Superando a crescente lacuna de capacidade do HR com AI

Se você está na liderança de HR, já conhece a incômoda verdade: a lacuna entre o que sua organização espera e o que sua equipe realmente consegue entregar está aumentando, não diminuindo. Estão pedindo que você atue como parceiro estratégico no crescimento e na transformação dos negócios, enquanto lida simultaneamente com um volume sem precedentes de problemas complexos e emocionalmente intensos dos funcionários, tudo isso basicamente com o mesmo número de funcionários e as mesmas ferramentas que você tinha antes de a pandemia remodelar fundamentalmente o trabalho.

Não se trata de trabalhar mais duro ou ser mais eficiente; a conta simplesmente não fecha mais. A volatilidade pós-pandemia, a escassez crônica de habilidades e as constantes mudanças organizacionais colocaram os departamentos de HR em um modo de crise quase contínuo. Ao mesmo tempo, funcionários de cinco gerações diferentes estão exigindo uma personalização de nível de consumidor em tudo, desde benefícios até desenvolvimento de carreira, enquanto os líderes esperam que você resolva desafios estratégicos como planejamento de sucessão para uma força de trabalho que está envelhecendo, gerando resultados de negócios mensuráveis no curto prazo e preparando a força de trabalho para um futuro aumentado por AI.

Um desafio crescente para os resultados financeiros

A sobrecarga está aparecendo. Pesquisas recentes revelam que 84% dos líderes de HR relatam estresse frequente, 81% se sentem esgotados e 95% descrevem o trabalho como "muito trabalho e estresse". Outras pesquisas relatam que os departamentos de HR estão cada vez mais “sobrecarregados além da capacidade”, com os participantes relatando uma deterioração na qualidade e na eficácia de seu trabalho.

As implicações para as empresas são enormes, com a queda nas taxas de recrutamento e retenção de funcionários vinculada a uma equipe de HR sobrecarregada, tornando mais difícil para as organizações contratar adequadamente para as demandas atuais, sem falar no futuro. Com o custo mensal de uma vaga não preenchida variando de US$ 5.000 a US$ 25.000, dependendo da senioridade do cargo e do setor, e custos de substituição de até 200% do salário anual de um funcionário típico, obter o máximo dos funcionários existentes é absolutamente crítico.

O engajamento dos funcionários também está em declínio devido à falta de suporte, engajamento e clareza na carreira, com a demissão silenciosa (quiet quitting) tornando-se uma norma crescente. Essa está se tornando uma tendência preocupante, pois uma queda de poucos pontos percentuais no engajamento dos funcionários pode se traduzir em milhões de dólares perdidos em produtividade para uma empresa.

Claramente, algo precisa mudar e, cada vez mais, a resposta não é aumentar o número de funcionários ou adotar outra solução pontual. As organizações que estão saindo na frente não estão fazendo mais com menos; elas estão repensando fundamentalmente o que o HR faz, o que a AI faz e onde os dois se encontram.

A jornada do HR rumo à transformação por AI

Em qualquer conversa sobre HR e AI, é importante reconhecer o impacto limitado que a AI teve até o momento. Em uma pesquisa recente do Gartner com líderes de HR, 88% relataram não ter obtido nenhum valor comercial significativo com as ferramentas de AI, apesar das tentativas generalizadas de introduzir a AI em suas organizações. As ferramentas de AI impactaram tarefas de HR estritamente definidas, como atração e busca de talentos, triagem de currículos e anotações e resumos de entrevistas, mas a confiança continua sendo um impedimento fundamental para uma adoção mais ampla em funções mais complexas de gestão de força de trabalho.

Apesar disso, pesquisa após pesquisa, os líderes de HR continuam a expressar otimismo em relação à transformação de longo prazo das funções de HR com a AI e continuam a aumentar seus investimentos na tecnologia. O que muitas dessas organizações estão percebendo é que a transformação impulsionada por AI não é uma solução mágica e rápida para necessidades organizacionais antigas, mas sim uma ferramenta que pode ser integrada de forma cuidadosa e incremental aos processos existentes e reorganizados, à medida que as capacidades técnicas evoluem e as políticas e práticas de governança surgem. Essa abordagem reformula a transformação não como um estado binário alcançado ou não por um departamento de HR, mas como uma jornada de longo prazo de mudança incremental e melhoria de processos que gera benefícios crescentes ao longo do tempo.

Um caminho comprovado para o sucesso

Juntas, a MathCo e Databricks permitiram que uma ampla gama de equipes de HR integrasse a AI na estrutura de seus processos. A abordagem que descobrimos que oferece os melhores resultados ocorre em uma série de fases, cada uma baseando-se no sucesso das anteriores e entregando valor comercial incremental ao longo do caminho (Figura 1).

Fase 1: Construir a base de dados

É somente quando combinados com os ativos de informação proprietários da sua organização que os modelos de AI prontos para uso podem entregar o valor que você busca. Isso apresenta dois desafios para a maioria das equipes de HR: como reunir dados de funcionários de toda a empresa e qual a melhor maneira de garantir que essas informações confidenciais estejam devidamente protegidas.

