Dados objetivos melhoram os resultados nas organizações

Dados objetivos melhoram os resultados nas organizações
Em 2011, estreava nas telas dos cinemas brasileiros O Homem que Mudou o Jogo
("Moneyball" na VO), com Brad Pitt no papel principal de Billy Beane, o gerente geral do Oakland
Athletics. A ação, baseada numa história verdadeira, ocorre no meio do beisebol profissional. Billy
Beane é confrontado com uma situação difícil: sua pequena equipe perdeu mais uma vez um de
seus melhores jogadores, atraído pela fama e os salários mirabolantes dos grandes clubes da Major
League Baseball (MLB), o nível mais alto de jogo em beisebol profissional nos Estados Unidos da
América. Querendo ter um time competitivo mesmo não podendo pagar os mesmos salários que os
principais concorrentes, ele busca soluções originais, fora do pensamento comum, que com pouco
investimento permitiriam um excelente ROI.
Ele vai construir sua equipe na objetividade dos números, contar com as teorias estatísticas
e envolver Peter Brand, um economista de Yale “fissurado” em números. Contra todos os
princípios, eles reconsideraram o valor de cada jogador a partir de seus resultados exclusivamente
estatísticos: não importa que seja mediático, espetacular ou com um passado glorioso: cada
jogador tem que ser eficaz. De fato, no lugar de basear a escolha dos jogadores na intuição e
experiência dos olheiros – método altamente subjetivo, Brand seleciona jogadores baseado
exclusivamente na porcentagem de vezes que eles chegam à base – método eminentemente
objetivo. Os dois conseguiram assim criar uma equipe de atletas esquecidos pelo establishment do
baseball. A característica comum de todos estes jogadores era de possuir grandes capacidades
subvalorizadas. No início da temporada, o Athletics joga mal, fazendo com que Beane e Brand
sejam ridicularizados e sofram da hostilidade da velha guarda, da mídia e dos fãs, o novo método
parece um fracasso até que os primeiros resultados surgem. Sem saber, eles estavam
revolucionando a prática de um dos esportes mais populares do mundo, tanto que o time de
Boston foi campeão em 2004 usando as teorias pioneiras de Beane e Brand. Além disso, desde
2005 aparecem cada vez mais "olheiros" nos terrenos esportivos com computadores ou tablets
preenchendo planilhas cujos dados servirão à tomada de decisão.
Evidentemente o mundo dos negócios é bem mais complexo do que o beisebol e outros
esportes, a noção de competição é diferente e existem numerosos critérios para avaliar o
desempenho dos funcionários. No entanto, existem semelhanças entre esses dois mundos e vale a
pena explorar, especialmente desde que a abordagem Moneyball baseada nas estatísticas prefigura
a chegada do Big Data em RH.
O Big Data, relacionado com a Web 3.0, é a capacidade de processar grandes quantidades de dados
muito rapidamente, como resultado direto das capacidades de processamento e armazenamento
cada vez mais importante que conhecemos hoje (ver a famosa Lei de Moore que pretende que a
capacidade de processamento dos processadores destinados ao grande público dobra, em geral, a
cada 2 anos). Como resultado, já começam a ser contratados na Europa Central e nos Países
Nórdicos os primeiros “data scientists”, nova profissão que mistura matemática com profundos
conhecimentos de algoritmos e de psicologia.
Dados objetivos já sustentam as decisões e todas as áreas da empresa, exceto em RH – fora
o processamento da folha de pagamento. É fácil constatar como o RH é relutante em assumir sua
responsabilidade sobre o bem estar das pessoas mesmo além das fronteiras da empresa, esta
dimensão estratégica tão necessária para a imagem da empresa e para a comunidade social como
um todo. Os melhores profissionais de RH têm a ambição de ser um "parceiro de negócios"
(business partner) confiável, isto deveria mostrar a disponibilidade do RH de se colocar ao serviço
da estratégia empresarial e de seus líderes. Portanto muitos RH falham nesta dimensão por serem
incapazes de garantir os fundamentos da profissão com constância e qualidade (adequação do
indivíduo ao seu ambiente, o Direito do Trabalho, a Segurança, etc.).
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Para superar os aspectos puramente técnicos e operacionais é necessário dominar as
informações, ou seja, o entendimento real do fenômeno da padronização, bem misterioso para a
maioria das pessoas. Outro problema é a confiabilidade dos resultados quando não existe nenhum
índice de controle que possa atestá-la. Todos os instrumentos de Método Funcional com seus
escores absolutos e padronizados e as escalas de controle auxiliam neste entendimento. Estas
informações, em uma primeira fase, permitirão ao RH abordar seu papel estratégico. Em seguida
ele poderá alimentar o Big Data com os escores absolutos (exclusividade do Método Funcional) que
representam a oportunidade única para o RH de desempenhar um papel na modelagem da
organização aproveitando as questões estratégicas da utilização de dados objetivos. De fato, as
informações sobre os indivíduos, obtidas de forma clássica são sempre subjetivas, em escalas
ordinais em muitos casos, escalas que não permitem qualquer tratamento matemático. Tratar
estes dados como se fossem objetivos em escalas de intervalos conduz a resultados fictícios que
não levam a nenhuma decisão fundamentada.
O que devemos pensar dos dados puramente objetivos, da análise estatística dos
trabalhadores? Como evitar as derivas e os abusos? E como garantir que não se tornem um álibi
para discriminar as pessoas a priori, mas continuar a ser uma ferramenta de suporte de decisão?
Como evitar que os seres humanos sejam reduzidos na área de RH a uma série de números? É
ainda difícil responder, mas é importante ficar alerta contra esse tipo de tendência que parece
sustentável e que é susceptível de atrair muitos adeptos nas organizações. O RH deve aproveitar as
oportunidades relacionadas à utilização de dados objetivos, ao invés de submeter-se a elas ou
rejeitá-las. O uso dessas informações permitiria, por exemplo, de estabelecer uma correlação direta
entre o nível de desempenho de um gestor e a satisfação de sua equipe.
Os benefícios de uma abordagem quantitativa melhoram os processos de contratação,
facilitam a integração, o gerenciamento e a motivação dos funcionários, e contribuem para
transformar uma organização como transformaram o time de Oakland. Permitem ao mesmo tempo
diminuir os custos de contratação, formação, desenvolvimento e incrementar a produtividade com
uma utilização otimizada dos recursos humanos à disposição, aumentando assim o bem estar dos
funcionários graças a um menor estresse e uma maior motivação. Em um ambiente altamente
competitivo, o domínio dos dados objetivos permite tomar melhores decisões que os concorrentes.
Portanto, ao invés de olhar a realidade objetiva, muitas empresas preferem sonhar com
dados subjetivos, velhos paradigmas e crenças bem instaladas. O caminho para sair desta situação
existe e já está sendo percorrido por várias organizações de sucesso.
Querendo conhecer mais sobre os dados objetivos veja os artigos na área de Publicações:
http://www.moityca.com.br/publicacoes.asp
Renzo Oswald
Rio de Janeiro, março de 2013
Fontes inspiradoras deste assunto
GigaOM a estrutura de big data (gigaom.com/topic/structure-big-data) - acesso 12.12. 2012.
The Moneyball Approach to Recruitment: Big Data = Big Changes
(http://www.slideshare.net/glencathey/the-moneyball-approach-to-recruitment-big-data-bigchanges) acesso 06.01.2013
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