O que a IA irá — e não irá — substituir na análise de pessoas

David Rice: A IA não irá substituir 90% daquilo que uma forte equipa de análise de pessoas disponibiliza. O que existe nesses 90% que é exclusivamente humano?

Roxanne Laczo: O que existe aí é aquilo que está dentro da nossa cabeça, do nosso cérebro. Há a influência sobre as partes interessadas através da narração de histórias. Penso que talvez, a certa altura, esses 90% possam mudar, mas a IA nunca será capaz de substituir total e completamente isso.

David Rice: Corremos o risco de criar uma espécie de sistema de dois níveis, em que a IA se torna a solução suficientemente boa para a maioria das organizações?

Noelle London: Tradicionalmente, a análise de pessoas é um recurso a que as empresas de grande dimensão têm acesso. Não é um recurso para o qual as pessoas tenham necessariamente orçamento. O que estamos a observar é que as organizações estão a contratar este tipo de capacidades mais cedo do que observávamos há dois ou dois anos e meio. Isso torna tudo realmente entusiasmante.

David Rice: A análise de pessoas está prestes a tornar-se uma espécie de centro de poder dos RH e, consequentemente, da transformação através da IA?

Cole Napper: Vou dizer que não. E a razão não é uma questão de competências. É uma questão de vontade.

David Rice: Olhando para os próximos 12 a 18 meses, que competências específicas deveriam desenvolver para se manterem relevantes? E, inversamente, em que competências deveriam deixar de investir tempo porque acreditam que a IA acabará por tratar delas?

Bem-vindos ao podcast The People Managing People — o programa onde ajudamos os líderes a manter o trabalho humano na era da IA. Eu sou David Rice, o vosso anfitrião. No episódio de hoje, tenho o prazer de estar acompanhado por três mentes brilhantes que trabalham na área da análise de pessoas, para uma espécie de conversa em mesa-redonda.

Em primeiro lugar, temos Roxanne Laczo. É a responsável pela Análise de Pessoas na Cloudflare. Bem-vinda, Roxanne!

Roxanne Laczo: Olá, é um prazer estar aqui!

David Rice: Temos também Cole Napper, de quem talvez se lembrem da sua participação anterior no podcast. É vice-presidente de Investigação, Inovação e Informação sobre Talento na Lightcast. Bem-vindo, Cole!

Cole Napper: Obrigado pelo convite, David.

David Rice: E, por fim, temos Noelle London. É fundadora e diretora executiva da Illoominus. Bem-vinda, Noelle!

Noelle London: Obrigada pelo convite. Estou muito entusiasmada por estar aqui.

David Rice: Excelente. Muito bem, hoje vamos conversar um pouco sobre o estado atual da análise de pessoas, sobre o rumo que pensamos que irá tomar no futuro e sobre a forma como redefinimos a função e o que isso significa para os RH.

Quero começar por isto. Quando estávamos a conversar antes do programa, falámos sobre o facto de a IA não substituir 90% do que uma forte equipa de análise de pessoas disponibiliza, e a Roxanne apresentou-nos esta espécie de opinião controversa. Por isso, quero começar por aí. Roxanne, o que existe nesses 90% que é exclusivamente humano? E pensa que essa percentagem se manterá à medida que as capacidades da IA avançarem?

Roxanne Laczo: Sim, sem dúvida. Penso que o que existe aí é aquilo que está dentro da nossa cabeça, do nosso cérebro. Há o contexto estratégico da organização e do negócio que a IA não consegue necessariamente captar. Há conhecimento institucional e relações que temos dentro da organização. Sabemos onde obter acesso a informação e a dados importantes que não iremos necessariamente conseguir de outra forma.

Uma ferramenta de IA não consegue necessariamente recolher tudo. Há a influência sobre as partes interessadas através da narração de histórias, que é algo muito difícil de recriar em qualquer ferramenta de IA, a menos que se disponha daquele contexto realmente sólido a que me referi anteriormente. Penso, por isso, que a última coisa é também sermos capazes de fazer as perguntas certas, tendo em conta as relações que temos, o que sabemos sobre a organização e o que sabemos sobre os problemas do negócio.

Penso que talvez, a certa altura, esses 90% possam mudar, mas, a curto prazo, o que realmente irá mudar é o valor daquilo que disponibilizamos enquanto indivíduos, através da construção de relações e do nosso contexto. A IA nunca será capaz de substituir isso total e completamente, ao nível a que penso que todos nesta chamada gostariam que funcionasse.

