Resumo Executivo

Jonathan Holanda Rodrigues; Rafael Souza Coelho

Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

O objetivo deste projeto é investigar as contribuições do People Analytics para a gestão estratégica de pessoas, por meio de sua implementação em uma grande faculdade de medicina brasileira. O estudo busca evidenciar como a análise de dados organizacionais pode gerar insights para a gestão do capital humano, promovendo engajamento, empatia e alinhamento das equipes aos objetivos institucionais, além de apoiar decisões gerenciais baseadas em evidências. A pesquisa parte do pressuposto de que a transição de uma gestão baseada em intuição para uma abordagem orientada por dados é um diferencial estratégico, especialmente em setores complexos como saúde e educação.

A evolução tecnológica permitiu que as organizações substituíssem suposições por dados na tomada de decisão (Santos et al., 2017). Nesse cenário, a Gestão de Pessoas adota uma postura mais analítica. A integração de técnicas de análise de dados, sob o termo People Analytics, permite monitorar o desempenho, antecipar comportamentos, identificar lacunas de competências e alinhar a gestão de talentos às metas corporativas. Essa mudança posiciona a gestão de pessoas como um pilar para a competitividade organizacional (Davenport & Harris, 2007).

Conforme Larsson e Edwards (2021), People Analytics é uma abordagem que utiliza a coleta e interpretação de dados para aprimorar a gestão do capital humano, conectando o desempenho dos colaboradores aos resultados de negócio. A prática possibilita decisões mais precisas em processos como recrutamento, retenção e desenvolvimento. A capacidade de correlacionar indicadores de produtividade, engajamento e bem-estar com os objetivos estratégicos aumenta a eficácia das ações de RH e fomenta uma cultura organizacional orientada por dados e melhoria contínua (Martin & Stephen, 2003).

Um dos impactos da implementação do People Analytics é o fortalecimento do engajamento dos colaboradores. Com dados concretos, as organizações identificam padrões de comportamento e compreendem as expectativas dos profissionais (Bauer et al., 2019). Isso permite a criação de estratégias personalizadas de desenvolvimento e reconhecimento, que resultam em maior satisfação e comprometimento. Um alto nível de engajamento está diretamente associado à retenção de talentos, ao aumento da produtividade e a um ambiente de trabalho inovador (Schaufeli, 2013).

No setor da saúde, o uso de dados está consolidado em processos de gestão, da otimização de atendimentos à pesquisa clínica (Westra & Peterson, 2016). A aplicação de People Analytics em instituições de ensino da saúde é uma evolução natural, utilizando ferramentas analíticas para formar equipes mais engajadas e resilientes (Budal et al., 2018). A modernização de sistemas, como o e-SUS AB, demonstra a valorização da gestão da informação para aprimorar serviços (Araújo et al., 2019). Nesse contexto, a análise de dados sobre o capital humano é uma ferramenta estratégica para alinhar as equipes operacionais aos desafios de um ambiente de alta performance.

Este estudo é uma pesquisa aplicada, com abordagem quantitativa e objetivos descritivos e exploratórios, desenvolvido em uma faculdade de medicina. O foco foi a aplicação de People Analytics para construir e analisar indicadores de engajamento e empatia nas equipes operacionais. A metodologia transformou dados brutos em informações estratégicas para a tomada de decisão gerencial. A abordagem quantitativa foi justificada pelo volume de dados, permitindo a identificação de padrões e correlações estatisticamente significativas. A natureza exploratória permitiu investigar as relações entre variáveis do clima organizacional, enquanto o caráter descritivo apresentou um panorama da percepção dos colaboradores.

A coleta de dados foi realizada por um questionário estruturado, aplicado semanalmente via sistema interno. O instrumento foi dividido em três etapas. A primeira era uma avaliação de sentimento, na qual os funcionários selecionavam um de seis emojis (de baixíssimo a excelente) para expressar seu estado emocional. A segunda etapa focava em aspectos positivos, como “alta motivação”, “suporte da equipe” e “reconhecimento recebido”. A terceira etapa era dedicada a aspectos negativos, como “carga de trabalho excessiva”, “comunicação difícil” e “falta de reconhecimento”. O processo garantiu o anonimato e a confidencialidade das respostas.

A população do estudo abrangeu todos os colaboradores das equipes operacionais, com uma amostra estratificada para assegurar a representatividade de diferentes departamentos e funções. Essa estratégia permitiu análises segmentadas e a identificação de áreas que demandavam atenção. O volume de dados analisado ultrapassou 25.000 registros individuais, o que conferiu robustez estatística aos resultados. A análise foi centralizada no Microsoft Power BI, que permitiu o tratamento, a modelagem e a criação de dashboards interativos para a visualização dos indicadores de clima, engajamento, empatia e silêncio organizacional.

