Durante décadas, o recrutamento foi tratado como uma arte subjetiva. A decisão final sobre uma contratação muitas vezes recaía sobre o "feeling" do recrutador ou a "química" sentida durante a entrevista. Embora nossa intuição tenha seu valor, depender apenas dela é um risco financeiro que as empresas não podem mais correr.
É aqui que o People Analytics revoluciona a área de Recursos Humanos (RH). A aplicação de estatística e análise de dados aos processos de gestão de pessoas reposiciona o recrutamento, que deixa de ser operacional e passa a ter impacto estratégico no negócio.
A seguir, vamos explorar como utilizar dados para eliminar vieses, reduzir custos e prever quem serão os seus melhores talentos.
O Que é People Analytics no Recrutamento?
People Analytics não é apenas criar planilhas coloridas sobre o número de vagas abertas. Trata-se de coletar, organizar e analisar dados para entender correlações e prever comportamentos.
No contexto de Talent Acquisition, o objetivo é responder a perguntas complexas com precisão matemática, saindo do nível descritivo para o preditivo:
Três Pilares Práticos para Melhorar o Processo de Recrutamento
Implementar uma cultura orientada a dados não exige, necessariamente, uma equipe de cientistas de dados no dia zero. Comece focando nestas três áreas críticas:
Otimização do Sourcing (Origem dos Candidatos)
Muitas empresas investem pesado em LinkedIn Ads, portais de vagas e agências, mas não sabem qual canal traz o melhor retorno sobre investimento (ROI).
A abordagem Analytics:
Em vez de medir apenas o volume de currículos recebidos por canal, cruze essas informações com dados de performance futura. Se a análise mostrar que seus desenvolvedores de melhor desempenho ("Top Performers") vieram, historicamente, de indicações internas, você já tem um insight claro: poderia redirecionar o orçamento de anúncios externos para programas de indicação estruturados.
Triagem Inteligente e Redução deVieses
O viés inconsciente é um dos maiores inimigos da diversidade e da qualidade técnica. Muitas vezes, bons candidatos são descartados logo no início por filtros que não têm correlação real com o sucesso na vaga (como a exigência de faculdades específicas).
A abordagem Analytics:
Utilizar dados históricos para verificar quais Hard Skills e Soft Skills realmente impactam a performance. Se os dados mostram que a formação acadêmica não influencia a nota de performance dos seus programadores sêniores, remova esse filtro. Isso amplia seu funil e aumenta a diversidade.
O resultado é um funil mais amplo, mais diversos e, frequentemente, mais qualificado.
Previsão de "Quality of Hire" (qualidade da contratação)
Esta é a métrica mais importante. Contratar rápido é bom, mas contratar alguém que performa bem e permanece na empresa é ainda mais relevante.
A métrica Quality Of Hire (qualidade da contratação) (QoH) pode ser modelada como uma função composta por várias variáveis:
Onde:
Ao monitorar o QoH constantemente, o RH pode ajustar o perfil ideal de candidato quase em tempo real.
Exemplo Prático
Imagine dois cenários distintos.
Cenário 1 – Mariana (Desenvolvedora Sênior)
Você contratou a Mariana para uma vaga de Desenvolvedora Sênior. Após 12 meses, estes são os dados coletados:
Com esses resultados, o cálculo seria:
Conclusão por Analytics: Mariana foi uma contratação excelente (Score 9 de 10).
O RH deveria investigar: De onde veio a Mariana?
Se ela veio de uma indicação interna, isso reforça que o canal de "Indicação" traz candidatos de alto QoH.
Cenário 2 – Carlos (Arquiteto de Software)
Agora, vamos ver o caso do Carlos, contratado para Arquiteto de Software.
Tecnicamente ele é muito bom, mas não se adaptou muito bem à cultura.
Com esses resultados, o cálculo seria:
Conclusão por Analytics: apesar de ter boa técnica (nota 8), o Carlos foi uma contratação de qualidade média/baixa (Score 5.7). Ele gerou custo de recrutamento, custo de treinamento e saiu rápido.
O RH deve investigar: O que deixamos passar?
Talvez o teste técnico estava com um peso muito alto na seleção, enquanto as perguntas sobre alinhamento cultural foram ignoradas.
O Stack Tecnológico Necessário
Você não precisa começar com modelos avançados de Inteligência Artificial. A maturidade analítica cresce com o tempo:
O Desafio Ético e a LGPD
Algoritmos aprendem com o passado. Se o histórico de contratações da sua empresa for enviesado (por exemplo, contratando majoritariamente homens para cargos de liderança), o algoritmo pode acabar reproduzindo esse mesmo viés. excluindo mulheres.
Por isso, o uso de People Analytics exige supervisão humana ética e deve estar em estrita conformidade com a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados). Os candidatos precisam saber quais dados estão sendo coletados e como serão usados.
Do Feeling ao Fato
O principal ponto é que o People Analytics não veio para substituir o recrutador. A empatia, a negociação salarial e a capacidade de vender a cultura da empresa continuam sendo habilidades intrinsecamente humanas e insubstituíveis.
A tecnologia entra para remover o trabalho braçal de triagem e fornecer uma "bússola" precisa. Em um mundo onde errar uma contratação pode custar até 3 vezes o salário anual do cargo, adotar uma mentalidade data-driven não é mais um diferencial, é uma questão de sobrevivência.
Como sua empresa mede o sucesso do recrutamento hoje?
Na NCS temos especialistas dedicados e as ferramentas necessárias para dar o avanço necessário para a sua empresa e realizar uma contratação de qualidade. Deixe suas dúvidas e entre em contato conosco para discutir como os dados podem transformar as contratações da sua empresa.
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Autor Cristian Guedes | Business Analyst da NCS Consultoria
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