David Rice: Isso é interessante. Cole, gostaria de saber a tua opinião sobre isto, porque estás muito envolvido com as competências. Estás a observar grande parte do que está a acontecer em torno da transformação e da automatização. O que pensas que permanecerá na função de análise de pessoas?

Cole Napper: Voltando à tua pergunta anterior, disseste que 90% de uma forte equipa de análise de pessoas não irá desaparecer.

Penso que, se não fores uma equipa forte, 90% poderá desaparecer. Gosto de dividir isto em duas categorias: estão a fazer trabalho transacional ou trabalho estratégico e transformacional? Noventa por cento do trabalho estratégico e transformacional não irá desaparecer. Tudo aquilo que a Roxanne disse é verdade. Penso que 90% do trabalho transacional irá desaparecer.

Recentemente, fizemos alguma investigação na Lightcast que partilhei convosco antes de gravarmos este podcast. Representámos toda a tecnologia de RH, ou todas as competências de RH, de acordo com o seu valor, o seu crescimento e também o grau em que a IA irá perturbá-las. E a análise de pessoas era simultaneamente a competência mais valiosa nos RH e uma das que apresentava maior probabilidade de ser perturbada pela IA.

Achei isso um paradoxo fascinante do que está a acontecer: penso que muitos dos componentes transacionais da análise de pessoas irão desaparecer nos próximos anos.

David Rice: Noelle, do teu ponto de vista, sabes, porque estás sempre a pensar na forma como as pessoas organizam o seu conjunto de tecnologias, certo?

E na forma como a IA se integra em tudo isso. O que vês como uma área em que ela está a pressionar — não quero dizer a expulsar os seres humanos do processo —, mas em que tem um grande impacto na forma como as pessoas interagem com a tecnologia que utilizam atualmente?

Noelle London: Sim. Bem, começaria por dizer — e penso que iremos falar um pouco mais sobre isto ao longo da conversa — que, quando dizemos análise de pessoas, isso significa coisas muito diferentes em empresas de dimensões diferentes e em diferentes níveis de maturidade.

Por isso, quando falamos de análise de pessoas, não se trata exatamente da mesma coisa nem da mesma necessidade em todas as organizações. Quando pensamos em organizações que provavelmente não têm uma Roxanne, penso que a Roxanne é um recurso incrivelmente valioso para a sua organização e que talvez 90% seja uma percentagem um pouco elevada quando se diz que não é possível substituir 90%.

Também não penso necessariamente nisso como uma substituição. Penso que a palavra substituir se aproxima mais da ideia de um copiloto, um copiloto que pode ajudar em muitas dessas tarefas que, francamente, estão a desgastar as pessoas. Parte desse trabalho, quando falamos com organizações que estão potencialmente numa fase mais inicial do seu percurso ou que têm menos trabalhadores, inclui manter integrações e verificar a qualidade e a limpeza dos dados. São tarefas que as mantêm numa posição reativa.

Estão a fazer relatórios regularmente, mas talvez estejam a olhar para trás. Esse trabalho pode consumir muito tempo se não houver uma equipa totalmente estruturada para o realizar. Por isso, essas são algumas oportunidades para retirar esse trabalho da lista, ter um copiloto que ajude, e assim poder passar mais tempo, como a Roxanne disse, com o contexto que está na nossa cabeça.

Penso que ainda há algumas coisas que são muito difíceis de gerir. A IA está, obviamente, a mudar para nós praticamente todas as semanas neste momento, mas algumas dessas coisas continuam a ser realmente difíceis — não vou fingir o contrário. O Cole e eu tivemos uma conversa sobre isto no início desta semana: pensem nos casos extremos.

Estão a surgir tantos casos extremos. Uma das coisas que observamos, por exemplo, são as transferências na mobilidade interna. Estamos a ver que as organizações gerem isso de forma diferente nos seus sistemas. E é precisamente nestes casos que ainda temos de prestar muita atenção aos casos extremos.

E penso que o contexto e a perceção organizacional — como aproveitamos tudo isto que a IA nos está a ajudar a fazer enquanto copiloto na análise de pessoas, para podermos passar mais tempo a pensar no que fazer e menos tempo nesse trabalho que, mais uma vez, dizemos que nos desgasta?

David Rice: Isso é interessante, porque estamos a falar de muitas empresas que não têm uma Roxanne, certo?

Tenho curiosidade: corremos o risco de criar uma espécie de sistema de dois níveis, em que a IA se torna suficientemente boa, a solução suficientemente boa para a maioria das organizações? Ou seja, apenas as empresas com bons recursos conseguem obter aquela verdadeira visão estratégica e dispor do contexto?

