People analytics abre espaço para gestão humanizada do RH

Considerado o pai da administração moderna, o economista Peter Drucker (1909-2005) costumava dizer: “O que pode ser medido, pode ser melhorado”. Com o avanço da tecnologia, o poder de mensurar explodiu. Hoje, várias organizações já recorrem ao analytics para inovar, tomar melhores decisões e impulsionar receitas.

A inteligência de dados, aplicada em todos os elos da corporação tornou-se ferramenta essencial da gestão de um negócio de modo geral, e pode definir o sucesso ou fracasso de uma operação. No universo da gestão de pessoas, essa ciência de dados é conhecida como people analytics.

Uma constelação de ferramentas colhe, mensura e cruza informações para analisar o comportamento dos funcionários no people analytics. De maneira geral, essa análise oferece aos líderes insights que subsidiam decisões mais inteligentes nas organizações.

Ao sinalizar tendências, gargalos e oportunidades, o people analytics pode orientar a qualificação continuada e ações para estimular o engajamento das equipes. Assim, ele cria mais um vetor de competitividade e produtividade, contribuindo para o desempenho positivo das empresas.

O consultor David Green, autor de Excellence in People Analytics: How to Use Workforce Data to Create Business Value, livro lançado em 2021 (ainda sem tradução no Brasil), faz sua consideração sobre a ferramenta. “O people analytics é vital para ajudar o RH a agregar mais valor ao negócio, mais valor à força de trabalho e mais valor à sociedade em geral”, resume.

As organizações parecem perceber essas vantagens. Um estudo do LinkedIn com mais de 7 mil profissionais de RH entrevistados em 35 países revela que, para 73% deles, ferramentas de people analytics estavam entre as prioridades de suas empresas até 2025.

Aprimorando a experiência do colaborador

Para os profissionais de RH, tornar as pessoas mais eficientes, felizes e criativas no ambiente do trabalho (seja presencial ou remotamente) é um enorme desafio. Mas quando o people analytics entra em cena – ou seja, quando a empresa usa dados e informações para mapear o quadro de pessoal para compreender o comportamento dos funcionários –, tudo fica mais fácil. Isso inclui identificar, com clareza e objetividade, os obstáculos que ainda precisam ser superados para melhorar a experiência do colaborador.

Como isso acontece? A análise do capital humano com tecnologia fornece estatísticas e outras informações que ajudam a desenvolver uma gestão mais assertiva, com informações confiáveis para uma boa política de retenção de talentos, além de propiciar uma cultura organizacional mais inclusiva. Desse modo, é possível planejar novas ações de treinamento e capacitação, bem como monitorar o ambiente de trabalho para garantir que seja humanizado e equânime, entre outros aspectos.

Para muitas organizações, a questão é saber por onde começar. É importante avaliar o grau de maturidade da empresa e evoluir passo a passo em direção a uma cultura data-driven. Nessa hora, simplificar pode ser o melhor caminho. Começando pela informação que já está à disposição – uma pesquisa de clima organizacional, um relatório anual de investimentos em treinamento ou até mesmo os dados que estão embutidos na folha de pagamento.

Se olharmos de perto, quase toda empresa já conta com uma gama de informações para dar o pontapé inicial no analytics. Vai ganhando maturidade analítica à medida que transforma esses esforços desconexos em análises consistentes, adotando boas práticas do mercado e novas tecnologias. E o ápice do amadurecimento na área acontece quando ela alcança uma gestão de pessoas mais eficiente, cria experiências humanizadas e desenvolve uma força de trabalho mais produtiva com a contribuição do trabalho analítico.

Não contaminemos o algoritmo

Conforme o estudo do LinkedIn, as soluções de people analytics que devem ganhar capilaridade até 2025 incluem: (1) as que mensuram a força de trabalho, (2) as que identificam gaps para melhorar o desenvolvimento de determinadas habilidades e (3) aumentam a diversidade nas contratações. Mas é preciso tomar cuidado na hora de coletar e processar as informações.

Embora possa não parecer, os dados não são neutros. Dito de outra maneira, o algoritmo também está sujeito a condicionamento, pois são construídos a partir de dados históricos e culturais das organizações. Avaliações de desempenho, por exemplo, podem estar contaminadas por preconceito ou discriminação contra um grupo específico.

Você deve lembrar o caso da Amazon. Em 2018, a big tech descobriu que uma ferramenta de triagem de currículos contava com um algoritmo sexista. Automaticamente diminuía as chances das mulheres postulantes às vagas. A explicação? Havia sido criado a partir do padrão de currículos enviados à empresa durante os dez anos anteriores, quando a maior parte dos candidatos era do gênero masculino, como na maioria das indústrias de tecnologia. Depois de identificar o problema, a Amazon se desculpou e o corrigiu.

A discriminação algorítmica de gênero também acometeu o LinkedIn. Usada em todo o mundo por quem procura emprego e por gestores de RH, essa plataforma apresentava um bug no momento de registrar os dados: o preenchimento automático sugeria a substituição de nomes femininos por masculinos. De novo, força do hábito para um sistema condicionado a um mundo dominado pelos homens.

Tanto o caso da Amazon como o do LinkedIn demonstram que o processo analítico também está sujeito a um viés – grave, ainda que não intencional – de discriminação de determinados grupos. Assim, a escolha da solução de people analytics e a revisão regular das ferramentas são essenciais para que a ciência de dados vá além da eficiência.

Em última instância, a análise de pessoas, especialmente baseada em IA, é uma ferramenta incrivelmente poderosa que se tornou indispensável no RH moderno. No entanto, lembre-se que a tecnologia veio para auxiliar, não para substituir, o julgamento humano. Não se faz gestão humanizada unicamente com tecnologia.