A utilização de Data Science na gestão de recursos humanos tem se tornado conhecida como People Analytics. Com possibilidades extensas e ainda pouco exploradas, essa tecnologia pode melhorar a tomada de decisões, identificar talentos e gerar ganhos de produtividade.
Recentemente, ganhou a atenção da mídia nacional um estudo sobre produtividade que monitorou as atividades profissionais de 20 mil brasileiros. Realizada pelo software ProdutivoApp, a pesquisa descobriu que, em média, uma rotina diária de oito horas envolve 5h12min de atividades online relacionadas ao trabalho, 1h57min fora do computador e 51min de distrações – dentre elas, WhatsApp, YouTube, e-mail pessoal e Facebook.
O estudo ainda revelou que os padrões de produtividade diminuem ao longo da semana: o índice de eficiência é de 89% nas segundas-feiras, 78% nas terças e quartas, 82% nas quintas e 72% nas sextas. Já em relação aos horários, o período da manhã apresenta o maior índice de eficiência, com 83% do tempo sendo gasto para produzir. Entre às 13h e às 15h, a taxa cai para 79%, e, no final da tarde, fica em 74%.
A utilização de Data Science na gestão de recursos humanos tem se tornado conhecida como People Analytics. Segundo Ben Waber, pesquisador do MIT Media Lab, “quando utilizamos dados para entender quais comportamentos no local de trabalho tornam as pessoas mais eficientes, felizes, criativas, líderes, seguidoras, pioneiras, especialistas, estamos fazendo People Analytics”.
A HSM Management afirma que, atualmente, os estudos de People Analytics têm utilizado predominantemente dados de fontes digitais, tais como registros de e-mails, históricos de navegação, mensagens instantâneas e linguagem adotada nas redes sociais. A revista prevê que, no futuro, dados do mundo físico também poderão gerar informações importantes, por meio de tecnologias sensíveis ao uso, presentes em celulares, crachás corporativos ou sensores de ambiente.
As possibilidades do People Analytics são extensas e ainda há muito a ser explorado. No momento, empresas de ponta utilizam Data Science para melhorar a tomada de decisões, identificar talentos e gerar ganhos de produtividade.
O filme Moneyball é frequentemente citado como exemplo da força propulsora por trás da People Analytics. Baseado em fatos reais, a obra mostra a história de um treinador de beisebol (Brad Pitt) que utiliza análise de dados para identificar jogadores talentosos e antecipar o desempenho que eles terão. Isso permite com que a equipe protagonista compre atletas subvalorizados e venda-os sobrevalorizados.
Segundo a Forbes, anos atrás poucas empresas direcionavam esforços para construção de bases de dados que orientassem o trabalho do RH, embora já houvesse um interesse na tomada de decisão baseada em dados – tal como é ilustrado pelo filme Moneyball. Esse cenário mudou com o advento generalizado de ferramentas de administração de dados. Indústrias do marketing, propaganda e finanças passaram a analisar quantidades massivas de dados – um movimento encabeçado por empresas como Facebook, Google e LinkedIn.
Como a McKinsey comentou, as implicações são dramáticas porque a gestão de talentos, em muitas empresas, gira tradicionalmente em torno de relacionamentos pessoais ou experiência do gestor, ao invés de ser embasada por análises realmente profundas. Data Science oferece uma oportunidade única para profissionais de RH se posicionarem como parceiros estratégicos do conselho executivo. Munidos com informações baseadas em fatos, esses profissionais são capazes de recrutar e reter grandes talentos e, assim, gerar mais valor nas organizações.
A consultoria cita o exemplo de uma empresa que reduziu seus bônus de retenção em 20 milhões de dólares. Com análises preditivas de comportamento, a empresa constatou que os principais impulsionadores de demissão eram investimento limitado em gestão e treinamento de funcionários, além de reconhecimento inadequado. A companhia recorria a bônus de retenção elevados, que funcionavam como um paliativo caro e ineficaz.
Em busca de conveniência, muitas empresas tentam resolver problemas de retenção com entrevistas detalhadas, realizadas no momento da partida de um funcionário. Enquanto isso, a vantagem fundamental das novas técnicas de análise é que elas são preditivas, ao invés de reativas. Além disso, fornecem informações mais objetivas do que as descobertas qualitativas de uma conversa pessoal.
A Forbes afirma que as empresas que implementam Data Science entendem o potencial das novas tecnologias, entendem seus problemas e têm os skills necessários para o trabalho. No fim das contas, mais do que analisar problemas de RH, essas organizações estão analisando o negócio. Tal como se dá nos exemplos a seguir:
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Empresas de alta tecnologia agora sabem por que os melhores engenheiros se demitem. Assim, sabem como oferecer compensações e ambientes de trabalho que levem à permanência das pessoas.
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Empresas de serviços financeiros conseguem analisar por que certas pessoas cometem fraudes e quais questões ambientais ou de contratação podem contribuir para tais violações.
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Empresas de produtos agora investigam os fatores demográficos, educacionais e experimentais que são correlacionados com vendedores de alto desempenho e por que os melhores vendedores param.
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Empresas de assistência médica analisam por que certos hospitais ou departamentos têm taxas mais altas de infecção e quais questões pessoais estão por trás desses problemas.
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Fabricantes e empresas de produtos observam padrões de tráfego de e-mail e comunicação para entender o comportamento dos gerentes de alto desempenho e quais estilos de trabalho resultam nos mais altos níveis de desempenho.
Para criar um programa de People Analytics impactante, é necessário conquistar os executivos. Como disse Doug Shagam: “Transmitir essa informação de uma maneira realmente simples, para públicos específicos, e dar acesso aos dados é muito, muito útil para comunicar essa mensagem”.
