A Target, uma rede de lojas de varejos nos Estados Unidos enviou um catálogo dos seus produtos para grávidas para uma adolescente de 16 anos, contendo os seus famosos cupons.
O pai, indignado, pois a filha nem namorado tinha, procurou a loja e registrou sua reclamação de forma veemente, alegando, inclusive, que aquela atitude da empresa poderia até despertar desejos em uma menina.
A loja se desculpou e se redimiu presentando toda a família com produtos e cupons da loja.
Menos de um mês depois, o pai voltou ao estabelecimento. Agora era ele que pedia desculpas, pois, realmente ele seria avô em pouco tempo.
Recentemente assisti uma palestra de um ex-diretor do Facebook, que afirmou empresa sabe até quem vai se separar brevemente.
Eles usam essa informação para enviar anúncios de produtos voltados para o segmento de solteiros.
A Ciência a serviço do comércio
Qual é a mágica? Bola de cristal, búzios, tarot, runas?
Não. Tecnologia!
O que essas empresas fazem é aplicar um modelo preditivo.
Um modelo preditivo é, de forma simplificada, uma função matemática que pode ser aplicada a uma grande quantidade de dados soltos. A ideia é evidenciar padrões capazes de apontar as próximas tendências.
É como se fosse possível prever com eficiência o futuro, de forma matemática, com probabilidade e estatística.
E quando o volume de dados é realmente alta, a probabilidade de “prever o futuro” é muito alta.
Prevendo o futuro
A quantidade de cliques dados, as páginas visitadas, a demora que uma imagem ficou na tela antes de avançar, o tipo de fotos postadas, o que curtiu ou deixou de curtir são informações utilizadas pelas empresas acima – e outras – para saber, com uma precisão espantosa, se a menina está grávida ou se o casal vai se separar.
Ou seja, a soma das ações, interações e conexões registradas digitalmente das pessoas, são compreendidas em uma nova dimensão e permite que a empresa avalie essas informações de forma estratégica.
É possível prever quando você será promovido?
O que é interessante dessas histórias é que as empresas não apenas usam essa tecnologia para identificar as necessidades dos clientes e customizarem suas ofertas.
As organizações estão realizando análises preditivas em todas as áreas da empresa com vistas a detectar fraudes, gerenciar estoques, identificar produtos que já não estão mais satisfazendo o mercado, perceber a disposição do cliente começar a consumir um determinado serviço e gerenciar melhor seus colaboradores.
Isso mesmo que você leu. Essa tecnologia já é utilizada por muitos RHs. A metodologia é similar a utilizada na área de negócios.
Fazendo a mágica acontecer
Inicia-se com a organização dos dados que a empresa já detém de todos os seus empregados, desde sua entrada até o momento presente. Depois, acrescentam as informações públicas disponíveis na internet, seja nas Redes Sociais, nos buscadores ou outras fontes.
Todas as informações são importantes: cursos realizados, posições ocupadas, ocorrências disciplinares, avaliação de desempenho, interações nas redes sociais, estado civil atual e pretérito, comportamento político, e-mails que envia e recebe, idade, tempo entre uma promoção e outra, livros que lê, sites que navega e tudo o mais que você imaginar.
Depois esses dados são analisados sob a ótica da gestão de pessoas para se ter uma visão mais estratégica do papel e histórico de cada colaborador dentro de uma empresa.
O resultado dessa análise subsidia os macros processos de gestão de pessoas, tais como: programas de reconhecimento; ações de capacitação e desenvolvimento; programas de motivação e satisfação; retenção de talentos e programas de ascensão profissional.
E já está acontecendo
Assisti a pouco uma apresentação dessa metodologia adotada por uma grande empresa. A empresa analisou os dados históricos de todos os seus gestores do alto escalação e identificou o que a história deles tinha em comum.
Em seguida considerou os dados dos profissionais que estavam a um ou dois degraus abaixo do primeiro grupo.
Assim, a metodologia “prevê” que aqueles que se ‘comportaram’ como o grupo base serão os futuros altos executivos da empresa. Os identificados participam de um programa especial de desenvolvimento. Quando surge uma vaga, o RH fornece à área demandante, uma pequena lista daqueles que já estão prontos segundo a metodologia, que é chamada de people analitics.
Outro exemplo
A diretoria de uma outra firma não estava convencida da eficiência desse modelo. Argumentava que o risco seria muito grande. E se não desse certo?
O diretor de RH sugeriu dividir as novas promoções em dois grupos. Metade pelo método tradicional de recrutamento e seleção e metade pela metodologia de people analitics.
O acompanhamento sistemático dos dois grupos não apontou nenhuma diferença significativa entre eles, seja em performance; em retenção de talentos; aquisição, manutenção ou satisfação de clientes.
A única diferença gritante entre as duas metodologias era o custo. A gestão de talentos feita pelo people analitics é muito mais barato a médio e longo prazo.
E agora?
Não é de hoje que paira sobre nossas cabeça a preocupação em sermos substituídos por robôs, como registramos no artigo Não espere pelo futuro.
E essa realidade parece cada dia mais próxima. Vide os Chat GPT e a infinidade de aplicação da Inteligência Artificial.
O avanço da tecnologia é inexorável. Cabe nos adaptarmos a ela e usá-la a nosso favor.
No caso específico, trata-se de termos a consciência que estamos em um grande reality e que não existe mais vida privada. Tudo que fazemos e que de alguma forma teve algum registro eletrônico (postagens, fotos, compras, passeios, palestras, peças, baladas, opiniões, consumo, restaurantes, hotéis, leituras, visitas, cursos, o que usamos, o que deixamos de usar, o que lemos, o que partilhamos, o que curtimos e muito mais) será considerado na sua carreira. Favorável ou desfavoravelmente.