Medidas confiáveis, precisas e livres de preconceitos do desempenho profissional dos funcionários são notoriamente ilusórias. E embora as empresas estejam repletas de dados sobre seus funcionários, sua capacidade de traduzi-los em indicadores confiáveis de desempenho é, na melhor das hipóteses, um trabalho em andamento. Pesquisas mostram que as autoavaliações e as avaliações de supervisão do desempenho no trabalho se sobrepõem em apenas 4%. Embora a verdadeira meritocracia nas organizações seja impossível e o desempenho nunca seja totalmente mensurável, as organizações podem se tornar mais baseadas no mérito, mais justas e, em geral, mais bem-sucedidas se identificarem os KPIs sobre o desempenho em suas organizações e usarem os dados certos para medi-lo.
A meritocracia é importante. Pode-se esperar que uma empresa que recompensa talentos, esforços e conquistas supere aquelas em que predominam nepotismo, preconceitos sistêmicos, políticas tóxicas e pura incompetência; é só uma questão de tempo. O surgimento da análise de pessoas, as inovações no campo das tecnologias de RH, bem como a inevitável integração de algoritmos de IA e aprendizado de máquina às práticas de gerenciamento de talentos, são todos sinais do mesmo fenômeno subjacente: uma busca incansável por uma abordagem mais racional, justa e baseada em evidências para gerenciar trabalhadores e desbloquearpotencial humano no trabalho.
No entanto, medidas confiáveis, precisas e livres de preconceitos dos funcionáriosdesempenho no trabalho, essenciais para gerenciar o desempenho de forma mais justa, permanecem notoriamente ilusórias. De fato, apesar das ferramentas tecnológicas onipresentes, sem falar nas avalanches de dados, visualizações e painéis sofisticados, a quantificação confiável da criação de valor dos trabalhadores permanece tão distante das realidades de gerenciamento do mundo real hoje quanto era há 40 anos.
Com certeza, grandes empresas estão inundadascom dados desde sistemas de comunicação interna, software de gerenciamento de projetos, plataformas de pesquisa e até sensores, mas sua capacidade de traduzi-los em marcadores confiáveis do desempenho humano é, na melhor das hipóteses, um trabalho em andamento. Apesar dos claros avanços nolado tecnológico e algumas conquistas inegáveis na ciência de dados, ainda há uma grande lacuna entre a produção, o desempenho ou a geração de valor dos trabalhadores e seu sucesso profissional, status ou antiguidade. Peça a qualquer organização que identifique seus principais funcionários, incluindo gerentes e líderes, e prove sua seleção com evidências ou dados concretos, e eles olharão para você perplexos. Na maioria das organizações, o sucesso é mais provavelmente um reflexo da conquista de umconcurso de popularidade, ou aproveitar uma reputação forte, do que realmente contribuir para o sucesso da organização.
Para superar esse problema, primeiro é preciso identificar o que constitui um desempenho real e significativo, vinculado às metas de alto nível da organização. Isso significa criar um continuum de métricas de desempenho de funcionários individuais para equipes, divisões e toda a empresa.
Quantificando o teórico
Um motivo comum para esse déficit organizacional é o desempenho no trabalho, definido como a contribuição de um funcionário para a eficácia organizacional (incluindo não apenas sua capacidade de realizar tarefas valiosas com eficácia, mas também a boa cidadania e a ausência de tarefas prejudiciais oucomportamentos de trabalho contraproducentes), não pode ser medido diretamente, especialmente com base na observação espontânea ou intuitiva. O desempenho no trabalho é uma construção teórica, assim como felicidade, integridade ou narcisismo. Na melhor das hipóteses, podemos observar seus indicadores ou manifestações, mas observá-los com precisão requer os incentivos certos, um modelo, experiência, esforço e ferramentas de avaliação confiáveis que precisam ser refinadas e validadas internamente. Ou seja: não nossos instintos.
Como indicam décadas de pesquisas acadêmicas em psicologia organizacional, a maioriaabordagem comum quantificar o desempenho profissional de alguém é confiar em avaliações subjetivas, seja do funcionário (autoavaliação do desempenho) ou de seu gerente (avaliações de supervisão). A correlação típica entre autoavaliações e avaliações de supervisão do desempenho no trabalho é meramente0.22, o que se traduz em uma sobreposição trivial de 4% entre os dois. Em outras palavras, 96% da variabilidade na autoavaliação do desempenho profissional dos funcionários é não relacionado à forma como seus gerentes veem seu desempenho. Não é de surpreender que os funcionários geralmente se surpreendam quando descobrem o que seus chefes pensam sobre seu desempenho, uma sensação que os gerentes retribuem quando descobrem o que os funcionários pensam sobre seu próprio desempenho.
