A Lei 11.419/2006, que regulamenta o processo eletrônico, prevê esse limite
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Análise Preditiva: como o setor de Recursos Humanos vem se beneficiando do seu uso
Metodologia permite, por meio de dados e da experiência dos gestores, antecipar fatores que podem influenciar na satisfação e retenção dos funcionários.
Desde a pandemia, o setor de Recursos Humanos tem passado por uma série de mudanças que estão redefinindo sua forma de atuação. A chamada análise preditiva — que, embora não seja uma novidade, tem sido cada vez mais utilizada no setor — permite antecipar fatores que podem influenciar a satisfação e a retenção dos funcionários. Sua aplicação tem se aprofundado, pois é alimentada por dados objetivos de diferentes momentos da jornada do candidato e do colaborador. Com esses resultados, é possível realizar análises preditivas baseadas em informações concretas.
Para isso, são analisados dados como engajamento e avaliação de desempenho, gerando insights que permitem aos gestores identificar riscos de rotatividade nas equipes. Na FESA Group, um ecossistema único de soluções em RH, esse processo é conduzido por meio da tecnologia voltada para o People Analytics, um método de gestão de pessoas baseado em dados. A partir das informações coletadas e da experiência dos gestores, as decisões tornam-se mais estratégicas e eficazes.
Como especialista em pessoas, a FESA Group busca integrar ferramentas que geram informações valiosas aos seus processos internos. O mapeamento de perfil dos colaboradores está diretamente ligado às informações já disponíveis no ecossistema da organização, compondo uma base de dados automatizada que inclui dados de entrevistas, currículos, referências e outras etapas dos processos seletivos. Essa integração traz mais agilidade e precisão à análise preditiva.
As análises que tornam as tomadas de decisão mais assertivas são realizadas pela Visiu Analytics, uma startup lançada pela FESA Group, focada em soluções de People Analytics. Essa tecnologia permite análises detalhadas de candidatos e colaboradores. No recrutamento, por exemplo, é possível avaliar o potencial de aderência do candidato ao cargo e a probabilidade de que ele tenha um bom desempenho na função — essa análise pode ser feita em diferentes níveis de profundidade. As tendências naturais de comportamento e as habilidades cognitivas, associadas ao contexto organizacional, fornecem informações altamente relevantes para essa finalidade. O objetivo dessa métrica é reduzir a incerteza na tomada de decisão sobre pessoas por meio da modelagem de dados.
“Esses dados também são úteis para a gestão de talentos. Se um candidato, embora ideal para o desafio, precisa de desenvolvimento em determinada área, a empresa pode iniciar esse trabalho já no seu primeiro dia. Assim, evita-se esperar seis meses para realizar uma avaliação de desempenho e, só então, identificar lacunas de competências que poderiam ser trabalhadas desde o início”, explica Reginaldo Ferraz, Líder de Vendas da Visiu Analytics.
No ambiente corporativo, ao analisar um currículo ou realizar uma entrevista, seja simples ou estruturada, o objetivo é prever o comportamento, a performance, as entregas e a probabilidade de que o profissional se encaixe bem na empresa. Gestores lidam com decisões preditivas todos os dias, tentando antecipar cenários com maior ou menor grau de precisão.
Se, por um lado, a crescente quantidade de dados disponíveis torna a análise preditiva mais robusta, por outro, o engajamento, a consistência das informações e a experiência dos profissionais são tão essenciais quanto os próprios dados gerados. Por isso, é fundamental adaptar o processo à realidade das pessoas.
“Dados demográficos, informações sobre tendências naturais de comportamento, aptidões cognitivas, percepções dos colaboradores em relação ao clima organizacional e cultura da empresa, além de avaliações de desempenho, são informações frequentemente disponíveis e que oferecem caminhos interessantes para o processo de análise preditiva. Com esses dados, é possível aumentar a efetividade de cada predição”, conclui Reginaldo Ferraz.
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