As equipes de marketing há muito reconhecem esses desafios no que se refere aos dados dos consumidores. O padrão principal adotado pela maioria dessas equipes é construir um repositório centralizado de informações relevantes, conectadas em torno de um conceito compartilhado da identidade de um consumidor individual. Esse repositório de informações, frequentemente chamado de Customer 360, é facilmente adaptável para informações de funcionários.

No Employee 360, os dados dos funcionários são centralizados de toda a empresa. Informações estruturadas de vários sistemas operacionais são replicadas, assim como informações não estruturadas de uma variedade de sistemas de gestão e comunicação. Métricas e classificações úteis desses dados são extraídas, e insights preditivos também são gerados. O objetivo é tornar os dados brutos armazenados no Employee 360 mais fáceis de trabalhar imediatamente pelas equipes de HR e trazer alguma padronização para as interpretações críticas de sinais nas informações dos funcionários.

A governança de dados é absolutamente crítica aqui. Embora concentremos muita atenção em garantir que o acesso apropriado aos dados seja concedido e cuidadosamente auditado, também é fundamental prestar atenção à qualidade das informações no repositório. Tomar decisões sobre a força de trabalho com base em informações não confiáveis não é apenas prejudicial para os negócios, mas também pode ter implicações regulatórias e jurídicas para a empresa.

Fase 2: Revisitar os insights sobre a força de trabalho

Com uma base de dados sólida, confiável e segura estabelecida, o próximo passo é colocar essa base para funcionar. Em vez de continuar dependendo de relatórios manuais e análises pontuais, as organizações agora podem entregar produtos reutilizáveis de insights sobre a força de trabalho criados diretamente a partir do Employee 360, incorporando dados nos fluxos de trabalho críticos de HR onde isso mais importa: contratação, gestão de desempenho, remuneração, rotatividade e planejamento de força de trabalho.

Essa mudança faz mais do que apenas melhorar a eficiência. Para organizações que operavam com visibilidade de dados limitada, ela coloca a inteligência da força de trabalho no centro de cada decisão importante de HR, desenvolvendo a fluência analítica que os líderes, gerentes e analistas de HR precisarão daqui para frente. Ao mesmo tempo, a ampliação do acesso a uma fonte compartilhada e confiável de informações sobre os funcionários serve como um teste de estresse natural para os próprios dados.

No início desta fase, os tomadores de decisão inevitavelmente encontrarão descobertas que desafiam suas expectativas. Alguns desses desafios revelarão problemas reais de dados ou lógica que vale a pena corrigir. Com mais frequência, eles revelarão algo mais valioso: a lacuna entre suposições de longa data e como a força de trabalho realmente opera.

Ambos os resultados são construtivos. As organizações que passam por essa fase saem com dados mais limpos, instintos analíticos mais aguçados e, talvez o mais importante, uma equipe de liderança que viu em primeira mão onde o pensamento convencional falha. Esse é precisamente o modelo mental necessário para repensar os fluxos de trabalho de HR do zero.

Fase 3: Aumentar os fluxos de trabalho com AI

A organização agora está pronta para aproveitar a AI, mas ainda existem questões de confiança na tecnologia. Em vez de uma reformulação radical dos fluxos de trabalho de HR, o ideal é começar com a melhoria dos fluxos de trabalho de HR existentes, mantendo humanos no circuito para a interpretação dos resultados gerados por AI e para todas as tomadas de decisão críticas.

Embora um mapeamento exaustivo de todos os processos de HR fosse extremamente benéfico, esta fase geralmente começa com uma simples enumeração de fluxos de trabalho que possuem limitação de recursos e dependem bastante da interpretação humana das informações. Capturar esses fluxos de trabalho, trazê-los para uma ferramenta de gerenciamento de fluxo de trabalho capaz de utilizar AI e usar AI de forma seletiva para tarefas demoradas, repetitivas e interpretativas começa a trazer mais estrutura aos fluxos de trabalho e fornece a base para capturar benefícios mensuráveis para a equipe.

A transparência é fundamental nesta fase. Sempre que a AI for usada, os tomadores de decisão humanos devem ter acesso a detalhes não apenas sobre qual decisão foi tomada, mas também o porquê. Esses tomadores de decisão precisam da capacidade de fornecer feedback e correções para a AI, e esse feedback precisa ser usado para fazer o ajuste fino dos resultados ao longo do tempo. Nunca esperamos que a AI entregue resultados perfeitos e puramente determinísticos, mas, com o uso adequado do feedback, ela pode entregar resultados que superam a confiabilidade e a consistência de um profissional experiente. Mas leva tempo para chegar lá.

