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People Analytics: A Dimensão da Gestão de Pessoas em Dados

Há algum tempo, Peter Drucker dizia que “O que pode ser medido, pode ser melhorado“, e em 2006, quando foi criado o centro de análise de dados em recursos humanos da empresa Google, Prasad Setty, o VP do Google People Analytics propusera uma nova metodologia em gestão de pessoas – “Todas as decisões de pessoas no Google deveriam ser baseadas em dados e análises”. Mas o que ambos, mesmo em tempos diferentes, possuem em comum? A assertividade. Este artigo busca entender a relação entre a análise de dados na área de recursos humanos e em como as empresas estão alinhando esses modelos às necessidades organizacionais. 

Segundo Cade Massey, Professor da Wharton School, “As pessoas estão muito interessadas em descobrir se podem usar medidas objetivas para identificar quem vai trabalhar bem em sua empresa”. Logo, a análise de pessoas por meio de uso de dados é relevante para as empresas e pode ser intitulada como People Analytics. Esta, é caracterizada por reconhecer padrões sobre comportamentos, relação entre os indivíduos e grupos, além de interpretar fatores particulares, com intuito de auxiliar na tomada de decisão, que muitas vezes, segundo artigo da Harvard Business Review, é substituída pela decisão anedótica e hierárquica. Resumidamente, People Analytics é uma modelagem para análise de dados internos e externos aplicada à gestão de pessoas. Assim, em uma realidade conjuntural em que a quantidade de informações aumenta constantemente, é necessário saber como utilizá-las de maneira adequada e interpretá-las com uma atenção ao viés das próprias informações. 

A expansão de dados e a necessidade de alto desempenho foi apresentado, em 2011, pelo filme e livro Moneyball, em que o líder de um time de beisebol buscava jogadores utilizando modelos estatísticos para tomada de decisão. Foi apresentado também pela Uber, ao conseguir entender, por meio de dados, como potencializar um modelo de negócios em menos de sete anos para uma expansão global. Foi primordial, tanto neste quanto naquele, o que Jonathan Ferrar, do myHRfuture e criador do modelo Nine Dimensions for Excellence no People Analytics, intitula como as principais perguntas de grandes líderes, sendo: Como posso melhorar meu impacto?; Como posso criar mais valor? e O que devo focar?. Assim, esses são os primeiros passos para iniciar um modelo de dados que seja capaz de reconhecer padrões específicos da organização.  

É importante ressaltar também que o People Analytics não está restrito ao momento do processo seletivo, mas pode ser utilizado para avaliar todos os processos que envolvem gestão de pessoas na organização, para estabelecer métricas e elementos concretos. Para tanto, Monica Duarte Santos, diretora de Recursos Humanos do Google na América Latina, estabelece as etapas que devem ser realizadas para aplicar a análise de dados na área, sendo:  

  1. Esclarecer o problema abordado; 
  2. Realizar a busca de dados estatisticamente, eliminando vieses e encontrando uma amostra adequada; 
  3. Reunir os dados e levantar a hipótese; 
  4. Por fim, utilizar-se dos dados e das comprovações empíricas para corroborar a hipótese. 

Entende-se, dessa forma, que a análise de dados permite o desenvolvimento da equipe e consegue avaliar quais são as características presentes nos indivíduos para formarem grupos de trabalho mais performáticos. Segundo a pesquisa do professor Cade Massey, “Há algo de especial no nível de inteligência de equipe que é diferente da soma do nível de inteligência individual”, portanto, é essencial examinar como os times de trabalho estão evoluindo com um conjunto de características individuais.  

Ainda assim, é imprescindível tomar cuidado ao investigar dados com vieses, pois os indivíduos possuem, segundo a psicologia cognitiva, uma heurística, que nos diferencia da inteligência artificial – a capacidade de distinguir um dado de um viés. Segundo a professora e consultora Yoko Ishikura, em entrevista para a Época Negócios, “As I.A.s vão enfrentar um problema de viés porque o Big Data que usam para funcionar não tem a diversidade necessária. Se unirmos a criatividade das pessoas com poder de análise das I.A.s, teremos uma combinação perfeita”. Vale ressaltar que a área de RH de muitas empresas possuem dificuldades estruturais, isso é refletido na pesquisa de People Analytics, realizada pela PwC em 2016, que evidencia que dentre 107 respondentes da pesquisa, 51% consideram a atuação do RH estratégica, mas que reconhecem dificuldades de monitoramento das informações de RH e também no desenvolvimento das competências técnicas dos colaboradores. 

Logo, para que a coletagem de dados, análise de métricas e a modelagem tenham resultado assertivo, é primordial que as empresas assegurem ausência de viés no processo. Assim sendo, o maior desafio não é a inovação de modelagem de dados, mas sim a capacidade de examinar o que foi encontrado. 

Por Lucas Dantas, graduando em Administração de Empresas na Fundação Getúlio Vargas e Gerente Comercial na Consultoria RH Junior