Em nossa publicação – Otimizando a gestão de pessoas com advanced analytics – apresentamos uma visão macro de como é possível identificar padrões robustos do comportamento de colaboradores de forma automática utilizando Inteligência Artificial (IA). E agora, vamos aprofundar a análise aplicando a mesma estratégia de decodificação, dos dados isolando os indivíduos por departamento para responder a seguinte pergunta:

 Quais fatores mais influenciam a satisfação profissional nos 10 diferentes departamentos de uma empresa?

Os dados utilizados nessa análise foram disponibilizados na plataforma Kaggle – uma rede colaborativa para projetos de data Science. O dataset apresenta informações de uma empresa Canadense, portanto os resultados são diferentes da realidade brasileira, mas mesmo assim podemos traçar um padrão nas informações encontradas, percebendo como é o comportamento dos colaboradores dentro da realidade Canadense.

Análise

Tipicamente, os processos de análise de dados multivariados (com diversas variáveis) são complexos, isso por que a possibilidade de combinações entre as variáveis se torna extraordinariamente grande. Quem nunca se perguntou sobre a influência do salário no desempenho ou satisfação dos profissionais e ficou sem resposta por pensar em várias outras coisas relacionadas?

Durante o processo de confecção da análise, sempre recomendamos fazer cruzamento simples entre os fatores para tentar inferir a olho nu se existe alguma tendência, pois a visão/cognição humana é uma máquina de detecção de padrões.

Na figura abaixo cruzamos as médias de satisfação de cada setor.


Vemos que existem dois grupos de satisfação, mas a diferença é muito baixa e é quase impossível tomar qualquer decisão sobre esses resultados por dois motivos.

  1. Não há uma ligação direta entre os resultados e otimização da performance da empresa, pois as atividades de cada departamento são muito diferentes.
  2. Não é possível identificar ou inferir os motivos dessa desigualdade neste nível de visualização.

Abaixo fizemos mais um cruzamento, agora os níveis de satisfação foram separados por departamento em relação às faixas salariais (visão ainda macro).

Nesta visualização, temos mais algumas pistas sobre os fenômenos de satisfação. Por exemplo, os pesquisadores no P&D e a turma da Produção estão aparentemente satisfeitos com salários mais baixos e os Contadores e TI não tornam-se mais felizes com o aumento da faixa. Por outro lado, Recursos Humanos, Suporte e Vendas valorizam mais a questão salarial. Todas essas hipóteses ainda são bastante genéricas, porém já nos guiam em direção de saber quais fatores que levam a esses resultados.

Ranking de fatores por departamento

Utilizando a plataforma de inteligência artificial VORTX chegamos aos seguintes resultados de ranqueamento de fatores:

Estes departamentos tem em comum a grande influência da satisfação na continuidade da empresa.

Agrupamos todos os departamentos em que a variação na satisfação motivaram uma alta variação na decisão de sair ou permanecer na empresa. Para não ficar muito longa a análise, escolhemos apenas Marketing para mostrar o que o algoritmo encontrou por baixo deste ranking.

Ao todo, foram dois grupos com as seguintes diferenças:

Profissionais de Marketing com baixa satisfação. Cor escura = horas trabalhadas por mês em escala de 100-310), cor clara = notas recebidas na última avaliação em escala de 0-10).
Profissionais de Marketing com boa satisfação. Cor escura = horas trabalhadas por mês em escala de 100-310), cor clara = notas recebidas na última avaliação em escala de 0-10.

A seguir são apresentados os demais departamentos:

Conclusões e recomendações

Acreditamos que a Inteligência Artificial pode gerar ambientes melhores de trabalho, com pessoas mais felizes e produtivas, fazendo aquilo que são mais aptas a fazer. Nossa pesquisa buscou insights sobre o que move as pessoas em cada departamento e chegamos nas seguintes conclusões:

  • O nível de satisfação é possivelmente o principal fator de saída dos profissionais de Administração, Contabilidade, Marketing e Recurso Humanos. Necessitando novas rodadas de processamento omitindo a variável: “deixou a empresa”.
  • A equipe de P&D, Suporte e a área Técnica apresentaram grande sensibilidade a nota da última avaliação feita pelos seus superiores.
  • A equipe Técnica e de TI têm sua satisfação bastante atrelada ao tempo de empresa, abrindo a possibilidade de um novo estudo para buscar a causalidade desta relação. Ex. se a satisfação aumenta o tempo na empresa ou ao contrário.
  • A equipe de Suporte não tende a deixar a empresa por motivos de satisfação profissional.
  • O Departamento de TI é o mais sensível às promoções de carreira.
  • MarketingProdução apresentam sensibilidade em relação as horas trabalhadas e a nota de feedback dos superiores.
  • Vendas tem sensibilidade ao tempo de empresa e faixa salarial não importando a quantidade de horas trabalhadas, nem mesmo o número de projetos ou a nota da avaliação.

Como recomendação, vale lembrar que estes dados representam a realidade de uma empresa canadense. Novas pesquisas devem ser executadas em setores específicos no Brasil coletando estas e outras variáveis que possivelmente possam trazer insights ainda mais profundos dos comportamentos encontrados.

Quem é a Aquarela Analytics?

A Aquarela Analytics é pioneira e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vortx e da metodolgia DCIM (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Scania e Grupo Randon (automotivo), SolarBR Coca-Cola (alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Votorantim (energia), dentre outros. Fique atento às novas publicações diárias da Aquarela Analytics no Linkedin e assinando a nossa Newsletter mensal! 

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