Fase 4: Construir processos otimizados para AI

Bastante tempo será dedicado à Fase 3, aprimorando os fluxos de trabalho existentes por meio de um uso mais limitado da AI. Benefícios consideráveis podem ser acumulados nesta fase, mas, à medida que as equipes se tornam mais confortáveis com o uso da AI e mais familiarizadas com seus próprios fluxos de trabalho, chega um momento em que a organização está pronta para uma reformulação radical em algumas áreas.

Nesse ponto, a conversa deixa de ser sobre onde a AI pode aliviar as restrições de recursos dentro da organização e passa a ser sobre como a AI pode ajudar a organização a transformar o HR e a gestão de pessoas em um diferencial competitivo.

Não existe um único caminho a seguir nesta fase, pois as necessidades de cada organização serão diferentes, mas, ao adotar a abordagem incremental descrita aqui, as organizações passam a ter a base de dados e tecnologia de que precisam para apoiar esse esforço. Elas também estabelecem a familiaridade e a confiança tanto da equipe de HR quanto dos líderes de pessoas em toda a empresa para explorar a ampla gama de oportunidades que a AI pode desbloquear para sua força de trabalho.

Aproveite a experiência da MathCo

Transformar este roteiro de quatro etapas em realidade exige mais do que intenção. Requer a base tecnológica certa para dar vida à estratégia. A MathCo preenche essa lacuna por meio do NucliOS, uma plataforma de AI de nível empresarial projetada para acelerar a transformação de negócios (Vídeo 1).

Vídeo 1. O NucliOS studio da MathCo, que apresenta blocos de construção modulares e blueprints pré-configurados

Em vez de começar do zero, o NucliOS aplica blocos de construção modulares e blueprints de HR pré-configurados que ajudam as organizações a passar rapidamente de dados fragmentados para uma visão Employee 360 unificada e segura. Essa abordagem reduz os prazos de implementação e garante que a base seja governada, confiável e ajustada às nuances exclusivas dos dados da força de trabalho.

À medida que as equipes avançam pelas fases seguintes, o NucliOS fornece aceleradores integrados que tornam a adoção de AI escalável e sensível ao contexto. Cada modelo e insight, desde recomendações de contratação até alertas de rotatividade, é transparente e explicável, permitindo que as equipes de HR mantenham total visibilidade sobre como a AI funciona e mantenham as pessoas envolvidas na orientação e no refinamento de seus resultados.

Alinhado com as quatro fases de transformação, o NucliOS oferece três ambientes integrados para apoiar o progresso contínuo:

• Data Studio automatiza e protege a base de dados.
• AI Studio operacionaliza modelos e garante que os loops de feedback humano permaneçam centrais.
• Decision Studio permite a criação de aplicativos personalizados que transformam insights maduros em ações estratégicas.

Juntos, esses recursos oferecem ao HR as ferramentas para evoluir seus processos no ritmo dos negócios, indo além da automação básica em direção à excelência impulsionada por AI, fundamentada em transparência, governança e inovação contínua.

Potencialize a transformação com o Databricks

Toda transformação de AI bem-sucedida começa com dados confiáveis e de alta qualidade. O Databricks fornece a base que torna isso possível: o ambiente seguro e governado no qual o Employee 360 ganha forma. Atuando como o hub central para todos os dados da força de trabalho, o Databricks unifica informações estruturadas e não estruturadas em todos os sistemas de HR, garantindo uma visão consistente, auditável e em conformidade com a privacidade da organização.

Criado sobre uma arquitetura lakehouse, o Databricks combina a confiabilidade do data warehousing empresarial com a flexibilidade dos data lakes, permitindo o compartilhamento contínuo de dados e a colaboração em tempo real entre as equipes. Controles de acesso robustos, rastreamento de linhagem e verificações de qualidade protegem as informações confidenciais dos funcionários, mantendo a transparência e a rastreabilidade necessárias para a conformidade regulatória.

Fundamentalmente, o Databricks vai além do armazenamento seguro. Sua profunda integração com recursos avançados de AI e machine learning permite que os dados fluam de forma segura e inteligente para ferramentas como o NucliOS, onde alimentam modelos preditivos, fluxos de trabalho com supervisão humana (human-in-the-loop) e a otimização contínua de processos. Esse equilíbrio entre proteção e inovação garante que os dados da força de trabalho não fiquem bloqueados, mas sejam ativados de forma responsável para desbloquear novos valores estratégicos.

Comece sua jornada de transformação de HR

A crescente lacuna de capacidade no HR não se fechará sozinha, mas com a base de dados certa, uma AI confiável e parceiros experientes, ela pode se tornar um catalisador para a mudança organizacional. A abordagem comprovada da MathCo, potencializada pelo Databricks, ajuda os líderes de HR a transformar visão em ação por meio de uma transformação de AI segura, transparente e escalável.

Se você está pronto para explorar como a AI pode reinventar o HR na sua organização, conecte-se com a MathCo para começar sua jornada rumo a uma força de trabalho mais ágil, orientada por dados e preparada para o futuro.

(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original