Noelle London: Sim, este é o tema que mais me entusiasma, porque penso que, tradicionalmente, a análise de pessoas tem sido um recurso ao qual as empresas de grande dimensão têm acesso.

Não é um recurso para o qual as organizações com, por exemplo, 12 000 ou menos trabalhadores tenham necessariamente orçamento. Sei que, Roxanne, a tua situação atual pode ser uma exceção, mas penso que estamos a observar organizações a contratar estas capacidades e funções mais cedo do que observávamos há dois ou dois anos e meio.

Mais organizações estão a dizer: “A minha organização está a mudar. Preciso de pensar no futuro da minha força de trabalho. Preciso desses dados para me ajudarem a tomar esse tipo de decisões.” Por isso, estamos a vê-lo surgir mais cedo nas organizações e, para mim, isso torna tudo muito entusiasmante. Sim, há organizações maiores que têm 30 pessoas numa equipa de análise de pessoas.

A análise de pessoas significa algo muito diferente nessas organizações do que numa organização de RH mais pequena e ágil. Para mim, não se trata necessariamente de criar um sistema de dois níveis. Penso, na verdade, que o mais entusiasmante é a oportunidade que podemos desbloquear quando conseguimos reunir esses dados para partilhar conhecimentos entre empresas.

Essa é a grande oportunidade: a comparação de dados e a aprendizagem com os pares sobre aquilo que está a funcionar nas suas organizações. Não temos necessariamente manuais para algumas destas grandes mudanças que estão a acontecer nos RH. Penso que a possibilidade de aprender através da rede de organizações de média dimensão é uma grande oportunidade.

Para mim, essa é uma oportunidade para quase ultrapassar as organizações que estão a ganhar rapidamente experiência em análise de pessoas e levá-las para o nível seguinte.

Roxanne Laczo: Voltando ao que a Noelle disse anteriormente sobre como definimos aqui a análise de pessoas: poderíamos fazer um podcast inteiro sobre o significado de análise de pessoas.

Tenho uma opinião muito firme sobre isso, mas garanto-vos que a maioria das empresas que dizem fazê-lo não o faz da forma como eu o definiria. E também diria que, por outro lado, muitas empresas que não têm uma equipa de análise de pessoas têm pessoas a fazer aquilo que eu definiria como análise de pessoas. Têm talento? Têm avaliação?

E não é possível fazer nenhuma dessas coisas sem análise. Por isso, penso que se trata de preparação organizacional, depende do contexto, do tamanho da organização e da perspicácia do negócio. Dizer que existe um risco de haver dois níveis talvez não seja totalmente correto. O risco que temos não está na capacidade de fazer coisas e disponibilizar conhecimentos.

Está realmente na capacidade dos parceiros de negócio para utilizarem a IA na tomada de decisões. Isso não tem de ser orientado pela análise de pessoas — aliás, zero por cento tem de ser orientado pela análise de pessoas. A questão é: têm a capacidade e o investimento em toda a equipa de pessoas ou de RH para capacitar e formar as pessoas na utilização de diferentes tipos de ferramentas e sistemas com IA integrada, de modo a começar a recolher todos esses conhecimentos e a tomar decisões? Estamos a pôr a análise de pessoas fora do mercado de trabalho?

Não necessariamente. Na minha opinião, trata-se de um problema de capacidade, não de um problema de investimento.

Cole Napper: Voltando à questão dos dois níveis, penso que a história da análise de pessoas tem mais dois níveis do que o futuro. Recuando no tempo — falo sobre isto no meu livro, People Analytics, que deverá ser publicado quando este episódio for lançado — havia empresas que, não há muito tempo, tinham equipas de análise de pessoas com 100, 200 ou 300 pessoas.

E, em grande medida, essas equipas estão a ser desmanteladas. Simplesmente não vejo um futuro em que seja necessária uma equipa de análise de pessoas com mais de 50 pessoas. E penso que essa é, na realidade, a versão mais igualitária do futuro da análise de pessoas. O que a IA está a fazer é reduzir as barreiras à entrada. Passar de não ter nenhuma pessoa nem tecnologia dedicada a isto para ter uma é muito mais fácil do que era talvez há cinco anos, ou até há um ano.

E penso que isso é melhor para o futuro dos RH e para o futuro da análise de pessoas.

David Rice: Sim, é interessante. Com esta função em particular, observo as tendências em torno de muitas outras funções dentro da organização e existe, por parte da liderança, uma tendência para aceitar o “suficientemente bom” em muitas outras funções.

