CPO da Kaonavi fala sobre "inteligência de talentos": dados de pessoas deixam de ser "registros do passado" e passam a ser "previsões do futuro"

A posição de Inoue é clara. Até agora, muitas empresas pararam, na gestão de talentos, na etapa de centralizar as informações sobre as pessoas. Se for possível combinar dados e IA para indicar até mesmo "o que fazer em seguida", o RH conseguirá deixar de depender de intuição e experiência. Para isso, porém, é preciso que cada empresa acumule dados. Ao longo da entrevista, voltou-se repetidamente à questão de como preencher a distância entre esse "ideal" e a "realidade de que ainda faltam dados".

Perguntado sobre o que está acontecendo com a gestão de pessoas com a disseminação da IA, Inoue respondeu: "Estamos passando de uma época em que tudo era feito com base em intuição e experiência para uma em que se usam dados e IA para mobilizar as pessoas e aproveitar o seu potencial". A intuição dos veteranos e as experiências de sucesso do passado não são ruins em si. Mas muitas vezes não são reprodutíveis, e o grande ganho, segundo Inoue, é que, com dados e IA, as decisões passam a ter reprodutibilidade.

Como exemplo, citou os sinais de que alguém vai pedir demissão. Há um limite para captar apenas com intuição e experiência o indício de que "essa pessoa parece que vai sair". Se for possível saber que tipo de comentário ela faz com frequência ou como está se comportando, dá para agir de forma antecipada. Inoue vê esse tipo de uso como um dos lados positivos da aplicação da IA. Quando Iijima perguntou se isso significaria ter menos situações em que gestores passam três horas conversando entre si, sem saber se a conversa tem algum sentido, sobre "aquela pessoa parece meio arriscada", Inoue confirmou.

Iijima perguntou se a velocidade dessas mudanças é diferente no Japão e no exterior. Inoue respondeu que há diferenças, mas que a grande diferença está na forma de aproveitar os dados. No exterior, a digitalização dos dados está avançada. Já as empresas japonesas também têm os dados em si, mas muitas vezes eles são gerenciados em Excel ou em papel. Na visão de Inoue, se isso for devidamente transformado em dados, será possível aproveitá-los de uma forma que também se ajuste à cultura japonesa.

Segundo Inoue, a forma de coletar dados varia muito de empresa para empresa. Entre as que procuram a Kaonavi, há aquelas que ainda fazem a gestão em Excel ou em papel. Mesmo entre as que já implantaram um sistema, há casos em que os campos predefinidos são apenas preenchidos por preencher. Inoue diz sentir fortemente essa diferença no uso de dados.

Em meio à escassez de mão de obra, as empresas precisam pensar não apenas em contratar, mas também em como fazer as pessoas que já estão na empresa trabalharem e em como evitar que saiam. Quando Iijima apontou isso, Inoue afirmou que o nível das consultas recebidas recentemente mudou bastante.

Antes, as necessidades giravam principalmente em torno de "queremos digitalizar porque a transformação digital interna não avançou nada" ou "queremos tornar o trabalho mais eficiente". Recentemente, segundo ele, vêm aumentando consultas mais sofisticadas, como sobre a carreira de cada pessoa ou sobre o desejo de usar mais dados na análise de alocação.

Inoue organizou essa mudança em etapas. Primeiro, os dados começaram a se acumular por meio da centralização das informações sobre as pessoas e da melhoria da eficiência operacional. Na etapa seguinte, aumentaram as consultas sobre como aproveitar esses dados. E, mais recentemente, vêm crescendo as consultas sobre a etapa posterior. Com as funções de análise, passou a ser possível entender as tendências da empresa, mas a discussão sobre "e então, o que devemos fazer em seguida?" não avança com facilidade. Como a expectativa em relação a isso é grande, a Kaonavi também está pensando seu produto de forma a conectá-lo à inteligência de talentos.

