Uma pesquisa global da HireVue mostra que 72% dos profissionais de RH já utilizam Inteligência Artificial em suas atividades em 2025, um salto expressivo em relação aos 58% registrados em 2024. Apesar desse avanço, o relatório 2025 Global Human Capital Trends da Deloitte revela um paradoxo: 66% dos executivos consideram que os novos contratados não estão preparados tecnicamente, e apenas 7% afirmam estar de fato avançando na reinvenção do papel do gestor. Esse contraste deixa claro que, embora a adoção de tecnologia esteja acelerada, ainda existe uma lacuna importante na capacidade das empresas de transformar dados e ferramentas digitais em insights estratégicos e práticas efetivas de gestão.
É nesse cenário que muitas vezes surge a confusão entre People Analytics e Inteligência Artificial. Embora ambos lidem com dados, cada um oferece um tipo de abordagem diferente. No People Analytics, é o analista quem escolhe variáveis, interpreta resultados e gera conhecimento para o negócio. Já a IA aprende sozinha a partir de dados históricos, identifica padrões e recomenda ações de forma autônoma. Em outras palavras, enquanto o Analytics é mais controlável, a IA é mais sofisticada e autônoma, mas também menos transparente.
Isso significa que não existe uma abordagem “melhor” em termos absolutos. O que existe é o que faz sentido para o momento e os desafios Startups em fase inicial, com poucos dados e necessidade de análises ágeis, se beneficiam mais do Analytics tradicional, que é simples de aplicar e fácil de comunicar a líderes. Já scale-ups ou corporações globais, que lidam com grandes volumes de informação, podem extrair muito mais valor de algoritmos de IA, capazes de prever comportamentos e recomendar ações com maior acurácia. O segredo está em reconhecer o estágio da organização e escolher a ferramenta adequada para aquele contexto.
O perigo está em acreditar que a tecnologia resolve tudo sozinha. Modelos de IA podem reproduzir vieses já presentes nos dados históricos, e isso não é apenas hipótese. Pesquisas da Universidade de Washington já documentaram algoritmos que discriminavam candidatos com base em gênero e nomes associados a pessoas negras. Para evitar distorções como essa, é essencial que o RH atue com senso crítico: garantindo curadoria diversa de dados, aplicando modelos explicáveis, testando em sandbox antes de levar insights para decisões reais e monitorando os resultados de forma contínua.
Nesse ponto, vale lembrar: a decisão final nunca é da máquina. Ela continua sendo nossa. O papel do RH não é apenas operacionalizar relatórios ou contratar tecnologia, mas assumir um lugar estratégico na mediação entre dados, pessoas e cultura organizacional. Afinal, de que adianta prever turnover se a empresa não consegue atuar na raiz dos problemas?
Outro equívoco comum é acreditar que basta acompanhar dezenas de métricas para ter uma área de People Analytics robusta. O que observo em empresas de diferentes portes é justamente o contrário: excesso de indicadores sem ligação direta com o negócio geram dados vazios e a complexidade para serem monitorados, acaba trazendo mais problema que soluções. Em geral, Startups em estágio inicial devem focar em velocidade e qualidade de contratação. Scale-ups precisam olhar para engajamento, retenção de talentos críticos e tempo até a produtividade de novos contratados. Indústrias devem priorizar absenteísmo, segurança e produtividade. Multinacionais ganham quando medem sucessão de lideranças, diversidade avançada e employer branding. Não é sobre medir tudo: é sobre medir o que realmente importa.
Mais do que uma escolha entre People Analytics e Inteligência Artificial, o verdadeiro desafio está em construir um RH consciente, ético e estratégico, que saiba fazer as perguntas certas, e saiba quando recorrer à estatística tradicional, quando acionar o algoritmo e, principalmente, quando questionar ambos. A tecnologia pode oferecer velocidade e previsões, mas nunca substitui o julgamento humano. No fim, são as nossas decisões que definem se esses recursos serão catalisadores de transformação ou apenas mais uma onda passageira no mar da inovação.
Giovanna Gregori Pinto, fundadora da People Leap – foto – Renato Junque/ Divulgação.
Fonte: TI INSIDE Online - Leia mais
