Cientistas de Dados invadem o RH
Autor: Cláudio Wagner | Publicado: 2013-09-26T09:52:00-07:00


A era do “confie em mim, isto vai funcionar” passou. Funcionários geram peta bytes de dados sobre eles mesmos todos os dias e analisá-los pode ser muito produtivo



Quando a General Motors começou a procurar um líder para a área de capacidade organizacional e talento global, a fabricante de carros avaliada em 152 bilhões de dólares claramente não estava buscando um administrador &nbsp;típico ou um profissional de RH. &nbsp;Michael Arena, que assumiu o cargo 18 meses atrás, é um engenheiro. Um cientista de dados do &nbsp;Media Lab do MIT.



A contratação de Arena é um sinal claro do futuro das funções do RH. O cientista dedica-se ao campo em alta da análise de talentos – sintetizando dados sobre funcionários para “conseguir identificar as pessoas certas com o talento certo, no lugar certo, no momento e no custo certos”, conta ele.



“A gestão de talentos é um espaço sensível. Historicamente não vínhamos sendo capazes de aferir &nbsp;com exatidão coisas que intuitivamente acreditávamos serem verdade”, conta Arena. “Mas os negócios estão exigindo isso”. A era do “confie em mim, isto vai funcionar” passou, conta Arena. “Como a TI, o RH também está sendo chamado a fornecer resultados de negócio. E a linguagem do negócio é a análise”.



A crescente importância de uma análise sofisticada para o RH – não simplesmente reportando o que já existe em uma organização, mas prevendo o que pode e deve existir – é resultado do “reconhecimento de que a eficiência do trabalho e a implantação de recursos é criticamente importante para os negócios de qualquer empresa”, conta Mark Endry, CRIO da Arcadis. Recentemente, ele passou seis meses como vice-presidente sênior interino de RH da empresa avaliada em 3,3 bilhões de dólares.



Nos últimos anos as empresas desenvolveram técnicas mais maduras para a análise das informações dos clientes. “Elas têm sido capazes de ver – com relativamente poucos dados – o quanto podem fazer e o quão poderosos os resultados podem ser”, conta Ben Waber, autor de People Analytics: How Social Sensing Technology Will Transform Business and What It Tells Us about the Future of Work (Análise de Pessoas: Como a Tecnologia Socialmente Sensível Transformará os Negócios e o Que ela Nos Diz Sobre o Futuro do Trabalho). “Quando você começa a olhar para o que ocorre dentro da empresa você tem, potencialmente, bilhões de registros gerados todos os dias sobre cada pessoa. Estamos começando a perceber o quão valiosos e importantes esses dados são”.



A TI deve estar no centro da transformação impulsionada pelos dados. Nem todos possuem um cientista de dados no RH como a GM. Arena enfatiza a importância de sua parceria com Bill Houghton, CIO da GM para as funções corporativas globais. “Uma parte muito importante é a integração – garantir que os sistemas corretos estão conectados para que saibamos onde obter os dados”, conta Arena. “A TI tem um relevante papel nisso”.



Realmente, o CIO da GM está contando com um novo armazém de dados executivos – e está contratando mais profissionais de TI com experiência em inteligência de negócios – para apoiar os esforços do RH. “Agora mesmo a análise está sendo feita por um pequeno grupo de pessoas”, conta Bill Houghton, CIO da GM.



“O próximo passo é como melhorar a disponibilidade da análise para o gerente ou a liderança organizacional, diariamente. Queremos tirar a análise das mãos dos cientistas de dados e colocar nas mãos dos gerentes”.



Os CIOs são a chave para auxiliar a organização na compreensão de quais dados são importantes, conta Terry Sullivan, diretor de pesquisa e consulta aplicada no escritório da Steelcase, fabricante de móveis para escritório. “Todos estão pensando sobre Big Data e coletando todos os tipos de dados para tentar compreender como criar pessoas mais inteligentes. Os CIOs podem impulsionar esse esforço”.



Os lideres de TI são unicamente qualificados para ajudar suas contrapartes corporativas a navegarem pelo campo minado de problemas associados com essas tecnologias e processos nascentes – incluindo a qualidade dos dados, a integração dos sistemas, a segurança, a privacidade e as mudanças de gestão. “A parceria com a TI é muito importante”, conta David Crumley, vice-presidente global de RH da Coca-Cola.



