Estamos em março de 2022. A essa altura já temos uma ideia se a alocação de orçamento para treinamento e desenvolvimento da equipe foi calculada corretamente ou não.
Se decidiu com base em dados, provavelmente você está satisfeito com a decisão tomada. Você levantou com os gestores e suas equipes o conteúdo mais necessário para cada um, tendo em vista desafios e vulnerabilidades, e distribuiu a verba. Por exemplo, você pode ter em seu dashboard algo assim:
Se não se orientou por dados, é possível que já esteja tendo surpresas desagradáveis. 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. A área de recursos humanos entendeu esse recado. Já são muitas as organizações que recorrem à análise de dados para inovar, tomar melhores decisões e impulsionar receitas.
Aplicada em todos os elos da corporação, a ciência de dados tornou-se ferramenta essencial do negócio. Ela pode definir o sucesso ou o fracasso de uma operação.
No universo da gestão de pessoas, a ciência de dados é conhecida como people analytics. Ela ocorre por meio de uma constelação de ferramentas que colhem, mensuram e cruzam informações para analisar o comportamento dos funcionários. De forma 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. Ele também estimula o engajamento das equipes, criando um vetor de competitividade e produtividade e 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](https://www.amazon.com.br/Excellence-People-Analytics-Workforce-Business/dp/0749498293/ref=asc_df_0749498293/?tag=googleshopp00-20&linkCode=df0&hvadid=379693121961&hvpos=&hvnetw=g&hvrand=16399292680400831885&hvpone=&hvptwo=&hvqmt=&hvdev=c&hvdvcmdl=&hvlocint=&hvlocphy=1001650&hvtargid=pla-919017203248&psc=1)*, livro lançado em 2021 e ainda sem edição brasileira, faz sua consideração sobre a ferramenta. Para ele, “o people analytics é vital para ajudar o RH a agregar valor ao negócio e à força de trabalho”.
As organizações parecem perceber essas vantagens. Um [estudo do LinkedIn](https://forbes.com.br/carreira/2021/12/people-analytics-como-a-analise-de-dados-pode-trabalhar-a-favor-da-sua-carreira/) mostra que, entre os mais de 7 mil profissionais de RH entrevistados em 35 países, 73% disseram que ferramentas de people analytics estão entre as prioridades de suas empresas até 2025.
## Decisão com dados, colaboradores felizes
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. Quando a empresa usa dados e informações para mapear o quadro de pessoal, tudo fica mais fácil. O people analytics ajuda a identificar, com clareza e objetividade, os obstáculos que atrapalham a [experiência do colaborador](https://www.revistahsm.com.br/dossie/experiencia-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. Ela propicia uma boa política de retenção de talentos e uma cultura organizacional mais inclusiva. Desse modo, é possível monitorar o ambiente de trabalho a fim de garantir que ele seja mais humanizado e equânime.
Para muitas organizações, a questão é saber por onde começar. É importante avaliar o grau de maturidade da empresa e seguir o passo a passo em direção a uma cultura norteada por dados.
Nessa hora, simplificar pode ser o melhor caminho. Pode-se começar pela informação que já está à disposição, como uma pesquisa de clima organizacional, um relatório anual de investimentos em treinamento ou até mesmo os dados embutidos na folha de pagamento.
## O risco de contaminar o algoritmo
Conforme o estudo do LinkedIn, algumas soluções de people analytics devem ganhar capilaridade até 2025. As que mensuram a força de trabalho, que identificam gargalos para melhorar o desenvolvimento de habilidades e as que aumentam a diversidade nas contratações estão entre elas. Mas, é preciso tomar cuidado na hora de coletar e processar as informações.
Pode não parecer, mas os dados não são neutros. O algoritmo também está sujeito a condicionamento, pois ele é construído 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 se lembrar do caso da Amazon. Em 2018, ela descobriu que uma ferramenta de triagem de currículos contava com um algoritmo sexista. O sistema havia sido criado a partir do padrão de currículos enviados à empresa durante os dez anos anteriores – e a maioria eram de candidatos do gênero masculino. Com isso, ele passou a diminuir as chances de mulheres candidatas.
A Amazon se desculpou e corrigiu o erro. Mas já tinha feito um estrago.
A discriminação de gênero também apareceu no [Facebook](https://olhardigital.com.br/2021/04/09/internet-e-redes-sociais/facebook-comete-discriminacao-de-genero-em-distribuicao-de-anuncios-diz-estudo/). No ano passado, um estudo da Universidade do Sul da Califórnia mostrou que a rede social direcionava mais anúncios de emprego para homens ou para mulheres com base apenas no histórico de determinada empresa.
Se ela tinha mais funcionários homens, eram os homens que recebiam mais anúncios. Se a maioria dos funcionários fosse do sexo feminino, os anúncios eram direcionados às mulheres. O problema é que somente isso era levado em conta. Pessoas com a mesma escolaridade e experiência eram descartadas pelo aplicativo somente por causa do gênero.
Tanto o caso da Amazon quanto o do Facebook demonstram que o processo analítico também está sujeito a um viés – grave, ainda que não intencional – de discriminação contra 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.