Pensem, não sei, em marketing ou algo semelhante. Existe uma certa ousadia em dizer: “Isto é suficientemente bom.” Não sei se isso se aplicará a algo como isto, porque parece-me que muitas pessoas dentro da organização nem sequer compreendem a função para começar.

Por isso, quando tentamos aplicar isso utilizando a IA, não tenho a certeza de quão fácil é compreender ou confiar na resposta obtida. Estou errado? Continua a ser necessária alguém entre nós e a IA? Se formos líderes, quero dizer.

Cole Napper: Esta é uma área sobre a qual tenho opiniões muito fortes. Penso que tem sido uma verdadeira tragédia o facto de os RH terem tido, durante tanto tempo, líderes que não eram nativos dos dados ou que não compreendiam como utilizar dados para tomar decisões, e penso que a IA irá forçar essa questão.

Por isso, penso que já não é aceitável — ou, melhor, será existencial para as próprias funções de RH. Já vimos o exemplo da Moderna, que fundiu os RH com outra área, essencialmente para dizer que a IA está a assumir os RH porque consegue utilizar dados para tomar decisões e os RH não conseguem.

Esse foi o subtexto que retirei desse anúncio. Espero que não seja uma tendência que continue, e não continuará se os RH assumirem a responsabilidade e conseguirem ser os líderes que pensam poder ser. Penso simplesmente que já não é aceitável ser um líder de RH sem literacia de dados. E essa é uma das razões pelas quais é realmente entusiasmante ser líder de análise de pessoas neste momento: penso que é uma das funções dos RH que irá preparar-nos para sermos o diretor de pessoas ou o diretor de RH do futuro.

Roxanne Laczo: Vou acrescentar algo e dizer que vamos implicar com as equipas de RH durante alguns minutos. O problema não é “como aplicamos IA a alguma coisa?”. A questão é: compreendem o negócio? São também líderes empresariais, em vez de serem apenas aquilo que colocaríamos na caixa de líder tradicional de RH?

Este é o problema do parceiro estratégico de negócio de RH de que ouço falar literalmente há 20 anos. Se não conseguem falar a linguagem do negócio, esse é o problema número um. É isso que penso que o Cole está a insinuar de outra forma. Precisamos de deixar de pensar na IA como o “como”.

Não podemos fazer nada com a IA até sabermos realmente qual é o problema que estamos a tentar resolver. Caso contrário, estamos simplesmente a lançar lixo sobre lixo. E qual é o resultado? Mais lixo. É uma situação sem vencedores.

Noelle London: Vou intervir e talvez defender um pouco os RH, porque, no meu dia a dia, trabalho com líderes de RH que realmente querem ter acesso aos dados, por isso vou dar-lhes o benefício da dúvida.

O que normalmente tenho observado é que estes são líderes de RH cuja área da organização tem sido cronicamente subfinanciada. Quando pensamos que todas as empresas têm uma plataforma de dados de clientes — se não têm uma em 2025, em que é que estão a basear-se? — esse tipo de investimento foi sempre para as vendas e o marketing, porque estávamos a pensar nas receitas. As vendas e o marketing podiam ter aquilo que queriam, mas depois os RH analisavam o orçamento e começavam a cortar, sem obterem a plataforma de dados dos trabalhadores.

Na verdade, também não tivemos esse tipo de plataforma em grande escala até agora. Penso que há muito trabalho de recuperação que os RH têm de fazer em termos de sistemas e fundações de dados para poderem tirar pleno partido da IA. É realmente entusiasmante neste momento, porque quase todas as ferramentas tecnológicas de RH têm alguma funcionalidade de IA.

No ano passado, por exemplo, tínhamos clientes que utilizavam três pessoas durante três semanas para analisar o seu inquérito de envolvimento dos trabalhadores. Para algumas centenas de pessoas, gastavam cerca de 30 mil dólares numa ferramenta de envolvimento dos trabalhadores.

Já não é necessário fazer isso. No passado, teríamos pensado na minha pilha tecnológica crítica de RH. Se eu fosse o diretor financeiro e estivesse a ter essa conversa com os RH, diria: “Obtém um sistema de informação de RH, um sistema de aquisição de talento, um sistema de envolvimento e, se tiveres sorte, um sistema de gestão do desempenho.” Agora podemos dizer — e estou otimista quanto a isto — que a análise de pessoas, ou seja, a forma como ligamos efetivamente esses diferentes sistemas, tem de se tornar uma parte essencial da pilha tecnológica.

