¡Hola! ¿Qué tal?

Esta es la primera edición de Marzo, la Edición #18 de The Work Survival Guide.

Y viene con un tema sensible que nos impacta a todos.

Español → 1ra parte | Inglés → 2da parte

Hello! How's it going?

This is the first issue of March, Issue #18 of The Work Survival Guide.

And it comes with a sensitive topic impacting all of us.

Spanish → 1st half

English → 2nd half

La escala es confusa y sigue cambiando

La pregunta 1 te pide que califiques de "Muy Pobre" a "Muy Bueno."

La pregunta 5 te pide que califiques de "Totalmente en Desacuerdo" a "Totalmente de Acuerdo."

La pregunta 8 te pide que califiques de "Muy Insatisfecho" a "Muy Satisfecho."

Misma encuesta. Tres escalas diferentes. Y nadie parece notarlo.

Entonces cuando ves una puntuación de 3 de 5, ¿qué significa eso? ¿Es neutral? ¿Es malo? ¿Es "estoy de acuerdo pero no estoy satisfecho?"

Nadie lo sabe. Ni siquiera las personas que la diseñaron.

Tus datos no son comparables. Es caos.

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Preguntas sobre dos cosas a la vez

"Tu líder te escucha y te da orientación."

Genial. ¿Qué pasa si mi líder escucha pero nunca da orientación? ¿Qué pasa si da orientación pero nunca escucha?

Lo califico con un 2. Pero no sabes qué parte es el problema. O si ambas lo son.

Solo sabes que algo está mal. Pero no puedes arreglar lo que no puedes identificar.

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La línea de tiempo es demasiado larga

Dejas la encuesta abierta durante tres meses.

Las personas que respondieron en enero están calificando una realidad diferente a las personas que respondieron en marzo. Tal vez el liderazgo cambió. Tal vez pasó una crisis. Tal vez la mitad del equipo renunció.

Promedias todo junto y lo llamas "sentimiento actual."

No es actual. Es un revoltijo de tres meses de sentimientos no relacionados.

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Las preguntas no están balanceada

7 preguntas sobre liderazgo. 1 pregunta sobre cultura. 1 pregunta sobre oportunidades de desarrollo. 2 preguntas sobre herramientas.

Entonces cuando calculas las puntuaciones por categoría, el liderazgo se ve terrible (porque preguntaste siete formas de decir lo mismo) y las herramientas se ven bien (porque apenas preguntaste).

Pero el problema real podrían ser las herramientas. Solo que no lo mediste apropiadamente.

O peor, estás preguntando lo mismo de siete formas diferentes, entonces la gente se frustra y empieza a hacer clic en respuestas al azar solo para terminar.

Tu encuesta no está midiendo satisfacción. Está creando desvinculación.

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Preguntaste demasiados detalles sobre ellos

No estás pidiendo su nombre o ID de empleado. Pero pides antigüedad, departamento, jefe, y puesto de trabajo.

En un equipo de 12 personas, si eres el único en tu departamento con 2 años de antigüedad reportando a ese jefe específico en ese rol?

Acabas de decirle a todos exactamente quién eres.

Esto no se siente anónimo. Esto no se siente seguro.

Entonces la gente o se salta la encuesta o miente en las preguntas demográficas o suaviza su retroalimentación real porque tienen miedo de ser identificados.

Tus datos acaban de volverse inútiles.

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Promedian la escala equivocada

Usas una escala de 1-5. Pero calculas el promedio como si fuera lineal.

No lo es. La diferencia entre un 2 y un 3 no es la misma que la diferencia entre un 4 y un 5. Pero tu promedio los trata igual.

Entonces tu "puntuación promedio de 3.5" se ve bien. Pero está ocultando el hecho de que el 40% de tu gente te calificó con 1 o 2.

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Ignoran la distribución

Celebras un promedio de 4. Pero si la mitad de tu equipo dijo 5 y la mitad dijo 3, ese promedio no significa nada.

No es "la mayoría de la gente está satisfecha." Es "la mitad de tu equipo lo ama y la mitad de tu equipo está apenas conforme."

Eso no es insight. Eso es una crisis disfrazada de éxito.

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Comparan cosas incomparables

Corres una encuesta en enero. Luego otra en junio. Comparas las puntuaciones y dices "¡la satisfacción subió!"

Pero cambiaste las preguntas. Cambiaste la escala. Cambiaste a quién encuestaste.

No estás midiendo mejora. No estás midiendo nada.

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Segmentan la antigüedad demasiado ampliamente

"3 meses a 1 año" es una categoría. "1 a 3 años" es otra. "Más de 5 años" es la última.

Acabas de juntar a alguien que lleva 4 meses con alguien que lleva 11 meses. Esa no es la misma experiencia. Esa no es la misma perspectiva.

