Como a ciência de dados pode mudar a forma de atuação do RH nos próximos anos?

Certamente você já ouviu falar em ciência de dados. Bem comum em diversos setores, ela mostra que a tecnologia está presente nos processos, nas rotinas e no cotidiano de todo profissional.

Se, quando pensávamos no futuro, a nossa imaginação trazia situações retratadas em filmes e séries, o que não prevíamos era que a informação seria a coisa mais valiosa e, ao mesmo tempo, abundante.

Mas como abundância e valor tornam-se dois parâmetros presentes em um mesmo ativo? É onde entra a ciência de dados, dando corpo e forma para dados soltos, interligando com situações e necessidades das pessoas para redirecionar ações dentro e fora de uma empresa, obtendo diversos ganhos, inclusive financeiros.

O que é a ciência de dados

Podemos definir a ciência de dados como um campo interdisciplinar de investigação de informações, voltado para a solução de problemas dos negócios, por meio da avaliação, com técnicas avançadas aplicadas a essas referências, por meio de métodos científicos.

Em outras palavras, com a ajuda dessa ciência, os gestores conseguem ter uma visão muito mais clara da situação da empresa em diversos aspectos e propor alternativas viáveis, com uma noção das possibilidades de resultados dessas ações.

Usos do data science dentro de Recursos Humanos

No RH, a ciência de dados ajuda a guiar os próximos passos em tudo que se relaciona ao capital humano da organização.

De forma geral, podemos resumir tal aplicação a alguns pontos práticos:

• Recrutamento e seleção de talentos.
• Melhora da experiência do empregado.
• Identificação de falhas nas competências para o planejamento de treinamentos.

Porém, essa ferramenta tão rica pode ter uma presença mais forte na gestão de pessoas, fornecendo informações importantes sobre o engajamento dos colaboradores e questões que ficam abaixo da superfície, como o comportamento humano.

A aplicação da Inteligência Artificial é um bom exemplo para entender o humor dos empregados. Ao avaliar mensagens em sistemas de comunicação interna, é possível identificar padrões de comportamentos e entender se os colaboradores estão animados, envolvidos com o trabalho, estressados ou desapontados com algo.

Ao identificar essa comunicação, aumenta a percepção junto à equipe para saber se o trabalho está sendo desenvolvido bem e de maneira coordenada, por exemplo.

Como trabalhar com os dados gerados

A tecnologia permite a geração de informações em um enorme volume, com alta velocidade e variedade. A aplicação do Big Data tem mudado a realidade de empresas, como: Embraer, McKinsey e IBM  que podem ser citadas como exemplos de organizações que tiveram um bom retorno na utilização da ciência de dados dentro de Recursos Humanos.

Mas, para que o trabalho seja feito da maneira correta, é essencial ter uma estratégia, que pode envolver especialistas em análise de informações para obter os insights adequados e uma solução robusta para suportar, operar e sincronizar grandes volumes de dados, garantindo precisão para direcionar decisões estratégicas das empresas.

Definição do problema

O primeiro passo é reconhecer a “dor” da empresa ou do departamento, ou seja, as dificuldades que têm enfrentado, além de definir indicadores que permitam acompanhar os resultados de ações específicas para este fim, mostrando se as estratégias foram assertivas.

Por exemplo, se a dificuldade é combater o turnover, é preciso avaliar os diversos fatores que contribuem para essa consequência (contratação de profissional desqualificado para a função desejada, falta de fit com a cultura da empresa, problemas no clima organizacional, inadequação das tarefas realizadas, excesso de trabalho, entre outras).

Determinação do dataset

O dataset (ou conjunto de dados) não trata apenas da extração de informações. É preciso verificar, a partir da identificação do problema, todas as variáveis necessárias e como elas são representadas dentro do enorme volume de referências que uma empresa pode gerar diariamente.

Vale lembrar que essas referências podem ser internas (específicas da organização) e externas (análises de mercado, por exemplo).