Estamos a começar a perceber que, se a IA puder ser aplicada a algumas partes do outro trabalho, isso deixa espaço para começarmos a pensar estrategicamente em como montar o puzzle.

David Rice: Isto é interessante. Quero agora mudar um pouco de assunto, porque penso que existe uma diferença entre aquilo que os conselhos de administração esperam da IA e dos RH e aquilo que é realmente possível neste momento. Na vossa opinião, como se ultrapassa essa diferença entre a pressão dos executivos para implementar IA? Temos todos estes diretores executivos a dizer: “Somos uma organização orientada pela IA”, certo?

E querem isso nos RH, mas a realidade é que, como disseste, Noelle, os sistemas e as equipas de RH atuais podem não ter as peças necessárias para cumprir essa promessa.

Noelle London: Penso que se trata de muito daquilo que acabei de referir, mas há muitos casos de utilização que podemos abordar dentro da nossa atual pilha tecnológica de RH, aproveitando algumas dessas ferramentas.

Quando te perguntam agora como estás a incluir a IA nos RH, é o momento de apresentares o caso empresarial para a análise de pessoas. É o momento de dizer: “Podemos fazer algumas coisas pequenas, mas, se querem que sejamos estratégicos para o negócio…”

Se estamos todos concentrados na rentabilidade este ano e o meu principal custo enquanto organização são as pessoas, então queremos realmente compreender o que está a funcionar e o que não está dentro da organização. Para mim, podemos fazer as pequenas coisas. Querem IA nos RH e estão a pressionar-nos? Apresentem o caso empresarial. Este é o momento de fazer esse pedido.

Roxanne Laczo: Também penso que é necessário muito trabalho de capacitação. Não podemos simplesmente dizer: “Implementem IA.” A IA normalmente custa dinheiro e requer tempo para ser aprendida. Tenho visto em diferentes organizações e nas conversas que tenho que existe uma grande expectativa, mas muitas pessoas, sobretudo as que não estão habituadas a isso, nem sequer sabem por onde começar.

Não podemos dizer a um grupo de coordenadores de recrutamento para começar a utilizar IA quando talvez nunca tenham tido contacto com ela. Por isso, existe realmente uma componente de capacitação que estamos a esquecer. As organizações têm de investir em capacitar as pessoas e em ferramentas.

Não podem dizer aos RH: “Vamos cortar o vosso orçamento, mas vão buscar várias ferramentas de IA para fazer todo este trabalho.” Voltamos, assim, à conversa sobre querermos que os RH sejam parceiros de negócio mais estratégicos e orientados para o negócio. O que nos permitirá fazer isso? Investimento em IA, investimento em tecnologia, investimento em análise de pessoas e investimento no desenvolvimento de competências.

Cole Napper: Vou acrescentar algumas coisas ao que a Noelle e a Roxanne disseram. Do ponto de vista dos conselhos de administração — e isto varia consoante as empresas —, penso que existe um tema geral em toda a economia: os conselhos dizem aos diretores executivos que querem, em primeiro lugar, que façam investimentos em IA, que custam dinheiro, como a Roxanne disse. Em segundo lugar, querem que mantenham as despesas operacionais estáveis.

O que acontece é que, em terceiro lugar, reduzem o número de trabalhadores e, para que a matemática resulte, acrescentam IA, que deverá aumentar a produtividade. Assim, a organização deveria continuar a registar crescimento da produtividade. Mas o que acaba por acontecer é que, como todos temos visto nas estatísticas — por exemplo, 95% dos projetos-piloto de IA estão a falhar neste momento —, estão, na realidade, a pressionar ainda mais os trabalhadores atuais para obter esses ganhos de produtividade.

As pessoas trabalham mais horas e observamos um maior descomprometimento. Muitas das coisas que penso que a Roxanne referiu sobre lacunas de capacidade também se manifestam nesta espécie de pressão estranha que estamos a observar na sociedade: os números da produtividade estão a subir, mas não por causa da IA. É porque, neste momento, estamos a espremer ainda mais o sumo do limão.

David Rice: Concordo. Tenho assistido recentemente a algumas sessões diferentes e penso que também é necessário algum trabalho de formação com todas as equipas de liderança, francamente, para explicar a diferença entre IA, aprendizagem automática e automatização. Podem ser semelhantes, mas nem sempre são exatamente a mesma coisa.

Quando estávamos a conversar antes desta chamada, distinguiste entre soluções de microIA — utilizar algo como o GPT para uma tarefa diária — e uma solução macro, em que os fornecedores integram a IA nos fluxos de trabalho. Para um líder de RH que esteja a ouvir isto, onde deveria apostar e onde deveria concentrar a aprendizagem?

