“As boas equipes de People Analytics se concentram, principalmente, nos principais desafios de suas organizações.”
André Marritt, CEO da Organization View
Um banco queria oferecer benefícios para os seus colaboradores, mas a única coisa que sabiam sobre eles é que tinham entre 20 e 30 anos. Através de pesquisas, descobriram que a maioria morava com os pais para economizar e comprar o primeiro carro. O banco fechou uma parceria com uma concessionária para oferecer a eles um desconto de 20% nas compras de veículos realizadas por seus funcionários.
Após a iniciativa, o engajamento dos colaboradores aumentou e isso se refletiu no desempenho da equipe. A organização usou o People Analytics (PA) para coletar dados estatísticos, gerenciar seu talento humano e tomar decisões que contribuíram para o seu crescimento.
Embora as práticas de PA não sejam algo novo, nos últimos anos ocuparam um lugar central nas organizações. Afinal, uma cultura baseada em dados é fundamental para empresas que querem conhecer, crescer e promover uma experiência de trabalho positiva para os colaboradores, sem falar no avanço da Inteligência Artificial (IA) para automatizar e agilizar processos .
Em entrevista à Betterfly, Andrew Marritt, CEO da Organization View, aprofunda as características e os desafios do PA e seu papel nas políticas de diversidade, equidade e inclusão das empresas.
Leia esse bate-papo na íntegra:
Por que é fundamental que as organizações desenvolvam uma cultura de dados?
Marritt: Para muitas organizações, as pessoas representam os maiores custos, mas também são os recursos mais valiosos. Quase tudo o que uma organização faz depende que as pessoas certas estejam no lugar certo, na hora certa.
Os dados desempenham um papel fundamental nisso, permitindo que os gerentes tomem decisões embasadas em informações concretas. Nos primeiros dias das equipes de People Analytics, elas se concentraram em questões importantes para o departamento de Recursos Humanos, a transição que vimos nos últimos 24 meses é muito mais sobre a compreensão de problemas focados nos negócios. Portanto, o tipo de pergunta mudou, mas não necessariamente as técnicas que usamos.
Qual tem sido o papel das práticas de People Analytics na medição do engajamento nas organizações?
Marritt: O engajamento tem sido medido dentro das organizações por cerca de 25 anos. Historicamente, era conduzido por consultores de pesquisa, e essas pesquisas eram, até certo ponto, independentes de outras informações importantes, como o desempenho das pessoas.
Com a chegada e a popularização do People Analytics, agora é muito mais comum que a medição do engajamento seja integrada a um conjunto mais amplo de métricas organizacionais. As empresas são menos propensas a confiar no vínculo entre engajamento e desempenho e mais propensas a querer mostrar como é esse vínculo dentro das suas organizações.
O movimento de métricas ESG está gerando muito mais interesse das empresas no que se refere a métricas de Recursos Humanos. Está se movendo mais para conversas executivas centrais, e o engajamento é um desses fatores.
Como o People Analytics pode influenciar na tomada de decisão dos líderes organizacionais?
Marritt: Boas equipes de People Analytics se concentram principalmente nos desafios principais de suas organizações. Não é uma atividade baseada em dados realizada pelo e para o RH.
De muitas maneiras, um bom profissional de People Analytics atua como uma consultoria interna dentro de uma empresa. No entanto, embora historicamente esses consultores possam ter trabalhado principalmente com informações qualitativas, hoje vemos mais combinações de dados qualitativos e quantitativos para fundamentar as decisões.
Acho que as melhores equipes de análise de pessoas estão se concentrando em questões-chave que são importantes para os líderes empresariais e, 5 anos atrás, estavam se concentrando muito mais em questões-chave que importava para eles como gerentes de RH.
Como o People Analytics contribui para reduzir a incerteza nas organizações e nos colaboradores?
Marritt: Sempre há incerteza sobre eventos futuros e um bom profissional de People Analytics não elimina isso, mas permite que os tomadores de decisão avaliem a probabilidade de vários cenários, com base em informações históricas e, idealmente, em informações prospectivas.