¿Y peor? Excluiste a todos los que tienen menos de 3 meses.

¿Por qué? ¿Porque no quieres escuchar cómo es realmente tu onboarding? ¿Porque los nuevos empleados "no saben lo suficiente aún" para tener opiniones válidas?

Ellos acaban de experimentar tu proceso de contratación, tu onboarding, tus primeras impresiones. Tienen la visión más fresca y sin filtros de cómo es realmente unirse a tu empresa.

Y los filtraste.

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Miran las puntuaciones e ignoran los comentarios. O lo opuesto

El liderazgo celebra un promedio de 4.2 y nunca lee los comentarios.

O se obsesionan con un comentario brutal e ignoran 50 puntuaciones positivas.

Ambos están rotos.

A veces la gente te da una puntuación alta pero te revientan en los comentarios. A veces te dan una puntuación baja y dejan los comentarios en blanco.

Ambos dicen algo. Necesitas leer ambos. Juntos. No por separado.

Si solo estás mirando números, te estás perdiendo la historia. Si solo estás leyendo comentarios, te estás perdiendo el patrón.

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HR se asusta

Porque si los datos muestran que el liderazgo es el problema, HR tiene que decirle al liderazgo. Y esa es una conversación peligrosa.

Entonces lo suavizan. Lo replantean. Entierran las malas noticias en un mar de "oportunidades de crecimiento."

Los datos dijeron "tus managers son terribles." El reporte dice "hay espacio para mejorar la efectividad del liderazgo."

El liderazgo se pone a la defensiva

Porque nadie quiere escuchar que su gente está infeliz. Especialmente si han estado trabajando duro para crear una "cultura genial."

Entonces lo descartan.

"Solo se están quejando." "No ven el panorama completo." "Toda empresa tiene algunos empleados descontentos."

Los datos se convierten en el enemigo. Y las personas que los sacaron a la luz se convierten en el problema.

Métrica de vanidad:

"Puntuación general de satisfacción"

Esto no te dice nada. La gente puede estar "satisfecha" y todavía estar buscando otros trabajos.

Satisfecho no significa comprometido. No significa leal. No significa productivo.

Significa "No lo odio lo suficiente como para quejarme en una encuesta.”

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Métrica de realidad:

"¿Recomendarías esta empresa a un amigo?

Esto te dice todo.

Porque la gente no recomienda lugares con los que solo están "satisfechos."

Recomiendan lugares en los que realmente creen."

Métrica de vanidad:

"¿Cómo te sientes sobre los valores de nuestra empresa?"

A nadie le importan tus valores.

Les importa si realmente los vives.

Preguntar cómo se siente la gente sobre tus valores es inútil.

Pregunta si el liderazgo los demuestra. Pregunta si las decisiones se alinean con ellos.

Esos son los datos que importan.

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Métrica de realidad:

"¿Te ves un futuro aquí? o ¿Cuánto tiempo planeas seguir trabajando aquí?"

Esta es la pregunta de retención.

Si la gente no puede ver un futuro, ya están a mitad de camino de la puerta.

Y ninguna cantidad de puntuaciones "satisfechas" los mantendrá.

Los líderes de alto nivel ven malos resultados e inmediatamente buscan a alguien a quien culpar.

Es culpa de los managers. Despídelos. Reemplázalos. Arregla las puntuaciones.

De repente, los managers de nivel medio y de primera línea están aterrados. No de la encuesta. De lo que pasa después.

Porque saben: malos resultados significan que alguien será culpado. Y probablemente son ellos.

Entonces empiezan a manejar la encuesta en lugar de manejar a sus equipos. Insinúan lo que la gente debería decir.

Explican por qué ciertas puntuaciones "no serían justas."

Crean un ambiente donde la gente se siente presionada a calificar las cosas más alto de lo que realmente son.

The scale is confusing and keeps changing

Question 1 asks you to rate from "Very Poor" to "Very Good."

Question 5 asks you to rate from "Strongly Disagree" to "Strongly Agree."

Question 8 asks you to rate from "Very Dissatisfied" to "Very Satisfied."

Same survey. Three different scales. And nobody seems to notice.

So when you see a score of 3 out of 5, what does that mean? Is that neutral? Is that bad? Is that "I agree but I'm not satisfied?"

Nobody knows. Not even the people who designed it.

Your data isn't comparable. It's chaos.

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The questions ask two things at once

"Your leader listens to you and provides guidance."

Great. What if my leader listens but never gives guidance? What if they give guidance but never listen?

I rate it a 2. But you don't know which part is the problem. Or if both are.

You just know something's wrong. But you can't fix what you can't identify.

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The timeline is too long

You leave the survey open for three months.