Cole Napper: Tenho algumas ideias sobre isso. Voltando à perspetiva do conselho ou da direção executiva, em comparação com aquilo que os RH estão a dizer aos seus trabalhadores, a direção e o conselho dizem que querem ganhos de produtividade e uma transformação fundamental dos RH. Isso é a adoção de macroIA.

Queremos que fluxos de trabalho e processos inteiros sejam nativos de IA ou tenham IA integrada, para vermos uma mudança fundamental na forma como o trabalho é realizado. Os RH, por outro lado, dizem aos trabalhadores: “Experimentem o ChatGPT, o Gemini ou outra ferramenta e vejam se conseguem escrever melhor uma descrição de função.” Algumas tecnologias de RH podem ter um chatbot de IA integrado e dizem: “Tentem fazer um projeto-piloto com esse chatbot.”

Existe uma diferença fundamental entre estas duas coisas, porque a expectativa e a realidade divergem demasiado quando se olha pela lente micro ou macro. A última coisa que diria é que penso que a versão um da adoção da IA nos RH é muito diferente daquilo que será a versão dois.

Neste momento, diria que 95% do investimento na adoção da IA na versão um tem sido feito para obter um novo invólucro de IA ou colocar alguma IA sobre a infraestrutura existente, talvez com pequenas alterações nas capacidades ou nos dados. Penso que todos estão a perceber que isso não está a funcionar à escala da forma que esperávamos.

A versão dois será, por isso, muito diferente. Digo sempre que, se tivesse 100 dólares adicionais para gastar em IA, gastaria 95% em melhores dados e melhor infraestrutura e 5% num invólucro melhor. Penso que é essa a direção que iremos seguir. É por isso que me entusiasma trabalhar numa empresa como a Lightcast, porque temos este tipo de dados. Estamos numa fase de transformação e ainda não descobrimos tudo.

Noelle London: Gosto muito disso, Cole. Neste momento, penso na jornada e na maturidade necessárias para introduzir mais IA nos RH e retirar parte do trabalho que está a desgastar as pessoas. Penso que, por agora, devemos procurar ganhos rápidos com algumas dessas ferramentas e funcionalidades de IA existentes nos sistemas.

Obtenham alguns desses ganhos rápidos, mas isso não é adoção e não é onde termina. Obtenham esses ganhos rápidos, mas invistam exatamente no que estás a dizer: ponham a fundação de dados em ordem. Tornem-na limpa e fiável. Comecem a ligá-la, porque é aí que iremos desbloquear o verdadeiro potencial, quando conseguirmos mapear toda a jornada do trabalhador e reunir esses sistemas para nos ajudarem em áreas como a mobilidade interna e o planeamento da força de trabalho, que atualmente podem parecer muito difíceis de realizar.

Roxanne Laczo: Quero apenas acrescentar que compreendo o conceito de incentivar as pessoas a utilizar o ChatGPT ou o Gemini para executar tarefas mais rapidamente.

Mas quero afastar as pessoas da ideia de que estão a fazer algo extraordinário com IA ao fazê-lo. Na minha opinião, esse não é um caso de utilização forte da IA. Estão a aprender a ser um pouco mais produtivas utilizando uma ferramenta que têm disponível. Eu e um colega falámos muito sobre “lixo de IA”.

Não vamos contabilizar o lixo de IA quando pensamos em atividades que acrescentam valor. É ótimo que estejam a fazê-lo, mas as atividades que acrescentam valor são as coisas de maior alcance que podemos medir de forma mais simples e que sabemos que, à escala, irão realmente fazer sentido. Não estou a dizer para deixarem de fazer essas coisas, porque são importantes. Mas isso deveria ser simplesmente parte do vosso trabalho normal.

Não é como dizer: “Utilizei IA para resolver um problema enorme.” É um ganho de produtividade que todos deveriam procurar de alguma forma.

David Rice: Sim. De muitas formas, penso que é um ganho de velocidade. Permite fazer isso mais depressa, para depois termos algum tempo disponível para tentar fazer outra coisa.

Todas as funções, independentemente do setor em que trabalhamos, incluem agora isto. E “condição mínima” é o termo que está tão em voga. Há dois anos, quase ninguém o dizia. Agora parece estar em todas as publicações do LinkedIn.

