Mais de metade das médias e grandes empresas europeias já utilizam people analytics, mas a integração consistente desta abordagem na decisão estratégica continua a ser exceção. Em Portugal, apenas 40% das organizações recorrem a esta metodologia e, mesmo entre as que a adotaram, predominam práticas básicas, centradas na recolha e descrição de dados.
As conclusões constam de um relatório europeu da Factorial, baseado em entrevistas a 800 líderes empresariais e decisores de recursos humanos (RH), que confirma um padrão recorrente: os dados existem, geram evidência, mas raramente orientam escolhas estratégicas.
Adoção acelera, maturidade fica para trás
Em média, 52% das empresas europeias com mais de 300 colaboradores já utilizam people analytics. Itália (60%) e Alemanha (59%) lideram a adoção, seguidas de França (48%) e Portugal (40%). Entre as organizações que ainda não recorrem a esta prática, entre 20% e 27% admitem fazê-lo num horizonte de dois anos.
Em Portugal, os resultados são claros: todas as empresas que utilizam people analytics reportam melhorias na decisão em RH e 98% referem ganhos de produtividade. Ainda assim, 58% reconhecem não dispor de dados suficientemente fiáveis para sustentar decisões estratégicas sobre pessoas.
O bloqueio não é tecnológico
Para Hugo Furão, Executive Director do DSPA, a explicação está longe da tecnologia. “A principal barreira à adoção de people analytics em Portugal continua a ser mais cultural do que tecnológica”, afirma à RHmagazine. A tomada de decisão em RH permanece fortemente ancorada na intuição, na experiência individual e em práticas históricas, o que faz com que os dados “sejam vistos como um apoio acessório e não como um elemento central do processo decisório”.
Helder Figueiredo, Human Resources Director da RodoCargo e da Atlantic e Vice-presidente da Associação Portuguesa de Gestão de Pessoas, partilha a mesma opinião. O subaproveitamento dos dados resulta “não por falta de tecnologia, mas por uma combinação de fatores estruturais e culturais profundamente enraizados”.
Um dos mais persistentes é a fragmentação da informação. “Em muitos casos, os dados existem, mas não estão preparados para análise: faltam definições comuns, qualidade consistente e modelos claros de governação”, descreve Hugo Furão. “Existe uma forte tradição de decisão baseada na experiência individual,
particularmente em contextos de liderança sénior, o que faz com que os dados sejam vistos como algo acessório. Como costumo dizer, ainda se tomam muitas decisões com base em ‘Guess+Estimation’ – uma mistura entre adivinhação e estimativa.”
O resultado é previsível. Como nota Helder Figueiredo, a fragmentação “gera problemas de qualidade, inconsistência de métricas e, sobretudo, uma baixa confiança nos dados”. Quando isso acontece, acrescenta, “mede-se porque é obrigatório, não porque ajuda a decidir”.
Hugo Furão aponta ainda a falta de literacia analítica, “tanto em RH como nos níveis de liderança, o que reduz a confiança nos dados como suporte a decisões críticas”, bem como a “forte pressão operacional do dia a dia, que faz com que a análise seja vista como algo pontual ou secundário, em vez de integrada de forma contínua nos ciclos de decisão”.
Que dados fazem realmente a diferença?
Mesmo quando os dados existem e são fiáveis, isso não garante utilidade. Para Catarina Canez, da unidade Data, Analytics & AI do grupo Brisa, a questão central não é a quantidade de informação disponível, mas a sua ligação direta à decisão.
“Em People Analytics, não existem dados intrinsecamente mais ou menos úteis – a utilidade depende sempre da estratégia da organização e das decisões que se pretende suportar”, explica. Na prática, ganham maior tração os dados diretamente ligados a decisões concretas, como workforce planning, mobilidade e talento, performance e produtividade, ou formação e desenvolvimento quando alinhados com objetivos de negócio.
Por outro lado, é comum existirem grandes volumes de informação -inquéritos extensos, indicadores muito granulares ou métricas históricas – que acabam por ter pouca utilização real, não por falta de qualidade, mas por não estarem claramente associados a decisões, prioridades estratégicas ou processos existentes. “O desafio não está é apenas recolher mais dados, mas também escolher os dados certos para o momento certo, alinhados com a estratégia e com a maturidade da organização”, resume.