Grande parte dessa tensão decorre do fato de as organizações não se esforçarem para definir medidas quantitativas de desempenho em diferentes funções e níveis da organização. Isso só capturará parte do que poderia ser considerado o verdadeiro desempenho holístico do grupo ou do indivíduo. Sem KPIs quantitativos acordados, a avaliação de desempenho se torna ainda mais política, emocional e propensa a preconceitos.
Embora os funcionários geralmente sejammuito generoso em suas autoavaliações de desempenho, não há muita evidência da precisão superior das classificações de supervisão na medição dos trabalhadores verdade o valor ou a produção contribuídos, por meio da agregação de classificações de diferentes gerentes ou fontes, incluindo colegas, serão significativamenteaumentar a confiabilidade. Não é preciso dizer que não é apenas possível, mas também desejável, melhorar a forma como os outros nos veem por meio de fatores não relacionados ao nosso desempenho real no trabalho. Por exemplo, se você é chefe, ser amigável com seus funcionários, dar-lhes liberdade e flexibilidade e garantir que eles se divirtam no trabalho pode se traduzir em avaliações positivas de feedback de 360 graus sobre sua reputação, sem realmente aumentar o desempenho de sua equipe. O mesmo vale para o engajamento dos funcionários, que só se correlaciona com o desempenho da equipe na 0.3 (isso é apenas uma sobreposição de 9%).
Criando a hierarquia de necessidades da sua organização
Depois que as métricas de desempenho individuais são identificadas, o próximo problema desafiador é criar o tecido conectivo de KPI para negócios de alto nível, como KPIs financeiros, receitas, lucros, movimentação, crescimento e inovação.
Isso exige que as organizações definam uma hierarquia de KPIs quantitativos e qualitativos. O processo de definição de KPI precisa incluir quase todos na organização, do CEO aos funcionários da linha de frente, identificando quais métricas são importantes para sua função/equipe/divisão e como isso se relaciona com os resultados definidos como importantes em grupos relacionados. Essas definições então precisam ser validadas por uma equipe de análise (pelo menos para os KPIs quantitativos). Em seguida, ferramentas podem ser implementadas para medir continuamente essas métricas e fornecer feedback em toda a organização. Como o poder preditivo desses KPIs muda inevitavelmente com as condições de negócios, o processo de definição precisa ser repetido.
Também está claro queas pessoas não gostam ter seus dados do local de trabalho microanalisados, mesmo que vivam em um mundo no qual seus dados foram amplamente comercializados e comoditizados por aplicativos, telefones e dispositivos vestíveis. Alguns algoritmos de vigilância são, de fatoorwelliano. Não receber nenhum feedback sobre quais dados estão sendo coletados e analisados mina a confiança. E receber feedback — por exemplo, um e-mail automático que generaliza “você está em muitas reuniões” — pode banalizar a tecnologia que está sendo usada ou confirmar as suspeitas de que a tecnologia é intrusiva. Como resultado, os funcionários provavelmente considerarão as análises subjacentes assustadoras ou ruins. É por isso que o processo de definição de KPI deve ser transparente e inclusivo. Os executivos não devem pensar que podem criar métricas no vácuo ou que, só porque uma métrica é preditiva, é ético usá-la. Criar comitês de ética com membros independentes, participar de discussões regulares com as partes interessadas em toda a organização e admitir quando determinadas métricas são a melhor estimativa, em vez da métrica “certa” absoluta, são essenciais para construir uma organização mais justa, rápida e mais orientada por dados.
A complexidade cada vez maior do trabalho também consolidou a importância da colaboração eficaz e em grande escala para o sucesso organizacional. O sucesso ou o fracasso de grandes projetos tem menos a ver com o desempenho de um único indivíduo e mais com a forma como as pessoas trabalham juntas. O sucesso organizacional não é fundamentalmente um fenômeno individual. Portanto, avaliar e recompensar o desempenho no nível individual, embora necessário porque, em última análise, os indivíduos são os únicos que são pagos e promovidos, está cientificamente em desacordo com o que é realmente importante nas organizações modernas: trabalhar com outras pessoas, cooperar de forma eficaz e tornar os outros melhores.
