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Não acho que seja louco, nem acho que esteja sozinho nisto. Acho que não sou do género quando digo, sem dúvida, que muitas vezes, quando penso em preencher o meu tempo com uma série ou filme, confio mais nas recomendações de uma empresa do que nas dos meus próprios amigos. E é estranho, mas a Netflix costuma ter mais sucesso em saber o que vamos gostar (e o que não) do que quem nos conhece mais. Os nossos amigos têm intuição, mas as plataformas têm algo mais poderoso: têm dados e um algoritmo afinado.

No centro do algoritmo da Netflix está o espectador. A cada série ou filme visualizado, adiciona mais uma peça a este equipamento complexo, que procura a todo o momento oferecer-lhe conteúdo tão personalizado que não só o acerta, como até se torna uma referência para moldar os seus próprios gostos. Graças ao algoritmo, a recomendação não vem cegamente da plataforma: vem, indiretamente, de si mesmo.

A Netflix define o seu algoritmo como o núcleo da sua proposta de produto. No centro está o espectador, que a cada série ou filme visualizado adiciona uma nova engrenagem a um mecanismo que procura, a todo o momento, oferecer conteúdo personalizado.

O algoritmo é refinado ao longo do tempo e, com cada vez mais informação, as suas hipóteses de obter o conteúdo sugerido melhoram. Neste processo, o espectador encontra-se imerso numa experiência adaptada aos seus gostos e preferências, o que abre um ciclo de feedback no qual tanto o utilizador como a plataforma beneficiam.

Esta visão do processamento de dados pode ensinar-nos muito sobre como abordar um projeto de people analytics. Temos de nos concentrar na obtenção de informação de qualidade e no seu processamento correto, mas não devemos perder de vista em nenhum momento qual é a origem e, ao mesmo tempo, o destino dessa informação: as pessoas.

Mas agora vem a questão fundamental: como colocar a pessoa no centro dos projetos de análise?

A resposta, embora não simples, tem um grande aliado num ponto específico do processo analítico: a apresentação das principais questões.

A questão inicial para qualquer processo de análise define o rumo que o projeto irá tomar. Tem de ser concreto e relevante: trata-se de duas características básicas quando se trata de propor um ponto de partida para o nosso estudo, mas queremos ir mais longe. A questão orienta o projeto e, por isso, se queremos que gire em torno das pessoas, a questão também deve fazê-lo.

Há um valor escondido na palavra que muitas vezes não é dada a importância que merece. As palavras contêm um significado que guia o nosso pensamento.

Ao longo da história, diferentes figuras, como Jacques Lacan, já desenvolveram teorias revolucionárias baseadas nestes significados e no seu poder de moldar a nossa experiência e articular o nosso pensamento, e neste caso não faremos nada de diferente.

Assim como o uso da linguagem positiva pode ajudar-nos a construir uma perceção mais otimista da realidade que nos rodeia, uma linguagem centrada na pessoa pode guiar-nos para tirar conclusões centradas na pessoa, o que levará a planos de ação com a pessoa no centro. Nunca devemos esquecer que as pessoas que compõem uma organização são a principal fonte de dados para a área de Talent Analytics, mas também são o seu cliente final. São as vítimas ou beneficiários de qualquer decisão apoiada pelos dados.

Para uma abordagem centrada na pessoa, colocaremos as nossas questões colocando a pessoa como o recipiente de ação. Não é o mesmo perguntar que índice de felicidade existe numa empresa do que tentar descobrir como podemos fazer os nossos colaboradores mais felizes. A ponte que pode unir a visão estritamente tecnocrática da força produtiva com a visão humanista da pessoa dentro de um sistema organizacional que afeta (e pelo qual é afetada), pode residir na forma como esta pequena mudança na linguagem influencia o significado das questões que norteiam o nosso projeto.

Em suma, da próxima vez que quisermos propor um projeto de Talent Analytics, vamos pensar como a Netflix e colocar o nosso cliente no centro. Concentremo-nos nas pessoas como a fonte dos dados, mas também como beneficiários do projeto. Vamos ajudar os nossos trabalhadores, através do tratamento dos dados, a usufruir de uma experiência profissional adaptada às suas necessidades e desejos.

Tenha sempre em mente que são as questões iniciais que condicionam o destino de qualquer um dos nossos projetos.

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