IA para gestão e análise do desempenho: Ver os problemas antes de se tornarem crises
As avaliações de desempenho ocorrem uma ou duas vezes por ano. Nessa altura, os problemas já se arrastam há meses. Os bons empregados já têm um pé fora da porta. As lacunas de competências têm vindo a atrasar os projectos há vários trimestres.
O processo de revisão em si é doloroso. Recolher feedback de cinco pessoas. Ler as páginas de comentários. Tentar encontrar temas. Escrever um resumo. Marcar a reunião. Repetir para cada membro da equipa.
Os gestores detestam-no. Os trabalhadores não confiam nela. Os RH passam semanas a perseguir as pessoas para completarem as avaliações. E o valor real - ajudar as pessoas a melhorar - perde-se na carga administrativa.
A IA altera esta situação. Analisa o feedback em tempo real e não uma vez por ano. Detecta padrões nos dados de desempenho. Identifica lacunas de competências antes de estas se tornarem problemas. Prevê os riscos de retenção antes de as pessoas se despedirem.
A gestão do desempenho torna-se contínua, baseada em dados e efetivamente útil. Não é um ritual anual temido.
Porque é que a gestão do desempenho não funciona atualmente?
Toda a gente sabe que as avaliações de desempenho estão estragadas. As empresas fazem-nas na mesma porque precisam de alguma coisa.
Os problemas são óbvios. As revisões são retrospectivas - quando se está a rever o desempenho do último trimestre, já é notícia velha. Consomem muito tempo - os gestores gastam horas por pessoa, multiplicadas por toda a equipa. São subjectivas - diferentes gestores avaliam de forma diferente, criando inconsistências.
E são pouco frequentes. As revisões anuais significam que os problemas são detectados com 6 a 12 meses de atraso. Alguém está a ter dificuldades? Não o saberá até à avaliação. Alguém desmotivado? Quando se apercebe, já está a ser entrevistado noutro lado.
A recolha de feedback é dolorosa. "Podes enviar as avaliações dos teus três colegas até sexta-feira?" Lembretes. Perseguição. Prorrogação de prazos. Algumas pessoas escrevem comentários bem pensados. Outras escrevem-no ao telefone. A qualidade varia imenso.
Depois, alguém tem de dar sentido a tudo isto. Ler todos os comentários. Identificar os temas. Quais são os verdadeiros problemas? O que é apenas ruído? Que feedback é contraditório? Isto leva horas por empregado.
Quando chega a altura da revisão, os gestores estão exaustos. Os empregados estão ansiosos. E, muitas vezes, a conversa não conduz a mudanças significativas porque é demasiada informação entregue demasiado tarde.
Isto não se deve ao facto de as pessoas não se preocuparem. É porque o processo é fundamentalmente manual, infrequente e retrospetivo. A IA resolve os três problemas.
O que a IA faz pela gestão do desempenho
A IA não substitui os gestores na gestão do desempenho. Dá-lhes melhores informações mais rapidamente para que possam ajudar as suas equipas. Eis como.
Análise de feedback que encontra padrões reais
As avaliações 360 recolhem feedback de várias pessoas. Gestor. Pares. Por vezes, os subordinados diretos. Cada pessoa escreve parágrafos de comentários.
Ler tudo isto é aborrecido. E detetar padrões? Ainda mais difícil. Uma pessoa menciona vagamente "problemas de comunicação". Outra diz que "por vezes não se liga à equipa". Outra nota que "ocasionalmente descobrimos as coisas tarde". Estarão estes problemas relacionados? O mesmo problema? Problemas diferentes?
A IA lê todos os comentários. Identifica automaticamente os temas.
"Comunicação" aparece em quatro avaliações. A IA agrupa-as. Vê que três pessoas mencionam especificamente a "calendarização das actualizações" e duas mencionam o "nível de detalhe". O padrão é claro: esta pessoa precisa de comunicar as actualizações do projeto de forma mais proactiva.
Ou os spots de IA: cinco pessoas elogiam as "competências técnicas", mas três mencionam que "poderia ser mais colaborativo". O tema: forte colaborador individual, precisa de desenvolver o trabalho em equipa.
A IA não escreve a avaliação por si. Mas dá-lhe padrões claros para que não esteja a ler 10 páginas de comentários a tentar encontrar temas manualmente.