Existe uma vasta gama de utilizações para a análise de talento: triagem para novas contratações, para promoções, para apresentação de projetos de modo eficiente para a diretoria e os clientes, descobrir as características de indivíduos ou equipes de alto desempenho e até mesmo prever quem provavelmente sairá da empresa.



“Encaro isso como a utilização de dados para a compreensão de como as pessoas concluem trabalhos”, conta Waber, CEO da Sociometric Solutions, empresa de administração de serviços construída a partir de seu trabalho no Media Lab do MIT e que auxilia empresas em um nicho do campo de análise de talentos: coleta e análise de dados sensoriais para melhorar o desempenho da força de trabalho.



As empresas têm coletado dados dos funcionários por anos – a partir de pesquisas de satisfação e até &nbsp;etnografia. &nbsp;Mas as antigas formas de avaliação estão sendo substituídas por modelos de avaliação de comportamento mais complexos, utilizando dados a partir de e-mails, sensores ou sistemas de ERP, conta Waber. “Isso nos dá radicalmente mais informações para análise”.



&nbsp;“O RH quer expandir suas capacidades para ajudar o negócio a crescer. Para fazê-lo, precisamos ser capazes de ser mais precisos e cirúrgicos sobre nossas intervenções. É aí que a análise da força de trabalho é importante – ajudar você a determinar onde fazer suas apostas”, comenta Crumley, da Coca-Cola.



Integrar é o primeiro passo

Funcionários geram peta bytes de dados sobre eles mesmos todos os dias, conta Waber. Mas tais dados ficam em sistemas diferentes, em diferentes formatos e, muitas vezes, desorganizados. “Para fazer funcionar, você precisa ter acesso a todas essas informações em tempo real”, conta Waber. “A TI é a espinha dorsal de todo o processo de integração e consolidação de dados”.



Implementar uma versão única de um sistema de informações de RH pode não soar revolucionário, mas é um primeiro passo crítico para empresas interessadas em análises mais avançadas.



Jo Stoner, vice-presidente sênior do RH da Informatica Corporation, sabia que a análise de predição de talentos poderia beneficiar a empresa, em crescimento. “Muitas empresas não superam um bilhão [em receita]. Estávamos começando a chegar naqueles estranhos anos da adolescência”, explica ela. Administrar os recursos da empresa seria crítico para manter o ritmo. Mas “não somos proprietários da matéria prima ou dos prédios”, conta Stoner. “Nosso maior recurso é nosso talento”.



Primeiro a empresa teve de agrupar todos os seus dados de RH, aplicando os serviços de administração de dados principais que a Informatica oferece para os clientes a seus próprios dados sobre seus funcionários.



Para a maior parte das empresas, simplesmente chegar a uma única versão das informações de RH pode ser benéfico. Paul Lones, vice-presidente sênior de TI da Fairchild Semiconductor, diz que dois anos atrás os gerentes da fabricante de chips não possuíam um único sistema que pudesse fornecer um único cálculo preciso sobre os funcionários em todo o mundo, quiçá exibir a quantidade de volume de funcionários. Os relatórios tinham de ser compilados a partir de vários sistemas. O plano de sucessão ocorreu em documentos do Microsoft Word. As decisões de compensação podem ter sido feitas isoladamente.



Agora que a empresa implementou &nbsp;o Workday baseado em nuvem, os gerentes podem acessar dados sobre todos os 9 mil funcionários em apenas um lugar, incluindo planos de sucessão, tendências de volume e informações sobre salário. “Um gerente nas Filipinas, considerando um aumento ou promoção para um funcionário, pode ver como ele se compara com os outros no grupo e com as tendências de compensação e, assim, pode tomar uma decisão”, conta Lones.



Pode não ser uma ciência muito sofisticada, mas é um começo – um que já estava a caminho há muito tempo para vários grupos de RH. Chiquita Brands, por exemplo, teve vários sistemas de RH manuais e outros produzidos por eles mesmos.



