Resumen Ejecutivo

10 de diciembre de 2025

Análisis del impacto del Programa de Gestión del Desempeño (PGD) en la productividad del Ejecutivo Federal

Autor: Alberto de Campos e Silva — Director: Lucas Henrique de Souza

Resumen elaborado por la herramienta ResumeAI, una solución de inteligencia artificial desarrollada por el Instituto Pecege orientada a la síntesis y redacción.

Este trabajo utilizó Análisis de Datos en Gestión de Personas para medir la productividad del Programa de Gestión del Desempeño (PGD) en el ejecutivo federal y compararla con la percepción de los gerentes. Se analizaron servidores con y sin PGD, detallando las modalidades de trabajo (presencial, parcial, remota) para medir el impacto de la política, según Gertler et al. (2018). La productividad medida se confrontó con datos de cuestionarios para comparar la eficacia percibida y la medida.

La gestión por desempeño ha evolucionado históricamente (Brandão y Guimarães, 2001), ganando fuerza en el sector público en las últimas décadas. Estudios como los de McClelland y Dailey (1972) ya exploraban la relación entre competencias y desempeño. Heinrich (2002) cita el programa Job Training Partnership Act (JTPA) de 1982 en EE. UU. como un hito en la gestión por resultados. En Brasil, el Decreto 5.707/2006 fue un precursor, instituyendo la Política Nacional de Desarrollo de Personal para alinear desarrollo y performance. La gestión de competencias, entendida como la capacidad de entrega del individuo, se ha convertido en un pilar de la gestión de desempeño (Silva et al., 2015).

El Programa de Gestión del Desempeño (PGD) fue formalizado por la Instrucción Normativa nº 1, de 31 de agosto de 2018, pero su adopción se aceleró por la pandemia de COVID-19 en 2020 para posibilitar el trabajo remoto. El PGD sustituye el control de asistencia por el enfoque en resultados y calidad (Brasil, 2022). El Ministerio de Gestión e Innovación en Servicios Públicos (MGI) recomienda su implementación, lo que refuerza la necesidad de estudios que evalúen la eficiencia de políticas públicas y sus costos y beneficios (Oliveira et al., 2024).

El PGD es un sistema de gestión que alinea estrategias organizacionales, entregas de unidades y planes de trabajo individuales, conectando la actividad del servidor a los objetivos de la institución (Oliveira et al., 2020). A pesar de su importancia, la literatura sobre su impacto cuantitativo es escasa, centrándose en percepciones y revisiones de literatura. Existe una confusión conceptual entre el PGD (herramienta de gestión) y el trabajo remoto (modalidad de trabajo). La literatura señala la preferencia de los servidores por el trabajo remoto por su flexibilidad, pero también informa de resistencia de la alta dirección y dificultades en el control de los equipos (Alves, 2024; Lima y Fajardo, 2022; Maranhão y Pantoja, 2024).

Un estudio que cuantifica la eficacia del PGD en una fundación pública federal proporciona subsidios para el MGI y la alta dirección. El Análisis de Datos en Gestión de Personas (HR Analytics) es el enfoque adecuado, ya que promueve la alineación estratégica y la toma de decisiones basada en evidencia (Suri y Lakhanpal, 2024). Al proporcionar una medida objetiva del impacto del PGD, esta investigación llena un vacío en la literatura y ofrece un modelo metodológico para futuras evaluaciones de políticas de gestión en el sector público.

La investigación es descriptiva, buscando analizar las relaciones entre variables sin la interferencia del investigador (Gil, 2025). Se adoptó un enfoque mixto, combinando datos cuantitativos (productividad) y cualitativos (cuestionarios, entrevistas) recolectados en paralelo (Creswell et al., 2021). El diseño fue de Levantamiento de Campo, enfocado en la asociación entre variables como modalidad de trabajo y productividad, sin pretensión de causalidad. Las técnicas de recolección fueron cuestionarios y levantamiento de datos primarios procesados y analizados (Malhotra, 2019).

La metodología se dividió en tres fases. La primera aplicó cuestionarios a todos los servidores y jefaturas para capturar la percepción sobre la eficacia del PGD. La participación voluntaria (132 de 314 encuestados, tasa del 42%) introdujo un sesgo de selección, centrando el estudio en el análisis interno del órgano. La segunda fase, cuantitativa, relevó la productividad individual analizando 529.160 documentos del Sistema Electrónico de Información (SEI) producidos por 299 empleados en 102 sectores, entre 2023 y mayo de 2025. La rotación de servidores en el PGD, exigida por el órgano, permitió la creación natural de grupos de tratamiento y control, posibilitando una evaluación de impacto robusta (Gertler et al., 2018).

El análisis inicial de los datos del SEI mostró una gran heterogeneidad en la producción de documentos entre sectores, lo que imposibilitó la comparación directa. Para resolver esto, los datos fueron normalizados, transformando la producción de cada sector en una escala estandarizada donde la media mensual era igual a uno. Esto permitió que el modelo de regresión lineal midiera el impacto del PGD en términos porcentuales. Se empleó el modelo de Mínimos Cuadrados Ordinarios (OLS) para estimar los coeficientes de cada modalidad de PGD (presencial, parcial, remoto) en comparación con el grupo de control (sin PGD).

La tercera fase, cualitativa y exploratoria, investigó puntos de inflexión en la serie temporal de la productividad. Se realizaron dos entrevistas libres y no estructuradas con gerentes clave (la responsable del sector de PGD y una coordinadora técnica) para plantear hipótesis sobre factores externos, como cambios normativos, que pudieran haber influido en la productividad. Los hallazgos de esta fase, debido a su naturaleza exploratoria, sirven como orientación para futuras investigaciones (Jung y Ramos, 2024).

