A evolução da gestão de dados no RH

A gestão de dados passou por uma evolução significativa nos últimos anos, transformando-se em um pilar essencial para as organizações modernas, principalmente o Recursos Humanos (RH).  

Este artigo aborda as diferentes etapas dessa evolução, desde a coleta inicial de dados até a implementação de modelos de aprendizagem e inteligência artificial (IA). Não perca!

Artigos relacionados: 

• Materialização da Mudança e Impactos Organizacionais
• Como medir o engajamento da equipe em 4 etapas
• 4 tipos de cultura organizacional: qual é a melhor?

A importância de dados para RH 

A utilização de dados no setor de RH tem se tornado cada vez mais importante para o sucesso organizacional.  

Dados precisos e bem gerenciados permitem uma série de benefícios, incluindo:

• Tomada de decisão baseada em dados: Permite decisões estratégicas informadas, baseadas em análises concretas; 
• Experiência do funcionário: Melhora a personalização dos programas de RH, resultando em maior satisfação e retenção de funcionários; 
• Otimização de processos: Automatiza tarefas administrativas e proporciona insights para melhorar a eficiência operacional. 

A evolução da gestão de dados no RH 

Entenda cada nível e porque não pode pular nenhuma etapa. 

Nível 0: Coleta e Gestão de Dados 

A base de toda a gestão de dados começa com a coleta e organização desses dados. Este nível envolve: 

Estruturação inicial 

1. Censo social: Identificação e catalogação dos dados disponíveis dentro da organização. 
2. Comité estratégico: Formação de um comitê responsável pela gestão de dados. 
3. Gestão da mudança: Adaptação e treinamento da alta liderança para promover a cultura de dados. 

Leia também: Aprenda como funciona a gestão de RH de Harvard

Nível 1: Visualização de Dados 

Uma vez que os dados são coletados e organizados, o próximo passo é a visualização desses dados. Este nível foca em tornar os dados compreensíveis e úteis para a tomada de decisões. 

Ferramentas de Visualização 

1. Dashboards interativos em tempo real: Ferramentas que permitem a visualização dinâmica dos dados. 
2. Métricas customizáveis: Indicadores específicos de processos que podem ser ajustados conforme necessário. 
3. Relatórios estatísticos: Relatórios detalhados sobre atividades operacionais. 

Importante: 5 forças de Porter: por que usar, o que é e como aplicar na sua gestão

Nível 2: Gestão por Exceção 

Neste estágio, a análise dos dados é utilizada para identificar e resolver problemas de forma eficiente e em tempo real. 

Análise e processamento 

1. Processamento de dados em tempo real: Utilização de tecnologias para análise instantânea dos dados. 
2. Análise estatística: Aplicação de métodos estatísticos para solucionar problemas. 
3. Identificação de problemas e soluções: Ferramentas que identificam automaticamente problemas e sugerem soluções. 

Confira também: 4 estágios do time psicologicamente seguro: conceito e importância

Nível 3: Analytics Avançado e Gestão Preditiva 

Com os dados bem visualizados e analisados, o próximo passo é utilizar esses dados para prever tendências futuras e planejar cenários. 

Modelos preditivos 

1. Aplicação de Machine Learning: Utilização de algoritmos de aprendizado de máquina para criar modelos preditivos. 
2. Simulação e planejamento de cenários: Ferramentas que permitem a simulação de diferentes cenários futuros. 
3. Interação com o negócio e Workforce Planning: Integração das análises preditivas com a estratégia de negócios e planejamento da força de trabalho. 

Importante: Culturas de inovação: Conheça as 4 principais e como lidar com cada uma

Nível 4: Modelo de Aprendizagem e IA 

O nível mais avançado da gestão de dados envolve a utilização de inteligência artificial para criar sistemas que aprendem e se adaptam continuamente. 

LLM (Large Language Models)

1. IA Generativa: Uso de modelos de linguagem avançados para gerar novos insights e automatizar processos. 
2. Outras IAs de gerações anteriores: Integração e atualização de tecnologias de IA mais antigas. 

Implementação de Programas

1. Continuidade dos programas afirmativos: Implementação contínua de programas direcionados. 
2. Dashboard & Analytics: Ferramentas avançadas para monitoramento e análise. 
3. Acompanhamento de metas e indicadores: Monitoramento constante da evolução das metas estabelecidas. 

Invista em uma estrutura de gestão de dados robusta 

A evolução da gestão de dados, desde a coleta inicial até a implementação de IA avançada, mostra um caminho claro para organizações que desejam se manter competitivas e eficientes.  

Cada nível representa um passo importante para utilizar os dados de forma mais estratégica e eficaz, permitindo uma melhor tomada de decisão e adaptação às mudanças do mercado. 

Para entender no detalhe cada nível e ter eficácia na sua gestão, invista na sua formação através da Aceleração de RHs. Este e outros frameworks atualizados só se encontram neste Programa. Comece hoje mesmo!