Isto também se aplica a toda a organização. Algumas equipas recebem constantemente feedback sobre o volume de trabalho? Isso é um problema de recursos. Os novos gestores estão constantemente a ter dificuldades em delegar tarefas? Isso é uma necessidade de formação.
Padrões que levariam semanas de análise para serem detectados manualmente? A IA encontra-os imediatamente.
Identificação de lacunas de competências
A sua equipa precisa de determinadas competências. Para as suas funções actuais. Para os projectos futuros. Para o rumo que a empresa está a tomar.
Quem possui essas competências? Quem precisa de ser desenvolvido? Normalmente, trata-se de um trabalho de adivinhação. Os gestores têm intuições. Os RH sabem algumas coisas. Mas visibilidade total? Raramente.
A IA analisa os dados de competências em toda a sua organização.
Analisa os requisitos do posto de trabalho. Feedback do desempenho. Conclusão da formação. Atribuições de projectos. Auto-avaliações. Avaliações dos gestores. Todos os dados que já possui, apenas dispersos pelos sistemas.
Identifica as lacunas: "A sua equipa de análise tem fortes competências em SQL, mas pouca experiência em Python. Três projectos futuros requerem Python. Isto é um risco".
Ou: "Cinco engenheiros seniores são elegíveis para funções de gestão, mas apenas dois concluíram qualquer formação em liderança. Isto cria uma lacuna no planeamento da sucessão."
Ou: "O feedback dos clientes menciona repetidamente "tempos de resposta lentos". A análise mostra que a sua equipa de apoio não recebeu formação sobre o novo sistema de emissão de bilhetes. Isso explica o problema".
A IA liga os pontos que os humanos não conseguem ver em centenas de funcionários. Detecta as lacunas antes que estas causem problemas. E fá-lo continuamente, não uma vez por ano.
Agora pode direcionar o desenvolvimento para onde é importante. Não é uma formação genérica que toda a gente ignora. Competências específicas que ajudarão efetivamente pessoas específicas a fazer melhor o seu trabalho.
Previsão de risco de retenção
As pessoas não desistem do nada. Há sinais. Normalmente subtis. Normalmente visíveis apenas em retrospetiva.
O empenhamento diminui. A participação nas reuniões diminui. O feedback torna-se menos pormenorizado. As reuniões individuais são adiadas. O desempenho mantém-se aceitável, mas o entusiasmo desvanece-se.
Quando os gestores se apercebem, a pessoa já tem outra oferta. A entrevista de saída revela que a pessoa está infeliz há meses. "Porque é que ninguém falou comigo?"
A IA detecta estes padrões precocemente.
Monitoriza os sinais de envolvimento. Tendência de diminuição das respostas aos inquéritos. Menos perguntas nas reuniões. Diminuição das revisões de código ou da colaboração. Aumento do uso de PTO. Mudança nos padrões de comunicação.
Individualmente, não significam nada. Juntos, formam um padrão. A IA detecta-o e assinala-o: "O risco de retenção para este colaborador aumentou. Recomendamos que o gerente faça um check-in".
Não porque a IA sabe que a pessoa está à procura de emprego. Mas porque o padrão corresponde a pessoas que já saíram no passado. É um aviso para prestar atenção antes que seja demasiado tarde.
Os gestores podem então ter conversas reais. "Como estão a correr as coisas? Como é que o posso apoiar melhor?" Com antecedência suficiente para que os problemas ainda possam ser resolvidos.
Isto não evita toda a rotatividade - por vezes, as pessoas saem por razões que não se podem controlar. Mas evita que se percam pessoas porque ninguém se apercebeu que estavam com dificuldades até à carta de demissão.
Avaliação do desempenho Geração de projectos
A redação das avaliações de desempenho demora uma eternidade. Os gestores procrastinam. Os RH prolongam os prazos. A qualidade é prejudicada porque as pessoas se apressam.
A IA redige a revisão com base nos dados disponíveis. Feedback recolhido. Objectivos e progressos. Métricas de desempenho. Realizações recentes. Áreas de desenvolvimento identificadas.
Gera um projeto estruturado: "Áreas de força: [resumo do feedback positivo com exemplos]. Áreas de desenvolvimento: [resumo do feedback construtivo com padrões]. Progresso nos objectivos: [estado de cada objetivo]. Áreas de concentração recomendadas: [sugestões de desenvolvimento]."