O interessante da pandemia de COVID-19 é que não foi possível retroceder aos dados históricos e, pelo que sabemos, estas equipes estavam fazendo mais perguntas sobre o futuro.
Ao conseguir captar essas informações, incluindo de como os funcionários gostariam de equilibrar o trabalho e o ambiente doméstico, pudemos explicar aos executivos que diferentes partes de sua população têm necessidades muito diferentes.
Os tomadores de decisão quase sempre terão uma opinião sobre as coisas que devem decidir. Ao fornecer informações de análises, esperamos que eles possam atualizar seus pontos de vista à medida que obtêm uma melhor compreensão do que aconteceu no passado.
Para os funcionários, a tomada de decisão baseada em informações mais confiáveis tende a significar menos decisões baseadas na intuição. Vejo isso como uma equidade cada vez maior: muitas vezes, no passado, as decisões eram tomadas com base em coisas como quem grita mais alto, preconceitos gerenciais ou mitos organizacionais falhos.
É possível garantir aos colaboradores a proteção e o tratamento ético dos seus dados? E é necessário?
Marritt: É absolutamente possível garantir a privacidade dos dados dos colaboradores. As equipes de People Analytics raramente estão interessadas em informações no nível individual e, portanto, muitas vezes é desnecessário ter nomes associados a uma análise.
Acredito fortemente que as equipes de People Analytics devem ir além de uma exigência legal. Já argumentei no passado que as equipes de People Analytics devem sempre se sentir seguras ao explicar por que seu trabalho é bom para os colaboradores. Se este não for o caso, por exemplo, com a tecnologia de monitoramento de funcionários, isso não deve ser feito.
Obviamente nem tudo dentro de uma organização é sempre positivo, existem alguns lugares ao redor do mundo onde já se fala sobre entrar em recessão e cortes de empregos, neste contexto os funcionários geralmente entendem e sentem que uma boa quantidade de dados é usada para tomar melhores decisões.
As equipes de People Analytics devem se concentrar em reduzir os preconceitos e apoiar uma tomada de decisão mais objetiva. Além disso, se os colaboradores sentem que estão medindo seu desempenho, o seu esforço estará sendo levado em conta. Em termos de desempenho, isso é considerado mais ético do que você imagina.
Como o People Analytics pode ajudar no desenvolvimento e na cultura organizacional?
Marritt: Essa é uma pergunta muito difícil de responder pois é difícil definir o que é cultura. Sobre a transformação, o People Analytics pode fornecer uma visão aprimorada sobre o que realmente acontece na organização antes e durante as atividades de transformação.
Temos uma abordagem baseada em pesquisa, enquetes, que combina perguntas abertas, geralmente sobre a organização, algumas perguntas de escala e, em seguida, um conjunto de perguntas que analisam o sistema social e os relacionamentos que cada indivíduo tem na organização. Perguntamos aos funcionários com quem eles trabalham, a quem eles recorrem para buscar apoio e motivação, além do aconselhamento profissional. Descobrimos o quanto são acessíveis os seus colegas, a quem eles acham que precisam de mais aproximação.
A combinação dessas informações fornece um mapa realmente rico da organização. Podemos ajudar os líderes a entender quem são os verdadeiros influenciadores dentro de suas organizações. Muitas vezes, eles não são seus colegas gerenciais.
Os executivos podem estar desconectados do que realmente está acontecendo em vários níveis abaixo deles. Frequentemente, essas pessoas cujas vozes não podem ser ouvidas têm a melhor compreensão do que os clientes estão experimentando, onde há ineficiências e processos ou tecnologias ultrapassadas.
As práticas de People Analytics podem contribuir para ter organizações mais inclusivas?
Marritt: Sim e geralmente vemos um movimento de diversidade até a inclusão.
Como na maioria das coisas, é importante começar com uma visão de inclusão e saber como você deseja que a organização se beneficie. Isso realmente ajuda a focar a análise na obtenção do valor comercial e na mudança das atividades de inclusão de algo que é considerado uma boa prática até atitudes que impulsionam o desempenho.
