estudio de un siglo. Hoy en día ya estamos vislumbrando las decisiones inteligentes que pueden tener un profundo impacto en nuestro futuro y en el futuro del trabajo en general.

Esta no es la típica encuesta a los empleados. Como sabemos que la forma en que cada empleado vive el trabajo viene determinada por sus características innatas (naturaleza) y su entorno (crianza), la encuesta gDNA recopila información sobre ambas. Así es como funciona: un grupo representativo y seleccionado al azar de más de 4 000 usuarios de Google completa dos encuestas exhaustivas cada año. La encuesta en sí se basa en preguntas y escalas de medición validadas científicamente. Preguntamos por los rasgos que son estáticos, como la personalidad; por las características que cambian, como las actitudes ante la cultura, los proyectos laborales y los compañeros de trabajo; y por la forma en que los Googlers encajan en la red de relaciones que nos rodea a todos. A continuación, tenemos en cuenta la interacción de todos estos factores, así como las características biográficas, como la antigüedad, el cargo y el desempeño. Lo más importante es que la participación es opcional y confidencial.

¿Qué esperamos aprender? A corto plazo, cómo mejorar el bienestar, cómo formar mejores líderes, cómo mantener a los usuarios de Google comprometidos durante períodos más largos, cómo la felicidad afecta al trabajo y cómo el trabajo afecta a la felicidad.

Por ejemplo, se ha escrito mucho sobre el equilibrio entre la vida laboral y personal. Pero la idea de que haya un equilibrio perfecto es una pista falsa. Para la mayoría de las personas, el trabajo y la vida son prácticamente inseparables. La tecnología nos hace accesibles a todas horas (¡lo siento!) , y las amistades y las conexiones personales siempre han formado parte del trabajo.

Nuestras primeras rondas de gDNA han revelado que solo el 31% de las personas son capaces de liberarse de esta carga de difuminación. Los llamamos «segmentadores». Trazan una línea psicológica entre el estrés laboral y el resto de sus vidas, y sin preocuparse por los plazos que se avecinan y las avalanchas de correos electrónicos, pueden quedarse dormidos tranquilamente cada noche. Los segmentadores informaron de preferencias como «No me gusta tener que pensar en el trabajo mientras estoy en casa».

Para los «integradores», por el contrario, el trabajo pasa constantemente en segundo plano. No solo están revisando el correo electrónico toda la noche, sino que también presionan actualizar en Gmail una y otra vez para ver si han llegado nuevos trabajos**.** (Para ser precisos, las personas pertenecen a un continuo en estas dimensiones, así que voy a simplificar un poco.)

De estos integradores (el 69% de las personas), más de la mitad quieren mejorar en la segmentación. Este grupo expresó preferencias como: «A menudo es difícil saber dónde termina mi vida laboral y dónde comienza mi vida no laboral».

El hecho de que un porcentaje tan grande de los empleados de Google deseen poder separarse del trabajo, pero no puedan hacerlo es preocupante, pero también demuestra el potencial de este tipo de investigación. La existencia de este grupo sugiere que no basta con desear ser un segmentador. Sin embargo, al identificar los lugares en los que se encuentran los empleados en este espectro, esperamos que Google pueda diseñar entornos que faciliten la desconexión de los empleados. Nuestra oficina de Dublín, por ejemplo, tenía un programa llamado «Dublín se oscurece» que pedía a la gente que dejara sus dispositivos en la recepción antes de ir a casa a pasar la noche. Los Googlers informaron de noches felices y sin estrés. Del mismo modo, empujar a los segmentadores a ignorar los correos electrónicos fuera del horario laboral y a utilizar todos sus días de vacaciones podría mejorar su bienestar con el tiempo. La naturaleza a largo plazo de estas preguntas sugiere que el verdadero valor del gDNA tardará años en hacerse realidad.

Más allá del equilibrio entre la vida laboral y personal, hay muchos acertijos fascinantes que esperamos que este enfoque longitudinal pueda ayudar a resolver. Para un tipo de problema determinado, ¿qué características diversas debe tener un equipo para tener más posibilidades de resolverlo? ¿Cuáles son los factores que más influyen en una experiencia laboral satisfactoria y productiva? ¿Cómo se puede mantener el máximo rendimiento durante décadas? ¿Cómo nacen y mueren las ideas? ¿Cómo podemos maximizar la felicidad y la productividad al mismo tiempo?

La mejor parte es que, al igual que los investigadores de Framingham, aún no sabemos lo que descubriremos. Funcionaron durante 20 años antes de que comenzaran a surgir tendencias y, hoy en día, esos hallazgos se encuentran entre los factores de riesgo más claros de enfermedades cardíacas que tenemos, como el tabaquismo, la falta de ejercicio y la obesidad. El gDNA aún está en pañales y es intrínsecamente limitado, ya que solo incluimos a los usuarios de Google actuales y anteriores. Pero los usuarios de Google ya nos han dicho que aprender más sobre sí mismos ha sido revelador. En el futuro, esperamos encontrar formas de compartir nuestros datos y hallazgos de manera más amplia. Es emocionante no solo reimaginar el trabajo en Google, sino también trabajar con académicos y otros socios que pueden aportar nuevas perspectivas que nos ayuden a pensar más allá de nuestras filas.

La ciencia de las personas tiene que adaptarse. Al analizar los comportamientos, las actitudes, los rasgos de la personalidad y la percepción a lo largo del tiempo, nuestro objetivo es identificar a las personas que más influyen en una experiencia laboral satisfactoria y productiva. Los datos de gDNA nos permiten flexibilizar nuestras prácticas de personal en previsión de las necesidades de nuestra gente.

En Google nos damos el lujo de contar con nuestro liderazgo solidario, empleados curiosos que confían en nuestros esfuerzos y los recursos para tener nuestro Laboratorio de Innovación de Personas. Pero para cualquier organización, hay cuatro pasos que puede seguir para iniciar su propia exploración y pasar de las corazonadas a la ciencia:

1. Pregúntese cuáles son los problemas más apremiantes de su gente. ¿Retención? ¿Innovación? ¿Eficiencia? O mejor aún, pregunte a su gente cuáles son esos temas.

2. Encueste a su gente sobre cómo creen que les va en los temas más apremiantes y qué harían para mejorar.

3. Dígale a su gente lo que ha aprendido. Si se trata de la empresa, tendrán ideas para mejorarla. Si se trata de ellos mismos, como nuestro trabajo en gDNA, lo agradecerán.

4. Realice experimentos basados en lo que le diga su gente. Tome dos grupos con el mismo problema e intente solucionarlo solo para uno. La mayoría de las empresas lanzan cambio tras cambio y nunca saben realmente por qué algo funcionó o si funcionó. Al comparar los grupos, podrá aprender qué funciona y qué no.

Y dentro de 100 años todos podremos comparar notas.