“Foi algo que se encaixou”, conta Kevin Ledford, CIO da Chiquita. “As pessoas passavam 90 por cento de seu tempo tentando saber onde os dados estavam e outros 10 por cento analisando os dados”. Em 2008 a empresa partiu para um sistema de RH global, que foi útil quando a Chiquita moveu seu quartel general de Cincinnati, Ohio, para Charlotte, N.C., e perdeu 75 por cento de seus funcionários corporativos.



“Foi muito tumultuado. Nós jogamos tudo para o alto e tudo caiu em lugares diferentes”, conta Ledford. “Teria sido um pesadelo [se não fosse pelo sistema de RH global]”. Agora que a empresa está explorando a análise preditiva no RH, a gestão central de dados “é tudo”, conta Ledford.



Na Arcadis, Endry conectou seu sistema de força de trabalho baseado na nuvem a 11 outros software, incluindo o ERP, a administração de aprendizado, a folha de pagamentos e um diretório ativo. Os dados combinados ajudam a empresa, que fornece serviços de engenharia relacionados à infraestrutura, água, ambiente e prédios, a repassar projetos de clientes para os funcionários de modo mais eficiente e efetivo.



“No passado não podíamos dizer quem podia se mudar”, conta Endry. “Agora quando temos um projeto gigante em Ohio, podemos ver em um painel de controle que temos em Boston quem estaria disposto a se mudar para Ohio”.



Marc Franciosa, CIO da Praxair, conectou os sistemas de desempenho de funcionários e de RH da empresa a sistemas não relacionados ao RH, como o SharePoint, &nbsp;como base para uma iniciativa de análise de talentos da empresa – uma tarefa nada pequena para quem tem 26 mil funcionários em 50 países.



“Os dados e processos ocultos precisam ser consistentes para suportarem qualquer análise real com confiança”, conta Franciosa. “Para empresas que são razoavelmente maduras, que nunca tiveram um ambiente global antes, será através desse processo de normalização e padronização inicial que poderão garantir que essa certificação, por exemplo, signifique a mesma coisa no mundo todo”, conta Franciosa.



Agora, quando a Praxair quer participar de um leilão ou assinar com um novo cliente, os gerentes podem analisar as implicações de RH com antecedência. A empresa tem pessoal que fale português, com a certificação necessária, e que esteja disposto a se mudar para o Rio de Janeiro? “Podemos fazer uma modelagem dos conjuntos de habilidade para determinar se é algo acessível ou se teremos de fazer recrutamentos externos”, conta Franciosa.



Na GM, Arena tem implementado um plano de análise de três fases. Na primeira fase integra sistemas de modo que haja a garantia de que dados altamente precisos estejam disponíveis. Depois, coloca grande parte desses dados em ferramentas de relatório padronizado e painéis de controle que os gerentes de negócios possam usar sozinhos. Só depois começa a construção de modelos.



Um dos primeiros projetos que Arena implementou foi uma análise de comparação baseada nos talentos individuais. O modelo examina cada campo de dados dos funcionário na base de dados PeopleSoft para observar conhecimentos importantes, conta Arena. “Cinco ou seis experiências podem se destacar. Ter experiência internacional pode importar, estatisticamente falando. E então pesquisamos mais profundamente. Existem certos tipos de experiência internacional que importam mais que outras? Isso deve ocorrer antes ou mais tarde?”



Profetizando intervenções

O verdadeiro poder está na aplicação da análise preditiva a uma população corporativa. “Todos estão falando sobre ela”, conta Ledford, da Chiquita, “ao observar todos esses dados que você tem e ao tentar descobrir o futuro”.



“A típica abordagem de armazém de dados observa o passado, mas o que queríamos fazer era começar a olhar para o futuro”, conta Franciosa, da Praxair. “Quais são os principais indicadores que devemos buscar? Quais são aquelas métricas ou conjuntos de dados que não possuímos, mas que, se possuíssemos, auxiliariam muito? Que fontes de dados externos nós poderíamos utilizar para alimentar uma melhor tomada de decisão?”



