Se em um relatório
de gestão não há nenhum mau resultado – ou problema apontado – pode-se concluir
que os processos estão bons, mas a gestão está ruim. O objetivo dos indicadores
é sinalizar pontos que merecem atenção ou têm oportunidade para melhoria. Se eles
não existem, o relatório é inútil.
Normalmente é
difícil determinar o benefício que o treinamento traz para as
organizações. Mas, um grande número de
estudos observa uma relação positiva entre investimento em treinamento e
melhores resultados financeiros.
Uma pesquisa [1] com
575 empresas abertas concluiu que, para um aumento de US$100,00 de investimento
em treinamento por empregado, o preço das ações aumenta em 0,8 pontos
percentuais.
Na Unimed Londrina
(PR), o Programa de Inovação funciona com a inscrição de ideias pelos
colaboradores por meio da intranet ou de urnas. As sugestões podem ser de
diversas áreas, como novos processos; estímulo à inovação; produtos e
treinamentos, por exemplo.
O colaborador que
tiver a ideia implantada recebe R$ 500 como prêmio. Além disso, após a
implantação da proposta, o colaborador recebe uma participação de 5% do valor
poupado com a ideia (limitado a R$10.000,00).
Antes de sair colhendo dados, padronize cada um dos indicadores que aparecerão nos painéis (dashboards) e nos relatórios, para ter certeza que atendem aos objetivos desejados e que haverá um mesmo entendimento dos diversos envolvidos na organização.
A padronização exige ao menos o seguinte:
O nome do indicador, para que todos se
referenciem a uma mesma informação.
Uma descrição da finalidade ou propósito do
indicador.
A fórmula ou metodologia de cálculo do
indicador.
Informações detalhadas sobre os dados usados
para o cálculo do indicador, incluindo sua origem.
Mapa de interações, gerado pelos crachás eletrônicos da Humanyse. Imagem: Site da Humanyse (www.humanyse.com).
Nos últimos
anos, Sandy Pentland, diretor do Human Dynamics Laboratory do MIT foi pioneiro
no uso de crachás eletrônicos que transmitem dados sobre as interações dos
funcionários ao longo do dia. Os crachás
capturam todo tipo de informação sobre conversas formais e informais: sua
duração; o tom de voz e gestos das pessoas envolvidas; quanto essas pessoas
falam, ouvem e interrompem; o grau de empatia e extroversão; e mais. Cada
crachá gera cerca de 100 pontos de dados por minuto.
O objetivo
inicial de Pentland era lançar luz sobre o que diferenciava as equipes de
sucesso das malsucedidas. Como descreveu no ano passado na Harvard Business
Review, ele testou o dispositivo em cerca de 2.500 pessoas, em 21 organizações
diferentes, e aprendeu várias lições interessantes. Cerca de um terço do
desempenho da equipe geralmente pode ser previsto apenas pelo número de trocas
face a face entre os membros da equipe; muitos contatos são tão problemáticos
quanto muito poucos. Usando dados coletados pelos crachás, ele foi capaz de
prever quais equipes venceriam um concurso de planos de negócios e quais
trabalhadores (corretamente) diriam que tinham tido um dia produtivo ou
criativo.
Ele também alegou que seus pesquisadores haviam descoberto a “assinatura de dados” dos líderes naturais, a quem chamava de “conectores carismáticos”, e todos eles circularam ativamente, deram seu tempo democraticamente aos outros, se engajaram em breves, mas enérgicas conversas, e ouviam tanto quanto falavam (ver figura). Em um desenvolvimento que surpreenderá poucos leitores, Pentland e seus colegas pesquisadores criaram uma empresa, a Sociometric Solutions (hoje Humanyse), em 2010, para comercializar sua tecnologia de crachás.
A análise dos
resultados dos indicadores de gestão, embora bastante objetiva, está sujeita ao
nosso comportamento psicológico. Afinal, somos todos humanos! Tendo consciência
disso, podemos fazer análises mais isentas e tomar melhores decisões.
Segundo Ori e Rom
Brafman, no livro “Sway: The Irresistible Pull of Irrational Behavior”, quando
as pessoas chegam a uma conclusão, elas desenvolvem “cegueira diagnóstica”.
Elas querem que tudo se encaixe em seu conceito. Isso ocorre basicamente de
dois modos.
Viés de aceitação
Cada vez que um
dado diz o contrário do que queremos, nos preocupamos em ir mais fundo e questionar
sua veracidade. Entretanto, se o dado reforça nosso ponto de vista, é aceito
com facilidade. Esse fenômeno é chamado de Viés de Aceitação e frequentemente
influencia as análises feitas.
A melhor forma de prevenir os efeitos do Viés de Aceitação é estar consciente de sua existência e estabelecer, a priori, as ações de validação dos dados que serão realizadas.
Viés de Confirmação
O uso de dados e ferramentas de análise para justificar crenças é chamado de Viés de Confirmação (Confirmation Bias). E, com a disseminação das técnicas de Big Data, esse problema tende a ser cada vez mais comum, na medida em que ferramentas estatísticas e softwares complexos permitem diferentes análises que podem ser usadas para provar as teses pretendidas.
Com um grande volume de dados um profissional inexperiente, ou mal intencionado, acaba sempre conseguindo um conjunto de números que serve para confirmar quaisquer crenças ou suposições.
Como o Viés de
Confirmação atende à necessidade humana de reforçar pontos de vista conhecidos
e que trazem conforto ou conveniência, muitas vezes é provocado de forma
inconsciente.
Conhece alguma situação em que isso aconteceu em tua organização? Como ocorreu?
Nota: Texto
inspirado em: Better Decision Making with Objective Data is Impossible, de Jack
Webb, www.sloanreview.mit.edu