ENQuando o algoritmo entra no RH, ele é ferramenta ou colega?
Painéis, sistemas e inteligência artificial chegaram à gestão de pessoas com a promessa de decisões baseadas em dados. A tese ouviu 10 diretores e parceiros de negócio de RH da indústria farmacêutica brasileira e conclui que esse People Analytics age como um ator: muda metas, tarefas e o próprio profissional. Disso nasce uma nova crise, a da hibridização. Explicada em 12 telas.
Pessoas (azul) e algoritmos (vermelho) passam a decidir juntos (roxo, na mesa do meio). Arraste para girar.
Ferramenta ou ator? Depende da lente com que se olha
People Analytics é o uso de dados, sistemas e algoritmos para decidir sobre pessoas: quem contratar, quem pode sair, como está o clima. A tese olha para ele com duas lentes ao mesmo tempo. Troque a lente e escolha um aspecto.
Tabela 12 e seção 1.6. Lente 1: Teoria da Construção Social da Realidade (Berger e Luckmann, 1966). Lente 2: Teoria Ator-Rede (Latour e Callon), que trata pessoas e coisas com o mesmo olhar. A rede é um esquema nosso.
Dez líderes de RH de dez farmacêuticas contaram como os dados entraram na rotina
Entre novembro de 2024 e janeiro de 2025, o autor entrevistou 6 diretores e 4 parceiros de negócio de RH (os HRBPs), quase sempre no escritório de cada um. Todos respondem ao presidente da empresa e nenhum se conhecia. Veja quem são.
Tabelas 10 e 11 e seções 2.3 e 2.4. As contagens são da tese. A numeração das empresas é a da Tabela 11; a tese não diz se a empresa 3 é a do entrevistado 03, então não ligamos as duas fileiras. Para preservar o anonimato, não mostramos gênero por pessoa (7 mulheres e 3 homens no total).
Faça o que o autor fez: leia uma fala e diga a que tema ela pertence
As entrevistas foram lidas e relidas no programa NVivo. Cada trecho ganhou um código, os códigos foram agrupados e, no fim, sobraram três grandes temas. Escolha o tema de cada fala.
Seções 2.5.1 a 2.5.5 e Figura 14. Os 11 subtemas são contagem nossa na Figura 14 (5 + 2 + 4). As falas foram traduzidas por nós do inglês da tese; as entrevistas foram feitas em português, mas a transcrição original não foi publicada. A tese diz que o software ajudou a organizar, mas a interpretação foi do pesquisador.
Antes de gerar valor, o dado precisa convencer
Nenhuma empresa adotou o People Analytics de uma vez. O caminho começa em dúvidas, passa por alianças e sistemas e, quando dá certo, reorganiza o RH. Depois, novas dúvidas aparecem e o ciclo recomeça. Toque em cada etapa.
Figura 15 e seção 3.1. As cinco etapas seguem a Figura 15, inspirada nos "momentos da tradução" de Callon (1986) e Latour. Falas traduzidas por nós do inglês da tese.
Muitos sistemas, pouca conversa entre eles
O People Analytics só existe quando vira coisa: software, painel, algoritmo. Os entrevistados citaram 15 ferramentas, e quase todos reclamaram de sistemas que não se falam. Cada barra mostra quantos citaram a ferramenta; toque numa.
"Usamos 10, 15, 20% do que ele pode entregar."E01, sobre o sistema de RH
Seções 3.1.2 e 3.1.3. Quem citou cada ferramenta é contagem nossa na lista da seção 3.1.3.2 (mais um uso de ChatGPT citado logo depois). "Visier" aparece na tese também como "Vizier". As marcas são as que os entrevistados citaram; a tese não avalia nenhuma delas.
Fatos em vez de impressões: os dados mudaram uma conversa com o presidente
Em uma das empresas, o presidente achava que um concorrente estava levando os talentos da casa. O RH olhou as 16 saídas no sistema de análise. Compare a impressão com os dados.
Seções 3.1.2, 3.2.2 e 4.2. O desenho das 16 saídas é nosso: a tese diz só que 1 das 16 pessoas era classificada como talento e que as 16 foram para empresas diferentes. As barras de tempo são proporcionais ao que os entrevistados contaram (para "em horas", usamos meio dia como referência, leitura nossa). Para a tese, essa objetividade não vem pronta nos dados: precisa ser validada e ganhar valor aos olhos das pessoas.