Por exemplo, a Praxair está crescendo a dois dígitos na China. “Em vez de contratar várias pessoas e tentar recriar a roda [lá], o que tenho tentado é replicar rapidamente essas coisas que nos tornaram bem sucedidos em nossa geografia madura”, conta Franciosa. “Existe uma grande oportunidade para utilizar a análise preditiva com base no que somos melhores”.



O mercado analítico de predição para o RH é relativamente novo, mas crescente. “Nós temos parceria com todos os fornecedores, da IBM até a SuccessFactores, para a PeopleSoft”, conta Arena, da GM. “Todos eles estão tentando ocupar o mercado, mas eu não sei se algum deles já o compreendeu”.



A equipe de Arena construiu um modelo que prediz o que mudanças nas taxas de desgaste significarão para a força de trabalho da GM. Anteriormente, caso alguém propusesse a contratação de um punhado de jovens engenheiros, ninguém poderia ter certeza se aquela era a melhor decisão. “Agora podemos dizer que impacto isso terá em cinco anos”, conta Arena. “Quais são os dividendos se contratarmos 200 engenheiros de nível de entrada? Não seria melhor contratarmos 50 engenheiros avançados? Podemos levar essa informação para o diretor de engenharia e dizer, ‘aqui está o quanto isso vai custar para você.’”.



Na opinião de Arena, analisar as interações das redes de funcionários é o mais promissor. O processo se inicia com uma pesquisa. “Fazemos perguntas sobre uma rede: a quem você recorre quando quer uma nova ideia de loja? A quem você recorre quando precisa de recursos para concluir coisas? Então executamos a análise”, explica Arena. “Podemos dizer para você quem são os maiores corretores, quem está no centro daquela rede, quem são as pontes pelos silos. Podemos até mesmo prever quem é um risco em sua posição na rede”. E identificar quais redes de funcionários são mais produtivas.



Na Coca-Cola, Crumley está integrando dados de negócios com dados de RH para propósitos de previsão. “É quando você pode realmente começar a compreender o desempenho da força de trabalho”, conta ele. Enquanto trabalha com a TI para limpar e padronizar todos os dados, Crumley está fazendo uma parceria com cada função corporativa para descobrir que métrica de negócios pode ser chave para aferir o sucesso dos funcionários. Ao combinar essas métricas de negócios com os dados das pessoas, ele espera ser capaz de “fazer uma engenharia reversa do perfil de um funcionário bem sucedido, para que possa contratar os melhores candidatos no futuro”.



Na Chiquita, Ledford está explorando análises preditivas para ajudar a empresa a encontrar, treinar e reter seus “bananaeros” – especialistas no cultivo de bananas. “Eles são realmente difíceis de encontrar, pois as bananas ficaram atrás do café e do turismo”, conta Ledford. “A análise pode possibilitar que os gerentes prevejam quais funcionários de nível mais baixo podem se tornar nossa próxima geração de bananaeros”, conta Ledford, e determinar o treinamento e a contratação corretas para fazer isso acontecer.



Rastreamento de funcionários

Também existe uma mina de ouro de informações sobre como pessoas se movimentam dentro de uma organização, e um punhado de empresas vem buscando acompanhar fisicamente os funcionários – muitas vezes através de distintivos RFID – para descobrir como as pessoas trabalham e que impacto aquilo pode ter no resultado de negócios.



“A barreira nesse momento não é a tecnologia”, conta Waber, cliente da Sociometric Solutions, fornecedora de análise baseada em sensores. “Posso dizer para você o quanto de dinheiro uma empresa faz quando dois funcionários lancham juntos. Podemos fazer coisas extremamente sofisticadas. O desafio é que as organizações não estão acostumadas a olharem para elas mesmas dessa forma”.



Quando Arena, da GM, era vice-presidente de liderança de desenvolvimento do Bank of America, em 2010, a empresa de serviços financeiros utilizou sensores para acompanhar 90 funcionários do call-center durante várias semanas e descobriu que aqueles nas redes mais coesivas eram os mais produtivos. Ao trocar os horários de intervalo individuais para grupais, encorajando uma maior socialização, os agentes melhoraram a eficiência em 10 por cento. “Não importa o quão bobo pareça, funcionou”, conta Arena. “A análise nos contou o que provavelmente era a coisa certa a fazer”. Às vezes é tão simples como deixar mesas mais juntas, conta Waber. Sullivan, da Steelcase, descobriu que o tamanho das mesas de almoço pode ter um efeito na produtividade. Você não pode forçar pessoas a interagir mais, conta Waber, mas com base nos dados, você pode fazer uma “engenharia de descobertas”.



