O tema de People Analytics é um dos que mais me interessa nesse módulo, justamente porque a distância entre o que a literatura descreve e o que a maioria das empresas realmente pratica ainda é enorme.
O caso do Google, apresentado na própria apostila, continua sendo a referência mais completa que conheço. O que me chama atenção não é só o fato de usarem dados é a maturidade com que fazem isso. Eles descobriram, por exemplo, que após quatro entrevistas a probabilidade de acertar na contratação já era de 86%, e que entrevistas adicionais aumentavam esse número em apenas 1%. Isso é People Analytics virando decisão concreta: cortar etapas desnecessárias com base em evidência, não em intuição. O mesmo vale para o algoritmo de retenção, que permitia agir antes que um funcionário valioso já tivesse um pé fora da empresa.
Outro caso que acompanhei em uma matéria recente é o do Nubank. Eles utilizam dados comportamentais e de engajamento interno para mapear padrões de produtividade e identificar sinais de esgotamento nas equipes algo particularmente relevante em empresas de crescimento acelerado, onde a pressão sobre as pessoas tende a ser alta e o turnover, caro. A diferença em relação a empresas mais tradicionais é que lá o RH não espera a entrevista de desligamento para entender o que deu errado.
Na HEMERA, onde trabalho, ainda não usamos People Analytics de forma estruturada. Temos dados controle de folha, histórico de contratações, avaliações informais de desempenho, mas eles vivem em planilhas separadas e não dialogam entre si. Não temos, por exemplo, nenhum indicador que nos permita prever quem está mais suscetível a pedir desligamento ou quais perfis de contratação têm melhor aderência à cultura no médio prazo. O que fazemos ainda é muito reativo: percebemos o problema quando ele já se materializou.
A construção do ciclo de avaliação de desempenho previsto para o segundo semestre deste ano é o primeiro passo para mudar isso. Mas reconheço que, sem uma ferramenta que integre esses dados e permita análises cruzadas, continuaremos dependendo mais da experiência de quem está na gestão do que de evidências concretas. E como a apostila bem lembra executivos são racionais, e dados têm o poder de influenciá-los de um jeito que argumentos qualitativos sozinhos não conseguem.
Fico curiosa para saber como os colegas que trabalham em empresas maiores lidam com isso na prática especialmente se há resistência das lideranças em aceitar que um algoritmo pode, em alguns contextos, enxergar mais longe do que a intuição gerencial.