Uma amostra do que o futuro da people analytics pode trazer para o RH

Gráfico de dispersão, desenvolvido pela empresa Humanyze, mostrando as interações entre as pessoas.
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.

Fonte: They’re Watching You at Work -What happens when Big Data meets Human Resources. The Atlantic magazine. Disponível em https://www.theatlantic.com/magazine/archive/2013/12/theyre-watching-you-at-work/354681/ Acesso em 3.08.19.

Cuidado com a cegueira diagnóstica

Diagrama de Venn com dois círculos. Subvalorizado e bobagens. A interseção corresponde aquilo que é sobrevalorizado.

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