Fizemos um projeto com uma grande empresa global há alguns anos, perguntamos a todos os colaboradores o que poderíamos fazer para que mais mulheres assumissem cargos de liderança. Uma das descobertas foi que as atitudes que a organização estava tomando eram baseadas nas decisões dos homens mais velhos que a lideravam, eles não estavam fazendo o que as mulheres, no geral, acreditavam ser necessário.
Quando você pergunta às pessoas, pode ouvir algo completamente diferente do que pensa e acredita.
Como desenvolver o People Analytics com uma visão de diversidade?
Marritt: Novamente, a chave aqui é ter uma visão de por que a diversidade é importante para aumentar o desempenho empresarial. E não será o mesmo ou igual para todas as organizações.
Boas equipes de People Analytics desejarão incluir medidas de diversidade em todo o seu trabalho. Costumo ouvir sobre algoritmos tendenciosos, mas, na realidade, na maioria dos casos, tudo o que os algoritmos fazem é aprender padrões que provavelmente não queremos que aprendam vindos de dados históricos. Se você contratou principalmente homens para o TI, eles podem pensar que o gênero é um fator importante.
Em nosso trabalho de análise de texto, existem algoritmos que podem prever o gênero de um escritor apenas a partir de seu estilo de escrita. Eles são tão precisos quanto a análise de sentimento. Algumas das equipes jurídicas de nossos clientes relutam em nos fornecer dados de gênero, mas a desvantagem disso é que não podemos monitorar qualquer viés algorítmico. Detectar problemas geralmente é o primeiro passo para corrigi-los.
Como o uso da Inteligência Artificial influencia no desenvolvimento do People Analytics?
Marritt: A Inteligência Artificial tem duas funções principais. Ela fornece recursos de reconhecimento de padrões que geralmente excedem em muito o desempenho humano e isso pode oferecer suporte a melhores decisões de negócios.
Ao mesmo tempo, a IA pode ser pensada como automação. Obviamente, isso tem enormes implicações para a força de trabalho. No momento, vejo mais mudanças de tarefas do que a IA tomando empregos, mas quando essas tarefas mudam, elas podem precisar de habilidades diferentes.
Dentro do PA, existem tecnologias que ajudam os analistas a automatizar análises mais básicas. Muito do trabalho sofisticado que fizemos 10 anos atrás agora é uma funcionalidade padrão em sistemas de RH.
Qual é o futuro do People Analytics?
Marritt: Acho que as melhores equipes são aquelas que realmente entendem do negócio e fazem as perguntas certas para esse negócio.
As equipes de People Analytics devem continuar a se concentrar nos desafios de negócios e vincular seu trabalho à realização das metas organizacionais.
Em algumas organizações, isso permanecerá dentro do RH, em outras, essa capacidade será desenvolvida dentro do negócio. Já vejo algumas organizações colocando PA em suas estratégias ou práticas de consultoria interna.
Em um mundo ideal, gostaria de ver as equipes de People Analytics se concentrarem em uma definição mais ampla da força de trabalho que incluiria contratados que não são funcionários, consultores e até empresas parceiras e como elas implementam a IA.
Qual é a opinião da Organization View sobre as prioridades de 2023 que os líderes de RH precisam ter em relação aos dados?
Marritt: Acreditamos firmemente que as melhores empresas usam uma abordagem de métodos mistos para entender sua força de trabalho, combinando dados de sistemas com dados mais qualitativos.
Acreditamos que as equipes de RH devem apoiar absolutamente as equipes executivas para que tomem as melhores decisões. Acreditamos que a força de trabalho e suas ideias, experiências e frustrações são extremamente importantes para negócios e empresas de sucesso. As melhores empresas capturam e sintetizam essas experiências para garantir que toda a organização se beneficie.
Em termos de desafios, acho que algumas das organizações de People Analytics que não focaram em questões comerciais, serão vítimas de cortes de custos. Portanto, focar mais no negócio é a minha recomendação para qualquer equipe de People Analytics.