O algoritmo não só obedece: ele desvia, cria, assume e transforma
Inspirado em Bruno Latour, o autor mostra quatro jeitos pelos quais o People Analytics mexe no que o RH queria fazer. Escolha um e veja a meta entrar e sair do algoritmo.
Seções 3.2.3 e 4.2.3, a partir de Latour (2001), A esperança de Pandora. Os exemplos são dos entrevistados; o desenho do caminho é esquema nosso. Falas traduzidas por nós do inglês da tese.
Sistema sobrando, gente sem tempo
No dia a dia, a convivência entre pessoas e algoritmos esbarra em quatro tensões. O paradoxo que a tese destaca: o profissional está sobrecarregado enquanto o sistema fica subutilizado. Vire os cartões.
"[…] então hoje eu cuido da parte de operações, de remuneração e benefícios, sou parceiro de negócio das áreas funcionais, cuido de saúde e segurança e de frota […] é um monstrinho."E02
Seções 3.3.1 a 3.3.3 e Apêndice B. A faixa listrada mostra a faixa de 10 a 20% dita por E01, não uma medição. Os cinco blocos do dia de E02 são as cinco áreas citadas, sem tamanho real. Falas traduzidas por nós.
Uma sexta crise na escada das empresas: a da hibridização
O pesquisador Larry Greiner descreveu o crescimento das organizações como uma escada de fases e crises: cada período de crescimento planta a crise seguinte. A tese propõe um sexto degrau, a algoritmização, e com ele uma crise nova. Toque nos degraus.
Figuras 20 e 23 e seções 3.3 e 4.3. A tese usa o modelo de Greiner na versão de 1998. O próprio autor apresenta a sexta fase como uma lente teórica, não como um estágio universal comprovado. As alturas dos degraus são esquema.
Quanto mais humana a IA parece, mais fácil esquecer o que ela é
Antes de ver o resultado: como você chamaria a inteligência artificial que usa no trabalho?
Seção 4.3.1 e Figura 23. Os apelidos estão na seção 4.3.1, sem o código de quem falou. O controle é uma ilustração nossa da ideia da tese, o "paradoxo antropomórfico": as barras não têm números, só mostram a direção que o autor descreve.
Usar os algoritmos sem entregar a eles o julgamento
Profissionais de RH
Aprender a ler dados com senso crítico: saber de onde eles vêm, que vieses carregam e como o algoritmo transforma pessoas em números. Fazer as perguntas certas antes de pedir respostas.
Empresas
Governança de dados e de IA com dono, regras e papéis claros. Sistemas que conversam entre si e pilotos antes de espalhar uma ferramenta, como os entrevistados aprenderam.
Líderes de RH
Conduzir a mudança: traduzir a nova realidade para as equipes, lidar com resistências e investir em requalificação. Desenhar processos em que a máquina calcula e as pessoas interpretam.
Todos
Manter um "ceticismo humanista": usar a IA como ferramenta poderosa, nunca como oráculo. Garantir que toda decisão do algoritmo possa ser revista e contestada por uma pessoa.
O que esta pesquisa não diz
- Só ouviu quem decide. Diretores e parceiros de negócio de RH falaram; os empregados, que são medidos pelos sistemas, ficaram de fora. A tese pede essa pesquisa.
- Dez pessoas de um setor. A indústria farmacêutica tem hierarquia forte e muita regulação; o retrato não vale como estatística para outros setores.
- Um retrato de um momento. As ferramentas mudam rápido; o autor aposta que as dinâmicas humanas descritas duram mais.
- A crise da hibridização é uma proposta teórica. Ela organiza o que as entrevistas mostram, mas não foi medida nem comparada entre empresas. · observação nossa
- As falas passaram por duas traduções: do português para o inglês na tese e de volta para o português aqui. · observação nossa
Créditos
ASSI, Ilton Luiz. The hybridization crisis: people analytics as an actor in the resignification of Human Resource Management in the Brazilian Pharmaceutical Industry. Tese (Doutorado em Administração de Empresas), Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2025. Orientador: Prof. Dr. Almir Martins Vieira.
O trabalho teve apoio da CAPES. O autor usou o DeepL para melhorar a legibilidade do texto em inglês e revisou tudo; a licença do NVivo, comprada pelo autor, tem uma ferramenta de IA, mas a interpretação dos temas foi do pesquisador. Esta versão simplifica o trabalho para o público em geral; as falas completas e as referências estão no texto original.