Apesar de Arena ter conduzido vários experimentos usando dados sensoriais na BofA, ele não está preparado para acompanhar os trabalhadores da GM. “Sou um grande defensor do trabalho sensorial”, conta Arena. “Mas ele está contaminado por questões de confiança e privacidade, e muitas organizações simplesmente não estão prontas para isso. Pode ser uma ladeira escorregadia”.



A Praxair está conduzindo um piloto utilizando sensores em seus funcionários remotos. O sistema irá aferir o tempo que um trabalhador leva para, digamos, instalar um tanque para um cliente, por meio do monitoramento de seus movimentos através de um sensor em seu equipamento de proteção. O sensor também monitorará os funcionários em relação à exposição a gases nocivos. Caso um gás seja detectado, um alarme é disparado e o centro de monitoramento tentará se comunicar com o funcionário. Franciosa prevê a integração de dados sensoriais em outros sistemas corporativos para descobrir correlações entre eventos e locais em particular, tipos de funcionários ou certificações.



A importância da transparência

Franciosa espera que os funcionários imponham resistência na questão do acompanhamento físico, muito parecido à rejeição que a empresa encarou quando começou a colocar computadores a bordo de seus caminhões. “Foi visto como se fosse um Big Brother querendo saber o quão rápido eu dirijo ou o quão forte eu freio”, conta Franciosa. “A forma de aliviar isso é a transparência. As pessoas não irão gostar de serem fisicamente monitoradas caso pensem que estamos tentando descobrir quanto tempo durou a pausa delas. Então temos de ser completamente transparentes com relação ao fato de que estamos utilizamos o monitoramento para garantir a segurança e a produtividade em longo prazo. Eles reconhecerão valor nisso”.



O RH coleta todo tipo de informação sigilosa do funcionário, mas os funcionários veem o acompanhamento físico como algo particularmente intrusivo. “É a fronteira a ser cruzada”, conta Sullivan, da Steelcase. Todos os experimentos da Steelcase relacionados a sensores são voluntários. Os analistas da empresa veem apenas os dados agregados e não os históricos individuais. E a equipe de Sullivan comunica o processo e a intenção não apenas para aqueles que se voluntariaram, mas também para todos no campus.



“Nos EUA os funcionários não têm proteção legal contra esses dados. Uma empresa pode acompanhar o funcionário onde quer que ele vá e pode escutar todas as suas conversas”, conta Waber. “Mas isso destrói o propósito dessa abordagem, que é tentar ajudar as pessoas a trabalharem melhor, com mais felicidade e fazer com que permaneçam mais tempo empregadas”.



A comunicação sobre qualquer coleta e análise dos dados das pessoas é crítica – não apenas os dados sensoriais. “Eu não acho que estejamos fazendo nada que as pessoas já não venham tentando há anos”, conta Stoner da Informatica. “Mas precisamos dizer o que faremos com os dados coletados”.



Franciosa, da Praxair, tem uma parceria estreita com suas equipes jurídicas ao redor do mundo para navegar por vários problemas de privacidade de dados e proteção em cada país. “Mas até mesmo uma vez que compreendamos que dados podemos ter, precisamos ser muito transparentes e dizer, aqui está a razão de querermos sua imagem ou seu perfil de competências”, conta Franciosa. “Isso ajuda muito na obtenção de credibilidade”.



O papel dos dados das pessoas nos negócios

“O que realmente está ocorrendo agora é uma mudança no RH, de uma arte para uma ciência”, conta Crumley, &nbsp;da Coca-Cola, que atualmente explora como os dados de rede social e a gamificação podem se tornar parte de sua plataforma de análise de RH. “Muitas equipes de RH estão tentando descobrir uma forma de fazer tal mudança rapidamente, para que não aguardem serem chamadas, mas compareçam voluntariamente a mesa com pepitas de sabedoria”.