Segundo Inoue, o conceito original de gestão de talentos consiste em centralizar as informações sobre as pessoas e definir como aproveitar os dados acumulados. Aproveitar significa definir metas e fazer avaliações com base nelas, gerenciar as competências de cada pessoa, realizar a alocação, entre outras coisas. Recentemente, porém, esse significado vem sendo entendido de forma reduzida, e ainda são muitos os casos em que se pensa que "centralização de dados = gestão de talentos".

Os dados coletados giram principalmente em torno de avaliações passadas, competências, gostos e preferências da própria pessoa e informações de testes de aptidão. Inoue explicou que a gestão de talentos é o sistema que cria um estado em que todas as informações relacionadas a uma pessoa estão reunidas e que faz a gestão disso.

Sobre como isso é usado na prática, Inoue disse o seguinte. Uma empresa que fazia definição de metas e avaliações internamente em Excel passa a digitalizar isso na Kaonavi e automatiza o fluxo de trabalho. Ou então, currículos e históricos profissionais anteriores à contratação estavam salvos em PDF em algum lugar, de modo que, se alguém quisesse vê-los, ninguém conseguia acessá-los; esses documentos passam a ser reunidos na Kaonavi para que qualquer pessoa possa consultá-los. Mas, na realidade, muitas empresas param por aí. Ainda não chegaram à etapa de projetar como vão aproveitar os dados e de pensar quais dados precisam guardar para isso.

Inoue explicou a inteligência de talentos como algo em que a IA extrai inteligência dos dados relacionados às pessoas e transforma a tomada de decisão da organização. Já existe a caixa onde guardar os dados, os dados já estão se acumulando, e também já existem ferramentas de visualização e análise. Até agora, porém, só era possível chegar à análise da situação atual. O ideal, segundo ele, é um estado em que se indique o que fazer daqui para a frente.

Do lado das empresas, contudo, nem mesmo a centralização de dados é suficiente ainda. Sobre por que lançar a inteligência de talentos neste momento, mesmo assim, Inoue explicou que deseja criar um "modelo circular". Suponha, por exemplo, uma empresa cuja taxa de rotatividade esteja aumentando. Antes, o processo terminava na visualização, e o RH se esforçava para pensar por que a rotatividade estava alta e como reduzi-la. Com a inteligência de talentos, a proposta é apoiar até o ponto de oferecer sugestões como "talvez haja esta possibilidade".

No entanto, sem dados suficientes, também não é possível oferecer sugestões suficientes. Justamente por isso, a ideia é lançar a função antes e mostrar claramente que "sem reunir mais dados nesta área, não dá para saber se esta possibilidade está correta". Quando Iijima resumiu dizendo que "isso cria uma razão para ter de inserir os dados e acaba dando um empurrão nas empresas", Inoue respondeu: "Exatamente; hoje, a razão para inserir dados é fraca". Criar essa razão, segundo ele, também leva à percepção de que é possível aproveitar os dados.

Inoue chama isso de "Talent Intelligence Infinite Model". Associa-se inteligência à centralização de dados para gerar sugestões. Em seguida, mais dados são registrados, e sugestões melhores são geradas. É esse ciclo que se busca. Inoue afirmou que esse conceito é uma ideia bastante nova, mesmo em comparação com outras empresas. Como imagem de produto, pode parecer um salto, mas, na base, está a intenção de aumentar o valor do registro de dados.

Perguntado novamente sobre o que a inteligência de talentos tornará possível, Inoue respondeu: "A gestão de talentos e a gestão de informações sobre pessoas até agora tratam inevitavelmente do passado. O que queremos fazer daqui em diante é prever o futuro". Essa, segundo ele, é a forma mais fácil de entender. Explicou que a grande diferença está em, em vez de parar no registro de que alguém tem tais resultados ou experiências no passado, ser possível prever que "nesta posição, a pessoa poderá obter melhores resultados" ou "talvez ela possa buscar este tipo de carreira".

Sobre o mecanismo de previsão, Inoue ressalvou que a PoC acaba de começar e que isso ainda está pela frente. Ao consultar uma IA de uso geral ou usá-la para trocar ideias, as respostas costumam ser genéricas. A Kaonavi reúne informações sobre as pessoas, incluindo gostos e preferências e informações de personalidade, além de avaliações passadas, definições de metas e até seus resultados. Usando tudo isso, é possível oferecer sugestões sobre a carreira mais adequada para aquela pessoa e sobre em que posição ela poderá brilhar.