O gestor revê-o. Acrescenta observações pessoais. Ajusta o tom. Inclui contexto que a IA não poderia saber. Torna-o pessoal.
Mas o trabalho pesado - sintetizar todo o feedback e os dados - está feito. O que demorava 2 horas, agora demora 30 minutos. E a qualidade é muitas vezes melhor porque não se perde nada.
Isto não é a IA a escrever críticas. É a IA a fazer a síntese entediante para que os gestores se possam concentrar na conversa real com o membro da sua equipa.
Acompanhamento de objectivos que mantém o desempenho visível
Os objectivos são definidos em janeiro. Em março, são esquecidos. Em dezembro, as pessoas esforçam-se por se lembrarem do que era suposto alcançarem.
A IA mantém os objectivos visíveis e controlados continuamente.
Recorda os objectivos aos empregados e gestores. Acompanha o progresso com base em actualizações. Assinala os objectivos que não estão a ser cumpridos: "Este objetivo não mostra qualquer progresso em 6 semanas. É necessária uma atualização do estado?"
Liga os objectivos ao trabalho real. Se o objetivo de alguém é "melhorar a satisfação do cliente" e as pontuações dos inquéritos aos clientes são monitorizadas, a IA pode mostrar automaticamente os progressos.
Sugere ajustamentos. "Este objetivo é constantemente marcado como bloqueado devido a restrições de recursos. Deverá ser revisto ou aumentado?"
A gestão do desempenho torna-se contínua. Não é uma surpresa anual. Visibilidade permanente do desempenho das pessoas e das áreas que necessitam de apoio.
O que isto significa para si
Para diretores de RH e líderes de pessoal
- Decisões de talento baseadas em dados. Não é uma intuição. Padrões reais de desempenho, competências e envolvimento.
- Alerta precoce sobre a retenção. Detetar riscos de voo antes que as pessoas desistam. É altura de resolver os problemas enquanto podem ser resolvidos.
- Programas de desenvolvimento que abordam lacunas reais. Não é uma formação genérica. Desenvolvimento direcionado para onde é realmente necessário.
- Visibilidade em toda a organização. Que equipas estão a prosperar? Quais estão a ter dificuldades? Onde estão os problemas sistémicos? Veja-o claramente.
- Melhor planeamento da sucessão. Saber quem está pronto para ser promovido. Quem precisa de ser desenvolvido. Onde a força do banco é fraca.
- Processo de desempenho que as pessoas não odeiam. Menos encargos administrativos. Maior concentração no desenvolvimento efetivo. Melhor experiência para todos.
Para Gestores
- Menos tempo para a revisão da documentação. A IA ocupa-se da síntese. O utilizador concentra-se na conversa e no treino.
- Melhor perceção do desempenho da equipa. Padrões claros de feedback. Lacunas de competências visíveis. Avisos precoces sobre o empenhamento.
- Detetar os problemas mais cedo. Não espere pela revisão anual para descobrir problemas. Veja-os quando ainda são pequenos.
- Conversas de desenvolvimento mais significativas. Com base em dados e padrões reais e não em impressões vagas.
- Objectivos que se mantêm visíveis. Não esquecido até ao momento da revisão. Acompanhado e ajustado continuamente.
Para os trabalhadores
- Feedback mais claro. Não um monte de comentários desorganizados. Temas claros e áreas específicas para trabalhar.
- Desenvolvimento alinhado com as necessidades reais. Formação que ajuda a colmatar lacunas reais de competências e não cursos genéricos.
- Objectivos que se mantêm relevantes. Não é definido uma vez e esquecido. São monitorizados e ajustados à medida que as situações mudam.
- Não há surpresas nas críticas. A visibilidade contínua significa que sabe qual é a sua posição e não que a descobre uma vez por ano.
- Processo justo. Análise consistente em toda a organização. Menos sujeita a preconceitos de gestores individuais.
O que a IA não faz
Sejamos muito claros quanto aos limites.
A IA não toma decisões sobre o desempenho. Não decide as promoções. Não determina a indemnização. Não despede pessoas. Não avalia o desempenho.
Trata-se de decisões humanas que exigem discernimento, contexto e responsabilidade. Os gestores tomam essas decisões. A IA fornece informações para os ajudar a tomar melhores decisões.