El análisis de los cuestionarios reveló que los gerentes perciben el PGD como beneficioso para la productividad, asociándolo a una mayor motivación. Hubo desacuerdo en las unidades 1 y 3, con percepciones menos favorables, mientras que la unidad 4 demostró un apoyo consistentemente positivo. Esta percepción gerencial se alinea con otros estudios en el sector público. En el proyecto piloto del Instituto Federal Goiano, el “aumento de la productividad” fue destacado por servidores y jefaturas (Moraes et al., 2022). En la Secretaría de Ciencia, Tecnología, Innovación e Insumos Estratégicos en Salud (SCTIE/MS), el 52,9% de los servidores sintieron un aumento de productividad, percepción corroborada por los gerentes (Lima y Fajardo, 2022). Investigaciones en la Secretaría de Estado de Economía del DF y en el Tribunal Regional Electoral de Maranhão también encontraron resultados similares (Paro et al., 2024; Ribeiro et al., 2024).

El análisis cuantitativo mediante regresión lineal (OLS) demostró, con alta significancia estadística (p < 0,001), que los servidores en PGD produjeron, en promedio, un 14,7% más que los no participantes. Aunque el modelo explica una pequeña parte de la varianza (R² = 0,049) y los residuos no siguen una distribución normal, el gran número de observaciones (7.689) y el Teorema del Límite Central garantizan la robustez de los coeficientes estimados para la medición de impacto (Fávero y Belfiore, 2023). El modelo es, por lo tanto, confiable para afirmar que el PGD está asociado a una ganancia de productividad significativa en el organismo.

Desagregando por modalidad, el PGD Parcial fue el más productivo, con un aumento del 21% en relación con el grupo de control, seguido por el PGD Presencial (19%) y el PGD Remoto integral (9%), lo que sugiere que los modelos híbridos pueden optimizar los beneficios. Sin embargo, el hallazgo principal fue la extrema variabilidad de los resultados entre sectores. El gráfico de dispersión mostró que, dependiendo de la unidad, el PGD podría tanto aumentar como reducir la productividad. Esto evidencia que la eficacia del PGD depende del contexto de cada equipo y de la gestión aplicada, desaconsejando una política centralizada y uniforme para todo el órgano.

El análisis de la serie temporal de la productividad reveló una caída en octubre de 2024 y una recuperación a partir de febrero de 2025. Las entrevistas cualitativas plantearon hipótesis para estas fluctuaciones. La gestora del PGD señaló la edición de un nuevo acto normativo el 30 de octubre de 2024 y la implementación del sistema Petrvs en diciembre de 2024. La nueva norma restringió a los servidores en cargos comisionados a las modalidades presenciales, lo que, según la segunda entrevistada, pudo haber llevado a una reorganización del trabajo, concentrando tareas en los gestores (ahora obligatoriamente presenciales) y potencialmente retirando atribuciones de los servidores en teletrabajo.

Esta hipótesis sugiere que la caída de productividad en el PGD integral y el aumento en el presencial no reflejan un cambio en la eficiencia del programa, sino una consecuencia de la segregación funcional impuesta por la nueva regla. La productividad de los gestores aumentó por la concentración de trabajo, mientras que la de los servidores en teletrabajo disminuyó por una posible reducción de la demanda. La recuperación a partir de marzo de 2025 puede indicar una adaptación a esta dinámica o los efectos del sistema Petrvs. El hallazgo subraya cómo factores organizacionales y normativos externos influyen en los resultados de una política de gestión.

El eje central de la discusión es la disonancia entre la productividad medida y la percepción de los gerentes. El análisis por dirección reveló una paradoja: las unidades 1 y 2, con las mayores ganancias de productividad del PGD (28% y 23%, respectivamente), expresaron las percepciones más negativas. En contrapartida, la unidad 3, donde el impacto del PGD tendió a ser negativo, tuvo una evaluación positiva. Solo la unidad 4, la más productiva en volumen en el SEI, alineó percepción positiva y ganancia de productividad medida (10%). Este desalineamiento sugiere que los gerentes tienen dificultad para evaluar el desempeño objetivamente, basándose en intuiciones o en la sensación de pérdida de control sobre el equipo remoto.

Esta desconexión es un hallazgo crítico, ya que las decisiones estratégicas sobre el PGD pueden estar tomándose con base en percepciones erróneas. La literatura corrobora que muchos desafíos del teletrabajo son frecuentemente deficiencias de gestión preexistentes, amplificadas por el entorno remoto. La resistencia de los jefes y la dificultad para organizar y controlar actividades a distancia son barreras culturales que el PGD expone (Oliveira et al., 2020). Los resultados de este estudio, alineados con otras investigaciones cuantitativas que también encontraron ganancias de productividad (Marquese, 2019; Teixeira y Bacinello, 2024), refuerzan que el PGD es una herramienta eficaz, pero su éxito depende de una cultura de gestión orientada por datos y confianza.

El análisis sugiere que el cambio normativo de octubre de 2024, que restringe a los gerentes al trabajo presencial, podría haber sido perjudicial para la productividad general. La concentración de trabajo en los gerentes y la subutilización de servidores en teletrabajo indican una posible falla de gestión derivada de la regla. Recom

Referencias:
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Creswell, J. W.; Creswell, J. D. 2021. Diseño de Investigación: Métodos Cualitativo, Cuantitativo y Mixto. 2ª ed. Penso Editora, Porto Alegre, RS, Brasil.
Fávero, L. P.; Belfiore, P. 2023. Manual de Análisis de Datos: Estadística y Machine Learning con Excel®, SPSS®, Stata®, R® y Python®. GEN LTC, Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
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Resumen ejecutivo proveniente del Trabajo de Conclusión de Curso de Especialización en Gestión de Personas del MBA USP/Esalq

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