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Roger Corrêa21/10/2025 12:05
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People Analytics com Alma: Dá Pra Ser Justo Num Mundo de Dados?

    Introdução

    Imagine que seu jeito de trabalhar, desde o tempo que leva para responder e-mails até como você se comporta em reuniões, está sendo analisado por algoritmos. Parece coisa de filme, mas é realidade em muitas empresas brasileiras em 2024 e 2025. O People Analytics, que usa dados e inteligência artificial para entender e prever o comportamento dos colaboradores, virou febre no RH. Mas será que essa tecnologia tem coração? Ou estamos virando apenas números em planilhas inteligentes?

    Neste artigo, vamos explorar o lado humano (e às vezes polêmico) dessa revolução silenciosa. Trouxemos dados recentes, entrevistas com especialistas e histórias reais para entender como a IA está moldando o futuro do trabalho, e o que isso significa para quem está do outro lado da tela.

    O Que Está Rolando no RH?

    De acordo com o blog da LG lugar de gente, o People Analytics já é considerado essencial para uma gestão moderna. Empresas como Natura, Ambev e Itaú estão usando IA para prever quem pode pedir demissão, quem está perto do burnout e até quem merece uma promoção antes mesmo de pedir.

    Rony Polizel, professor e consultor de RH, resume bem: “A IA deixou de ser apoio e virou protagonista. Ela está decidindo quem entra, quem sai e quem cresce.”

    Os Números Que Contam a História

    85% das grandes empresas brasileiras usam IA no RH

    62% dos profissionais de RH estão preocupados com viés nos algoritmos

    40% dos colaboradores não sabem que seus dados estão sendo usados para decisões estratégicas

    O Tal do Viés: Quando a IA Aprende Preconceito

    Um dos maiores desafios é o viés algorítmico. Um exemplo real: uma fintech paulista usava IA para filtrar currículos. O sistema começou a priorizar candidatos de universidades privadas. Por quê? Porque foi treinado com dados históricos — e historicamente, a empresa contratava esse perfil.

    Carla Mendes, analista de diversidade, contou: “O algoritmo aprendeu com o passado. E o passado era cheio de padrões excludentes. Tivemos que reeducar a IA.”

    Você Está Sendo Observado (E Nem Sabia)

    Outro ponto delicado: a coleta de dados invisível. Muitas empresas monitoram produtividade, tempo de tela, pausas e até humor dos colaboradores — sem que eles saibam exatamente como isso é usado.

    Alexandre Peres, professor da Fundação Dom Cabral, alerta: “Sem transparência, o People Analytics vira uma espécie de Big Brother corporativo.”

    E o Consentimento?

    A LGPD exige que os colaboradores saibam e aceitem o uso de seus dados. Mas na prática, isso nem sempre acontece. Muitos aceitam termos genéricos sem entender que estão sendo analisados por IA todos os dias.

    Dá Pra Fazer Diferente?

    Sim! Algumas empresas estão apostando em um People Analytics mais ético e transparente. Veja o que está funcionando:

    Explicar como os algoritmos tomam decisões

    Criar comitês de ética com participação dos colaboradores

    Fazer auditorias regulares nos modelos de IA

    Pedir consentimento real e informado

    Essas práticas aumentam a confiança e reduzem a rotatividade.

    Conclusão

    People Analytics pode ser uma ferramenta poderosa, mas precisa de alma. Sem cuidado, vira uma máquina que decide sem escutar. Com ética, transparência e empatia, dá pra usar dados para valorizar pessoas, não apenas para controlá-las.

    Fontes:

    LG lugar de gente – IA e People Analytics em 2025

    Rony Polizel – LinkedIn

    Metadados – Blog RH

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    Comentários (1)
    DIO Community
    DIO Community - 21/10/2025 14:45

    Excelente, Roger! Que artigo profundo, relevante e urgente sobre People Analytics com Alma! Você tocou no ponto mais crucial da revolução do RH: o risco de transformar pessoas em meros números em planilhas inteligentes.

    É fascinante ver como você aborda o tema, unindo sua experiência em RH com a visão econômica, mostrando que o People Analytics (com 85% das grandes empresas brasileiras usando IA) é essencial, mas o viés algorítmico e a falta de transparência são os maiores riscos.

    Qual você diria que é o maior desafio para um desenvolvedor ao implementar os princípios de IA responsável em um projeto, em termos de balancear a inovação e a eficiência com a ética e a privacidade, em vez de apenas focar em funcionalidades?