Para a análise estatística das associações entre variáveis qualitativas, como a relação entre “falta de reconhecimento” e sentimentos negativos, foi utilizado o teste de qui-quadrado (χ²). Este teste avalia se a frequência observada em diferentes categorias se desvia da frequência esperada. Foi estabelecido um nível de significância de 5% (p < 0,05), padrão em pesquisas de ciências sociais. Resultados com valor-p inferior a 0,05 foram considerados estatisticamente significativos, indicando que a probabilidade de a associação ter ocorrido por acaso é inferior a 5%.

A análise de mais de 25.000 registros revela um panorama complexo do ambiente de trabalho. O Índice de Clima Organizacional atingiu uma média de 5,04 em uma escala de 6 pontos, sinalizando uma percepção predominantemente positiva, alinhada à literatura que posiciona o clima como preditor de satisfação e desempenho (Bauer et al., 2019). A escala, de “Desapontado” (1) a “Entusiasmado” (6), permitiu quantificar o sentimento geral, e a média sugere um ambiente percebido como “Satisfeito”. A análise temporal deste índice, contudo, revelou oscilações, indicando que a percepção do clima é dinâmica.

Apesar do resultado geral positivo, a análise segmentada por área expôs heterogeneidades. Setores como Planejamento Pedagógico, Contabilidade, Negócio Shopping e Comercial apresentaram os menores índices de clima, indicando desafios localizados. Essa descoberta corrobora a visão de Larsson e Edwards (2021), que afirmam que o valor do People Analytics está em fornecer diagnósticos granulares para intervenções direcionadas. A identificação desses pontos de atenção permite que a gestão de pessoas desenvolva planos de ação específicos para melhorar a comunicação ou fortalecer a liderança nessas áreas.

O Índice de Engajamento, calculado a partir da proporção de sensações positivas e negativas, alcançou uma média de 90%, com variações entre 87% e 94%. Este dado sugere um alto nível de comprometimento das equipes, fator ligado a maiores índices de produtividade e retenção (Budal et al., 2018). A metodologia de cálculo ofereceu uma métrica intuitiva. Contudo, a análise por setor revelou vulnerabilidades, com áreas como Design de Produto, Experiência do Cliente e Jurídico apresentando índices próximos a 50%, o que demanda investigação das causas.

A análise de correlação forneceu insights sobre os impulsionadores do engajamento. Observou-se uma forte tendência de subida na relação entre “Progresso nas metas” e “Clareza nas prioridades”, indicando que objetivos claros são determinantes para a percepção de avanço. A correlação positiva entre “Orgulho do time” e “Bons feedbacks recebidos” demonstra o poder do reconhecimento. Em contrapartida, a análise revelou uma forte tendência de queda na relação entre “Pressão excessiva” e “Progresso nas metas”, confirmando que a sobrecarga compromete o desempenho. Esses achados validam teorias de gestão que apontam clareza, reconhecimento e equilíbrio como pilares da motivação (Martin & Stephen, 2003).

O Índice de Empatia, que mensura a qualidade das interações e do suporte percebido, atingiu uma média de 88%, variando entre 83,1% e 100%. Um dos achados mais relevantes foi a forte correlação entre os níveis de empatia e engajamento. As áreas com os menores índices de empatia, como Design, Experiência do Cliente e Jurídico, foram as mesmas com os menores níveis de engajamento. Isso sugere que ambientes com maior coesão, suporte mútuo e segurança psicológica fomentam maior comprometimento. O resultado reforça a importância de desenvolver competências socioemocionais, pois a empatia atua como variável mediadora para o desempenho e o bem-estar (Torres et al., 2021).

A análise de correlação para os sentimentos associados à empatia também revelou padrões. Relações como “Suporte da equipe” e “Resolução de conflitos” mostraram forte associação positiva, indicando que equipes solidárias são mais eficazes na gestão de divergências. A conexão entre “Bons feedbacks” e “Alinhamento de expectativas” sugere que uma comunicação empática é fundamental para que todos compreendam seus papéis. Esses dados fornecem um guia para a liderança sobre como cultivar um ambiente colaborativo: investir em comunicação aberta, promover suporte entre pares e usar o feedback como ferramenta de desenvolvimento.