Relatórios à “porta”
A distância entre dados e decisão surge, muitas vezes, antes mesmo da análise. Hugo Furão identifica um padrão recorrente: “Muitas organizações não começam com perguntas estratégicas claras. Recolhem dados porque os sistemas o permitem ou porque é necessário cumprir obrigações administrativas.” O resultado, acrescenta, é previsível: “Produzem-se relatórios descritivos que raramente conduzem à ação”.
O problema agrava-se “sem líderes que usem dados de forma explícita nas suas decisões e que legitimem esse comportamento, People Analytics acaba por ficar confinado a relatórios que poucos leem e quase ninguém utiliza”, observa Helder Figueiredo.
A proliferação de dashboards é sintomática. Como alerta Catarina Canez, “ter centenas de relatórios ou milhares de indicadores não é sinónimo de maturidade analítica – muitas vezes é exatamente o contrário. Quantidade não é qualidade”.
Essa utilização seletiva é também notada por Diogo Tavares Antunes, Director of People Analytics, Compensation & Performance no Santander Portugal. Em processos como promoções, avaliação de performance ou sucessão, “os dados são utilizados apenas quando reforçam a leitura já existente”.
O momento certo
Na prática, o impacto do analytics depende do momento em que entra no processo decisório. Para Diogo Tavares Antunes, os dados revelam todo o seu potencial quando suportam a execução da estratégia organizacional e ajudam a reduzir risco, custo ou incerteza. “Em áreas como o planeamento da força de trabalho, o reconhecimento, desenvolvimento e retenção de talento crítico, a identificação de perfis adequados para funções-chave ou a compreensão dos principais drivers de performance, os dados tornam-se um verdadeiro instrumento de gestão”, explica.
O cenário inverte-se quando a análise não é orientada para decisões concretas. Sem finalidade clara, contextualização para o negócio ou recomendações acionáveis, os dados tendem a ser ignorados. “Na maioria das organizações não falta tecnologia nem dados, falta foco”, resume.
Como acrescenta Hugo Furão, “se os dados não entram nos fóruns certos – comités executivos, ciclos de planeamento, revisões de performance – chegam sempre tarde demais”.
O que distingue quem usa bem os dados?
Apesar das perspetivas distintas, há um consenso claro: os dados não substituem o julgamento humano. “Os números nunca carregam totalmente a dimensão humana”, recorda Catarina Canez. O valor está na combinação: “dados para informar, pessoas para interpretar e decidir”.
Também Diogo Tavares Antunes defende que os dados “servem para reduzir vieses e pontos cegos, mas não para substituir o julgamento nem a experiência”. Por isso, sublinha, “people analytics só influencia decisões quando deixa de ser um produto de RH e passa a ser um instrumento de gestão”.
Para Hugo Furão, criar valor implica mudança organizacional. “People analytics cria valor quando gera mudança”, afirma. “E isso exige que os RH assumam também um papel de parceiro estratégico e consultor interno.”
Dados, IA e fator humano
Olhando para o futuro, Catarina Canez aponta que “uma cultura verdadeiramente orientada a dados exige líderes que confiem nos dados, decisões que os incorporem de forma sistemática e uma abertura para questionar intuições quando os dados mostram outra realidade.”
A inteligência artificial poderá acelerar análises e libertar tempo das equipas, mas não resolve o essencial. Hugo Furão deixa o recado: “A maturidade em people analytics será cada vez mais medida não apenas pela sofisticação tecnológica, mas pela qualidade da governação, pela ética no uso dos dados e pela capacidade de manter o fator humano no centro das decisões”.
Como conclui o responsável, “o people analytics deixou de ser uma tendência emergente para se afirmar como um elemento crítico da maturidade da função de recursos humanos“. No contexto português, “o desafio já não está tanto na ausência de dados, mas na capacidade de os transformar em decisões informadas, alinhadas com a estratégia do negócio e orientadas para a ação”.
Nas palavras do próprio, “isso exige uma evolução cultural, o desenvolvimento de novas competências nas equipas de RH e uma aproximação mais estreita entre dados, liderança e impacto organizacional. À medida que tecnologias como a inteligência artificial ganham relevância, o verdadeiro fator diferenciador não será a sofisticação das ferramentas, mas a forma responsável, ética e humana como as organizações escolhem usar os dados para melhorar decisões, potenciar talento e criar valor sustentável”.
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