Quero voltar atrás por um momento. Falámos sobre o facto de o Cole ter mencionado que um líder de análise de pessoas poderia estar numa boa posição para se tornar o diretor de RH do futuro. Estávamos a sugerir que um líder proativo de análise de pessoas poderia assumir o papel de liderar a transformação através da IA.

Recentemente, escrevi sobre a contratação do primeiro diretor de IA e sobre a possibilidade de procurar profissionais de RH em vez de alguém com um perfil técnico, porque as pessoas são muitas vezes o grande estrangulamento nestas transformações.

Tenho curiosidade: a análise de pessoas está posicionada para se tornar uma espécie de centro de poder dos RH e, consequentemente, da transformação através da IA?

Cole Napper: Vou assumir o lado oposto do meu próprio argumento e dizer que não. A razão não é uma questão de competências. É uma questão de vontade. Quase todos os líderes de análise de pessoas com quem falo não querem isso, não estão interessados nisso e, francamente, penso que há partes do trabalho de diretor de pessoas para as quais a análise de pessoas provavelmente não está bem preparada.

Coisas como relações laborais, lidar com a política organizacional e a terapia organizacional que é necessária ao nível da direção executiva para se ser um bom diretor de pessoas. Não é um trabalho divertido em muitos aspetos. Digamos que, numa organização anterior, voei demasiado perto do sol, por isso tenho alguma experiência nesse campo.

Penso que o trabalho de diretor de pessoas teria de mudar para que isso acontecesse. Não digo que seja impossível. Tenho pensado há alguns anos em escrever sobre um futuro modelo operacional para os RH, mas, francamente, também não tive vontade de o publicar, porque sinto que iria receber muitos ataques de pessoas próximas.

Penso que existe um futuro em que isso é possível, mas não creio que seja o estado atual.

Roxanne Laczo: Penso que existem muitos caminhos para chegar a diretor de pessoas. Portanto, a resposta é sim, mas há outras 50 formas de lá chegar. Ser uma potência no domínio da IA pode permitir isso?

Sim. Mas volto ao que disse anteriormente: compreendes o negócio? Se fores um líder de análise de pessoas sem qualquer ligação ao negócio e sem o compreenderes, não deverias ser diretor de pessoas. Isso é algo que também observamos. Muitas empresas trazem pessoas de fora dos RH, responsáveis de engenharia ou profissionais com outros percursos, e conseguem fazer coisas extraordinárias com as equipas de pessoas.

Penso que esse é um caminho. Mas concordo com o Cole. Conheço algumas pessoas nestes tipos de funções que aspiram a isso, mas, na maioria dos casos, não vejo as pessoas a dizerem que o seu próximo trabalho será o de diretor de RH.

Noelle London: Vendo a questão de uma forma um pouco diferente, penso que algo em que tenho pensado muito ultimamente é que a análise de pessoas é a função perfeita para a IA nos RH, se assim quisermos dizer. Não é necessariamente alguém que vem da análise de pessoas, mas alguém que compreende os dados e é realmente forte na sua interpretação.

Ter alguém nesse papel dentro do departamento de RH, capaz de explicar como a estratégia se articula e como interpretamos os resultados provenientes da IA, pode ser muito valioso. Em muitos aspetos, esta pessoa está muito bem posicionada para ajudar a organização de RH com questões como: qual é a nossa estratégia? Como se articulam as diferentes peças?

Outra coisa que penso que esta pessoa está bem posicionada para fazer é ajudar a organização de RH a ultrapassar a compartimentação. Os RH têm estado isolados durante muito tempo. Num departamento de RH, temos um recrutador a tentar cumprir uma quota e reduzir o tempo de contratação, alguém nas relações laborais com uma personalidade muito diferente e alguém na experiência dos trabalhadores com outra personalidade. Pode parecer que temos uma equipa em que cada pessoa corre numa direção diferente.

A pessoa da análise de pessoas consegue reunir os dados e mostrar: esta é a jornada do trabalhador; somos todos responsáveis por indicadores-chave de desempenho dentro dessa jornada; e é assim que a função trabalha em conjunto. Penso que essa pode ser uma força interessante que esta pessoa pode trazer ao cargo.

Além disso, alguém que trabalha em análise de pessoas conhece os números profundamente. Consegue analisar esses números, tomar decisões baseadas em dados e ajudar a construir casos empresariais que expliquem por que razão é estratégico para o negócio tomar determinadas decisões e fazer determinados investimentos.

Não estou necessariamente a dizer que, se alguém não tiver vontade, não deve ocupar esse cargo. Existem alguns obstáculos históricos do departamento aos quais esta pessoa poderia trazer muito valor.