Em outras palavras, não basta pegar um amontoado de números e relatórios e achar que algo proveitoso sairá daí. É preciso ter em mente o que se deseja resolver e, a partir daí, selecionar as variáveis que realmente impactam a situação. Esse conjunto é conhecido como dataset analítico.

Transformação e higienização de dados

A higienização de dados é uma das fases mais demoradas dentro da aplicação prática do data science.

Nesse momento, é provável que você precise da ajuda de especialistas, pois essa etapa envolve avaliações estatísticas, tratamento de informações, concatenação de colunas para organização dos dados, enriquecimento com fontes externas, entre diversas estruturas direcionadas para a solução do problema identificado no início do processo.

Com alto volume de dados e informações é preciso saber o que é importante e o que pode ser descartado, promovendo a higienização da base para que a análise seja objetiva e produtiva.

Mineração e modelagem de dados

Essa é uma das partes mais interessantes da análise, quando vemos “a mágica acontecer” e as respostas começam a surgir. 

É aqui que vários modelos de avaliação são treinados, com o apoio da Inteligência Artificial, a fim de encontrar as relações entre variáveis para gerar os insights que serão transformados em estratégias de negócio.

Dentro dessas modelagens (que podem chegar a centenas ou até milhares), é possível fazer um diagnóstico da situação atual, construir previsões, identificar cenários com grupos que influenciam determinada situação, entre diversas outras possibilidades.

Os escolhidos serão monitorados, a fim de acompanhar os avanços promovidos pelas ações estabelecidas.

Comunicação de resultados

Não basta montar planilhas e gráficos, obter diversas informações importantes, se isso não for traduzido para uma linguagem compreensível para os gestores.

A partir de todos os indicadores, é hora de relacionar os aspectos à realidade do negócio, mostrar as métricas impactadas, as descobertas durante o processo, e o que pode ser feito dali para frente.

Aplicação da ciência de dados no RH do futuro

A ciência de dados está transformando o departamento de RH, ajudando na tomada de decisões e trazendo insumos para que os gerentes consigam melhorar a performance como um todo e também em pontos específicos, incluindo o retorno sobre investimento (ROI) e o desempenho dos colaboradores.

Isso não significa que as máquinas irão substituir os humanos (receio comum entre algumas pessoas). Toda essa aplicação requer pessoas que entendam a realidade da empresa e consigam transformar os dados em ações para o negócio.

O uso das informações pode promover mudanças significativas dentro do próprio RH, com a criação de novas funções, com acessos diferenciados a essas referências de acordo com o grau de importância e de participação no processo decisório.

Se os colaboradores são a parte mais importante de uma organização, as informações serão o material básico para obter o melhor possível dessas e para essas pessoas.

Ou seja, por meio do data science, será cada vez mais comum encontrar soluções para melhorar a produtividade, prever tendências e entender o que acontece com a força de trabalho.

Como as informações podem se transformar em diferencial competitivo

Uma frase muito conhecida no mundo corporativo, atribuída a Robert Kaplan e David Norton (autores da metodologia BSC Scorecard), diz que “o que não é medido, não é gerenciado”. Não há como ter certeza se as decisões estão adequadas se não houver o acompanhamento das métricas envolvidas.

Essa declaração fala muito sobre a importância da ciência de dados para as empresas, trazendo uma noção mais clara dos cenários interno e externo, e fornecendo previsões do que pode ser feito dali pra frente. As informações são capazes de transformar a experiência do empregado, promover maior engajamento, trazer inovação, permitir a identificação de gargalos e até mesmo possibilitar descobertas valiosas.

Todos esses insights ajudam a criar um grande diferencial competitivo, com a estruturação de equipes totalmente focadas nos objetivos de negócio, com habilidades complementares e espaço para o desenvolvimento de outras competências, de maneira direcionada.

É o autoconhecimento aplicado ao mundo corporativo por meio da tecnologia.