People who responded in January are rating a different reality than people who responded in March. Maybe leadership changed. Maybe a crisis happened. Maybe half the team quit.

You average it all together and call it "current sentiment."

It's not current. It's a three-month smoothie of unrelated feelings.

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The questions aren't balanced

Seven questions about leadership. One question about culture. One question about development opportunities. Two questions about tools.

So when you calculate category scores, leadership looks terrible (because you asked seven ways to say the same thing) and tools look fine (because you barely asked).

But the real problem might be tools. You just didn't measure it properly.

Or worse, you're asking the same thing seven different ways, so people get frustrated and start randomly clicking answers just to finish.

Your survey isn't measuring engagement. It's creating disengagement.

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You asked too many details about them

You're not asking for their name or employee ID. But you ask for tenure, department, manager, and job position.

In a team of 12 people, if you're the only one in your department with 2 years of tenure reporting to that specific manager in that role?

You just told everyone exactly who you are.

This doesn't feel anonymous. This doesn't feel safe.

So people either skip the survey or lie on the demographic questions or soften their real feedback because they're afraid of being identified.

Your data just became worthless.

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They average the wrong scale

You use a 1-5 scale. But you calculate the average as if it's linear.

It's not. The difference between a 2 and a 3 isn't the same as the difference between a 4 and a 5. But your average treats them the same.

So your "average score of 3.5" looks okay. But it's hiding the fact that 40% of your people rated you a 1 or 2.

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They ignore the distribution

You celebrate an average of 4. But if half your team said 5 and half said 3, that average is meaningless.

It's not "most people are satisfied." It's "half your team loves it and half your team is just okay with it.”

That's not insight. That's a crisis dressed up as a success.

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They compare incomparable things

You run a survey in January. Then another in June. You compare the scores and say "engagement is up!"

But you changed the questions. You changed the scale. You changed who you surveyed.

You're not measuring improvement. You're measuring nothing.

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They segment tenure too broadly

"3 months to 1 year" is one category. "1 to 3 years" is another. "More than 5 years" is the last one.

You just lumped someone who's been here 4 months with someone who's been here 11 months. That's not the same experience. That's not the same perspective.

And worse? You excluded everyone under 3 months.

Why? Because you don't want to hear what your onboarding is really like? Because new hires "don't know enough yet" to have valid opinions?

They just experienced your hiring process, your onboarding, your first impressions. They have the freshest, most unfiltered view of what it's actually like to join your company.

And you filtered them out.

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They look at scores and ignore comments. Or the opposite

Leadership celebrates a 4.2 average and never reads the comments

Or they obsess over one brutal comment and ignore 50 positive scores.

Both are broken.

Sometimes people give you a high score but hammer you in the comments. Sometimes they give you a low score and leave the comments blank.

Both say something. You need to read both. Together. Not separately.

If you're only looking at numbers, you're missing the story. If you're only reading comments, you're missing the pattern.

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HR gets scared.

Because if the data shows leadership is the problem, HR has to tell leadership. And that's a dangerous conversation.

So they soften it. They reframe it. They bury the bad news in a sea of "opportunities for growth."

The data said "your managers are terrible." The report says "there's room to enhance leadership effectiveness."

Leadership gets defensive.

Because nobody wants to hear that their people are unhappy. Especially if they've been working hard to create a "great culture."

So they dismiss it.

"They're just complaining." "They don't see the big picture." "Every company has a few disgruntled employees."

The data becomes the enemy. And the people who surfaced it become the problem.

Vanity metric:

"Overall satisfaction score"

This tells you nothing.

People can be "satisfied" and still be looking for other jobs.

Satisfied doesn't mean engaged. It doesn't mean loyal. It doesn't mean productive.

It means "I don't hate it enough to complain on a survey."

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Reality metric:

"Would you recommend this company to a friend?"

This tells you everything.

Because people don't recommend places they're just "satisfied" with.

They recommend places they actually believe in.

Vanity metric:

"How do you feel about our company values?"

Nobody cares about your values. They care if you actually live them.

Asking how people feel about your values is useless. Ask if leadership demonstrates them. Ask if decisions align with them. That's the data that matters.

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Reality metric:

"Do you see a future for yourself here? or How long are you planning to continue working here?"

This is the retention question.

If people can't see a future, they're already halfway out the door.

And no amount of "satisfied" scores will keep them.

High-level leaders see bad results and immediately look for someone to blame.

It's the managers' fault. Fire them. Replace them. Fix the scores.

Suddenly, mid-level and front-line managers are terrified. Not of the survey. Of what happens after.

Because they know: bad results mean someone's getting blamed. And it's probably them.

So they start managing the survey instead of managing their teams. They hint at what people should say. They explain why certain scores "wouldn't be fair." They create an environment where people feel pressured to rate things higher than they actually are.