Inoue também mencionou que a Kaonavi foi implantada em cerca de 4.500 empresas. A PoC está avançando com base na ideia de que, reunindo o histórico de uso nessas empresas e o know-how dos membros internos que dão suporte aos clientes, talvez seja possível realizar algo que uma IA de uso geral não consegue.

Como desafio para avançar com a inteligência de talentos, Inoue citou primeiro o aspecto técnico. Muitas empresas estão desenvolvendo produtos que usam IA generativa, mas a própria IA generativa ainda está evoluindo rapidamente. Há muitas incertezas, e é difícil lidar com elas.

Outra dificuldade, segundo ele, é ter como pressuposto o modelo de emprego japonês. No exterior, é possível fazer muitas coisas tendo como eixo as competências, a experiência e a carreira de cada pessoa. Já no Japão, a mobilidade no emprego não é tão alta quanto no exterior. Em vez de focar no que cada pessoa vai fazer, inclusive mudar de emprego, a perspectiva predominante é como maximizar o potencial de quem já está na empresa. Por isso, Inoue disse sentir que é difícil oferecer sugestões nesse contexto.

Nesse ponto, Iijima perguntou como dar recomendações quando, além da variável das pessoas, outras variáveis, como as regras próprias da empresa, as posições em aberto e quem está nos cargos acima, também variam de empresa para empresa. A resposta de Inoue foi que, antes de tudo, é importante registrar devidamente na Kaonavi a visão da empresa e sua MVV. Se não estiver registrado, tendo isso como eixo, o que cada departamento busca e o que deve acompanhar como KGI e KPI, isso não se conecta à carreira e às metas individuais. Por isso, a abordagem atual é permitir que essas informações sejam registradas de forma adequada.

Quando Iijima disse que "o primeiro passo é perceber que é preciso fazer isso, e quem inserir os dados sai ganhando", Inoue concordou. Muitas empresas ainda não compreendem plenamente o valor dos dados. Talvez estejam inserindo dados como parte da rotina diária de trabalho, mas Inoue disse que gostaria que inserissem os dados tendo em vista como eles serão aproveitados.

Complementando a explicação, Inoue afirmou que quer oferecer valor às empresas com dados e IA, mas não acredita que isso permita realizar todo o trabalho. Na visão dele, de 20% a 30% do trabalho humano certamente permanecerá. A decisão final e a criação das regras internas de RH, por exemplo, são partes em que as pessoas precisarão continuar dando suporte. Por isso, a diretriz de avançar com dois eixos, o produto e o suporte feito por pessoas, continua a mesma.

Perguntado sobre a diferença em relação à inteligência de talentos proposta por outras empresas, Inoue afirmou que a parte de aproveitar como funcionalidade os dados acumulados já vinha sendo oferecida como gestão de talentos. O que eles chamam de inteligência de talentos é ir além disso e oferecer sugestões sobre como a empresa deve agir para fazer o negócio crescer.

Como exemplo, citou a taxa de rotatividade. Mesmo que a taxa de rotatividade de uma empresa seja de 10%, não se sabe se isso é alto ou baixo. A Kaonavi tem mais de dez anos de histórico de apoio a clientes e os dados específicos daquela empresa. Com base nisso, primeiro avalia se os 10% são altos ou baixos. Se forem baixos, indica quais são os fatores; se forem altos, indica onde estão os problemas e como agir para reduzi-la. Inoue pretende oferecer isso como a lógica da inteligência de talentos.