A análise de dados pode possibilitar que o RH se eleve de uma função tática de apoio para um parceiro de negócios, estratégia que deve soar muito familiar para os CIOs.



Mas existem limites para a transformação do RH impulsionada pelos dados. “[Análise] se resume a probabilidade, e existe um limite para a probabilidade”, conta Crumley. “Caso você queira descobrir quantos funcionários você precisa para lançar um novo produto, a análise pode oferecer para você um número bem aproximado. Quando o assunto é predizer o volume, não é uma ciência exata. Pessoas são pessoas”.



“Não existe nada simples quando você está falando sobre pessoas”, pondera Stone, da Informatica. Enquanto alguns ficam com os olhos brilhando ao falar sobre Big Data, Stoner, muitas vezes, vê um grande palheiro a peneirar. Mas a análise, conta ela, ajuda a posicionar a empresa na direção correta. “No RH, vivemos em um mundo onde os dados trazem mais questões. Você sempre precisa olhar debaixo deles”, conta ela. “Não é uma ciência exata. Mas, pelo menos, nos faz olhar na parte correta do palheiro para que possamos chegar à resposta mais rapidamente”.



É por isso que Arena, da GM , diz que sua análise de talento nunca será completamente automática. “À vezes compreendemos as projeções erradas para todos os tipos de razões. Pode levar várias iterações. Mas o RH ainda ama isso, pois isso os equipa para tomar decisões mais inteligentes por seus parceiros de negócios”.



9 Fatores de Sucesso Críticos para a Análise de Talento



Prepare a fundação. Tenha como objetivo uma única fonte de informações de RH, se possível.



Leve as imperfeições em conta. “Temos nossos problemas de base, claro, mas se você esperar até que esteja completamente perfeito, você não chegará a lugar algum”, conta Michael Arena, diretor da GM. A TI pode construir processos de reconciliação e auditorias automatizadas para ajudar o RH com problemas com dados.



Comece por baixo. Marc Franciosa, CIO da Praxair, começou com um piloto de análise para mapear os funcionários de alto potencial na empresa. “Caso tivéssemos tentado fazer um projeto de análise de força de trabalho de proporções gigantescas, ele nunca teria ido para frente”, conta ele. “Você precisa ter certa tração a fim de obter credibilidade”.



Consulte os especialistas internos. Tanto Franciosa quanto Arena exploraram os estatísticos e outros indivíduos de seus grupos de Pesquisa e Desenvolvimento para desenvolver seus programas de análise.



Compartilhe a carga com o RH. Explore as habilidades complementares do RH e da TI. A TI pode focar na administração do fornecimento, segurança e implantação, enquanto o RH pode gerir a aglomeração de requerimentos, padronização de processos e comunicação.



Agregue conhecimento de negócios. David Crumley, vice-presidente de sistemas de informações global de RH das Empresas Coca-Cola, trabalha com lideres de negócios de funções como a da cadeia de suprimento, vendas e finanças para determinar que dados impulsionarão as análises de talento.



Contrate ajuda externa de troca de administração. Tipicamente, o RH lidera a mudança em uma organização. Mas evite fazer a mudança na administração você mesmo, quando o assunto são os esforços de análise, conta Mark Endry, CIO da Arcadis, que recentemente passou seis meses como vice-presidente sênior interino de RH. Contrate ajuda externa para ajudar a guiar o RH através de suas grandes mudanças.



Aja. “Todos querem ter mais dados, mas precisamos garantir que o pessoal saiba como utilizá-los”, conta Crumley, que teve de dar apoio mais do que inicialmente antecipou. “Não é que as pessoas estejam atrasando, é você que tem de incorporar a utilização de dados no DNA [corporativo]”.



Democratize os sistemas. Para que a análise de pessoas realmente tenha resultados, ela precisa ser composta por ferramentas automáticas que os gerentes de negócios e lideres possam utilizar. “No início, pensamos que o cliente [desse tipo de ferramenta] era o RH”, conta Crumley. “Mas são os lideres de negócios que controlam essas decisões diariamente”.



Fonte: Stephanie Overby, CIO/EUA