David Rice: Quando disseste “compartimentação”, pensei que ia poder utilizar o meu botão de censura.

Noelle London: Compartimentação.

David Rice: Estamos a aproximar-nos do fim do tempo, mas queria deixar-vos com esta questão. Penso que uma das conclusões desta conversa é que muitas empresas deveriam repensar o que são e o que fazem atualmente os RH e a análise de pessoas dentro do negócio.

Na vossa opinião, à medida que fazem isso e olham para os próximos 12 a 18 meses, que competências específicas deveriam desenvolver as pessoas que trabalham na área da análise de pessoas para se manterem relevantes daqui a 18 meses?

E, inversamente, em que competências deveriam deixar de investir tempo porque acreditam que a IA acabará por tratar delas?

Roxanne Laczo: Vou subir ao meu palanque — penso que é a terceira vez — para dizer: perspicácia empresarial. Se não conseguem falar a linguagem do negócio, isso é um problema. É algo que, provavelmente, eu própria continuo a desenvolver.

Não é fácil, mas é necessário aprender a estabelecer parcerias com os líderes de uma forma que permita estar mais integrado no que está a acontecer no negócio. É muito difícil fazer o nosso trabalho sem isso. Penso também que a literacia geral em torno da ética da IA, da governação, das regras, das leis e dos comités será realmente importante à medida que continuamos a avançar nesse caminho.

E ainda existe uma componente em muitas equipas de análise de pessoas — equipas que eu nem sequer chamaria de análise de pessoas, mas sim equipas básicas de elaboração de relatórios. É necessário desenvolver a capacidade de contar histórias e influenciar. Existe uma forte componente de consultoria, e as empresas maiores têm consultores de análise de pessoas associados às diferentes áreas do negócio. Penso que é um bom modelo e é algo que estamos a tentar desenvolver à medida que a minha equipa cresce e evolui.

Penso que estas são três coisas realmente importantes. Quanto às coisas em que já não devemos pensar em investir, são as atividades manuais, transacionais e repetitivas de limpeza de dados. Isso pertence às pessoas responsáveis pelos sistemas de origem dos dados, não às equipas de análise de pessoas.

Uma coisa que a IA pode permitir é criar painéis, escrever código, produzir produtos e preparar entregáveis. Não é necessário passar horas e horas a programar e a produzir essas coisas quando provavelmente já existem ferramentas disponíveis na organização que permitem colocá-las rapidamente em circulação.

Noelle London: Concordo totalmente, Roxanne. Penso que é essencial estar integrado no negócio e criar relações realmente fortes com as partes interessadas, para sermos indispensáveis. Roxanne, não consegues ver, mas estás a apontar para a cabeça na pergunta número um, como se dissesses que está tudo aí dentro — e tens muito conhecimento.

Quanto mais desenvolverem o vosso conhecimento do negócio, mais conhecimento podem construir na vossa cabeça, tornando-se mais indispensáveis. Não ignorem o que está a acontecer no domínio da IA. Mantenham-se atualizados, informem-se e mantenham-se preparados. Para mim, isso é o mais importante.

Cole Napper: Concordo vigorosamente com tudo o que a Roxanne e a Noelle disseram.

Só posso fazer eco da ideia de que a perspicácia empresarial é extremamente importante. Falo e escrevo sobre estas coisas o tempo todo, e penso que muitas pessoas chegam a este tema à espera de me ouvir falar sobre fórmulas do Excel ou sobre como escrever código.

Mas quase sempre se trata de saber como criar valor diferencial para o negócio através das pessoas, não de considerar que os seres humanos são o problema. É por isso que a análise de pessoas é interessante, divertida e entusiasmante. E penso que é aí que devemos investir o nosso tempo adicional.

Se estão apenas a tentar criar o melhor novo dispositivo, comprem algo. Utilizem a IA e façam alguma coisa. O espaço transacional está a ser completamente transformado. Compreendam os vossos dados. Isso é fundamental. Investir na infraestrutura de dados certa é fundamental, mas ser a pessoa que executa um relatório tem, na minha opinião, uma meia-vida curta.

David Rice: Sem dúvida. Esta foi uma conversa fascinante. Adoro falar convosco. Obrigado por se juntarem a nós hoje. Agradeço muito a vossa participação no programa.

Cole Napper: Obrigado pelo convite.

Roxanne Laczo: Obrigada, David.

Noelle London: Obrigada.

David Rice: Muito bem, ouvintes, até à próxima. Trabalhem a vossa perspicácia empresarial. Subscrevam a newsletter People Managing People, como sempre.