Um dos resultados mais alarmantes foi o indicador de Silêncio Organizacional, refletido na baixa taxa de resposta ao questionário. A taxa média de participação foi de apenas 11%, chegando a 7% em dezembro de 2024. Este fenômeno representa um risco, pois compromete a validade dos dados e sinaliza uma desconexão entre os colaboradores e os canais de comunicação. Segundo Milliken e Morrison (2003), o silêncio organizacional decorre da percepção de que expressar opiniões é fútil ou arriscado, o que enfraquece a confiança na gestão.

A queda na taxa de participação ao longo do tempo sugere um desengajamento com o processo de escuta, possivelmente porque os colaboradores não percebem que suas contribuições geram mudanças. Manter uma taxa de silêncio elevada compromete a capacidade da gestão de tomar decisões baseadas em evidências representativas. Este achado alerta para a necessidade de revisar não apenas os instrumentos de coleta, mas todo o ciclo de feedback, garantindo que os resultados das pesquisas sejam comunicados e se traduzam em ações concretas de melhoria.

Este trabalho demonstrou que a aplicação de People Analytics em uma faculdade de medicina proporciona uma gestão de pessoas mais eficaz, especialmente no monitoramento do engajamento e da empatia. A análise quantitativa revelou um ambiente de trabalho com clima positivo e altos níveis de engajamento e empatia, mas também expôs vulnerabilidades em setores específicos e um preocupante nível de silêncio organizacional. Os resultados reforçam a importância de adotar uma visão granular, transformando dados em insights que orientem ações gerenciais direcionadas, como programas de desenvolvimento de liderança e revisão de processos de comunicação. A correlação entre clareza, reconhecimento, empatia e engajamento oferece um guia para as alavancas que impactam a performance e o bem-estar.

A implementação de dashboards interativos provou ser uma ferramenta poderosa para o monitoramento contínuo, permitindo que a instituição acompanhe a saúde organizacional em tempo real. No entanto, o desafio do silêncio organizacional evidencia que a tecnologia não é suficiente; é preciso cultivar uma cultura de confiança e escuta ativa. Recomenda-se, para pesquisas futuras, aprofundar a análise longitudinal dos indicadores e integrar dados qualitativos para enriquecer a compreensão dos fenômenos. Conclui-se que o objetivo foi atingido: demonstrou-se que a aplicação de People Analytics gera insights relevantes para a gestão do capital humano, promovendo maior engajamento e empatia nas equipes e fornecendo uma base sólida para decisões mais assertivas e fundamentadas em evidências.

Referências:
ARAÚJO, J. R., Filho, D. C., MACHADO, L. D., ROSA, & CRUZ, R. D. (2019). Sistema e-SUS AB: percepções dos enfermeiros da estratégia saúde da família. Saúde em Debate, 43(122), 780-792.
BAUER, T.; ERDOGAN, B.; COUGHLIN, D.; TRUXILLO, D. (2019). Human Resource Management: People, Data, and Analytics. Vol. 02. SAGE Publications.
BUDAL, A. M., MAZZA, V. D., BUFFON, M. D., DITTERICH, R. G., JOCOWSK, M., & PLUCHEG, V. (2018). Construção de novo modelo de mapa inteligente como instrumento de territorialização na atenção primária. Revista Baiana de Saúde Pública, 42(4), 727-740.
DAVENPORT, T. H., & HARRIS, J. G. (2007). Competing on Analytics: The New Science of Winning. Harvard Business School Press.
LARSSON, A. S.; EDWARDS, M. R. (2021). Insider econometrics meets people analytics and strategic human resource management. The International Journal of Human Resource Management.
MARTIN, S. (2003). Globalization and the Natural Limits of Competition. Edward Elgar Publishing.
MILLIKEN, F. J.; MORRISON, E. W. (2003). Shades of silence: A multi-level conceptualization of the phenomena of silence in organizations. Research in Organizational Behavior, 25, 1-25.
SANTOS, Q. A.; SILVA, T. O.; MARTINEZ, M. R. (2017). Big data na enfermagem: uma promessa para a gestão de recursos humanos. Jornada Científica e Tecnológica do Ifsuldeminas.
SCHAUFELI, W. B. (2013). What is engagement? In Employee Engagement in Theory and Practice (pp. 15-35). Routledge.
TORRES, D. R., CARDOSO, G. C., ABREU, D. M., SORANZ, D. R., & OLIVEIRA, E. A. (2021). Aplicabilidade e potencialidades no uso de ferramentas de business intelligence na atenção primária em saúde. Ciência & Saúde Coletiva, 26(6), 2065-2074.
WESTRA, B. L., & PETERSON, J. J. (2016). Big data and perioperative nursing. AORN Journal, 104(4), 286-292.

Resumo executivo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização em Gestão de Pessoas do MBA USP/Esalq

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