A IA também não consegue compreender as nuances como os humanos. Vê padrões nos dados. Não compreende que o desempenho de alguém tenha caído devido a uma crise pessoal, ou que esteja a fazer trabalho extra que não aparece nas métricas.
Os gestores continuam a precisar de ter conversas. Compreender o contexto. Usar o discernimento. Ser humano na gestão de pessoas.
A IA facilita essa tarefa, tratando da análise de dados e do trabalho administrativo. Mas não substitui o elemento humano da gestão do desempenho.
Além disso, a IA na gestão do desempenho requer bons dados. Se o seu feedback não for bom, a análise da IA também não será boa. Se os objectivos não forem controlados, a IA não pode ajudar. Se os sinais de envolvimento não forem captados, a previsão da retenção não funcionará.
A IA amplifica o seu processo. Se o seu processo é bom, a IA torna-o melhor. Se o seu processo estiver estragado, corrija-o primeiro.
Impacto no mundo real
O que é que isto significa na prática?
Uma empresa implementa a IA para a gestão do desempenho. Antes: os gestores gastavam 3-4 horas por trabalhador em revisões anuais. Depois: 1 hora. São 2-3 horas poupadas por pessoa. Para um gestor com 8 subordinados diretos, são 16-24 horas poupadas por ciclo de avaliação.
A retenção melhora. O sistema de alerta precoce detecta as potenciais saídas com antecedência suficiente para as resolver. Nem todos ficam, mas muitos problemas são resolvidos antes de as pessoas se despedirem.
As despesas de desenvolvimento tornam-se mais eficazes. Em vez de dispersar o orçamento de formação por cursos genéricos, o investimento concentra-se nas lacunas de competências identificadas. A conclusão da formação aumenta porque é efetivamente relevante.
A satisfação dos trabalhadores com o processo de desempenho melhora. O feedback é mais claro. As avaliações são menos arbitrárias. O desenvolvimento é mais significativo.
Isto não é teórico. É o que acontece quando a IA torna a gestão do desempenho contínua e baseada em dados, em vez de anual e subjectiva.
Começar a trabalhar
Não precisa de transformar tudo de uma vez. Comece com uma peça.
Para a maioria das empresas, isso é a análise do feedback. No próximo ciclo de avaliação, faça com que a IA analise o feedback e revele os temas. Veja quanto tempo poupa. Veja se os gestores o consideram útil.
Ou comece com uma análise das lacunas de competências. Faça um levantamento dos requisitos da sua função e das competências actuais. Veja onde existem lacunas. Utilize isso para direcionar o desenvolvimento.
Ou implementar o acompanhamento de objectivos. Mantenha os objectivos de desempenho visíveis e controlados continuamente, em vez de os definir e esquecer.
Escolha um elemento. Implemente-o. Meça o impacto. Depois, expanda.
A gestão do desempenho de cada empresa é diferente. O seu processo de avaliação tem fases específicas. A recolha de feedback tem determinados formatos. Os seus dados de desempenho estão armazenados em sistemas específicos.
É por isso que a IA para a gestão do desempenho não é "plug-and-play". Tem de se adaptar ao seu processo atual. Os seus dados actuais. A sua cultura atual.
A linha de fundo
A gestão do desempenho deveria ajudar as pessoas a melhorar. Em vez disso, tornou-se um fardo administrativo que todos temem.
A IA não substitui o elemento humano da gestão do desempenho. Elimina as partes aborrecidas para que os humanos se possam concentrar no que realmente importa - ajudar as pessoas a crescer e a ter sucesso.
O resultado: os gestores passam menos tempo a tratar de papelada e mais tempo a dar formação. Os RH detectam os problemas antes de se tornarem crises. Os colaboradores obtêm um feedback mais claro e um melhor desenvolvimento. A organização toma decisões mais inteligentes em matéria de talento.
Não se trata de um exagero. É o que a IA faz pela gestão do desempenho quando implementada corretamente.
Pronto para tornar a gestão do desempenho realmente útil?
Não vendemos IA genérica de gestão do desempenho. Analisamos o seu processo específico. Os seus mecanismos de feedback. Os seus sistemas de dados. As suas necessidades.
Depois, criamos uma IA que se adapta à forma como gere o desempenho. Não um processo idealizado - o seu processo real.
Sem propaganda. Sem exageros. Apenas IA prática que torna a gestão do desempenho menos dolorosa e mais eficaz.