Como produto, segundo ele, serão principalmente funções que utilizam agentes de IA. Se fosse apenas para responder como reduzir a rotatividade, não haveria muita diferença em relação a uma IA de uso geral. Por isso, a proposta é primeiro mostrar a posição atual, isto é, se o número atual é bom ou ruim, e, se estiver acima de outras empresas, sugerir os fatores com base nos dados acumulados na Kaonavi. Esse é o objetivo. Quando Iijima perguntou se isso significaria que, ao perguntar algo cujo mérito quem está há muito tempo dentro da empresa não consegue avaliar, seria possível receber recomendações como "não está ruim", "é preciso melhorar aqui" e "também é preciso fazer isto", Inoue confirmou. A meta final, disse, é tornar-se uma infraestrutura de apoio à tomada de decisão.

Sobre o que deve surgir em breve, Inoue afirmou que a empresa já anunciou publicamente que vai lançar agentes de IA. Entre os temas citados estão a rotatividade, mencionada anteriormente, e a análise de alocação de pessoas.

Inoue considera a análise de alocação algo extremamente difícil. Não se sabe se transferir determinada pessoa para determinado departamento vai melhorar os resultados da empresa. Até agora, as decisões eram tomadas com base em intuição e experiência, ou ouvindo em reuniões individuais (1on1) o que a pessoa diz que "gostaria de fazer" e buscando transferi-la para um departamento em que sua motivação aumente. Mas não se sabe se, como resultado da transferência, a pessoa vai obter resultados ou se não vai conseguir se adaptar ao novo ambiente e deixará de apresentar resultados. Usar dados para aumentar essa probabilidade tornou-se um grande tema, segundo ele. Inoue contou, rindo, que há cerca de dez outros temas em estudo, mas que ainda não pode revelar o conteúdo.

Iijima, que também administra uma empresa, comentou que devem aumentar as situações em que os próprios executivos usarão a ferramenta. Inoue explicou que o público principal da Kaonavi são os gestores de linha de frente, como gerentes de departamento e chefes de seção, além de cada um dos funcionários. Dito isso, afirmou que, no âmbito de RH, há camadas como executivos, diretor de RH, departamento de RH, gestores de linha de frente e funcionários, e que os executivos certamente querem ver o estado dos dados.

Uma grande preocupação destacada por Inoue é o plano de sucessão. A quem confiar a próxima gerência deste departamento? Do ponto de vista da gestão corporativa, quem será o próximo membro da diretoria? Se for possível indicar candidatos e mostrar, caso se decida promover determinada pessoa, quais perspectivas lhe faltam hoje e como desenvolvê-la, isso seria extremamente valioso para os executivos. Inoue disse que essa é uma área em que também quer atuar, com uma perspectiva voltada à alta gestão.

Perguntado se o papel das pessoas também mudará com a disseminação da IA, Inoue respondeu que "vai mudar bastante". Até agora, gastava-se muito tempo coletando dados, e não sobrava muito tempo para a decisão final. Daqui em diante, os dados estarão reunidos, e possibilidades e sugestões também surgirão automaticamente. Como a decisão final será tomada pelos membros da gestão e do RH, será possível concentrar o tempo nisso.

Em relação ao departamento de RH, Inoue aponta que, embora devesse dedicar tempo ao diálogo com cada pessoa, há muito trabalho administrativo. Em março, por exemplo, o RH fica ocupado com as transferências de abril, as avaliações de fim de período e a definição dos salários anuais do próximo ano, sem margem para pensar nas próximas ações. Ele acredita que esse trabalho administrativo diminuirá bastante com a automação e que aumentará o tempo para dialogar com as pessoas e para pensar em quais ações de RH podem resolver os problemas.

Iijima apontou a diferença de que, no exterior, predomina o modelo baseado em funções (job-based), com a lógica de combinar as capacidades individuais, enquanto no Japão é comum trabalhar em equipe para obter resultados, e perguntou como isso afeta o uso da IA. Inoue também reconheceu que no Japão é comum trabalhar em equipe. Dito isso, afirmou que, desde a pandemia de covid-19, aumentou o número de empresas que adotaram o trabalho remoto (embora recentemente também haja um movimento de volta ao escritório), e que se tornou muito importante tornar visível o que os membros da equipe pensam e em que são bons. Se isso continuar invisível, tarefas que a pessoa não quer fazer ou em que não é boa acabam sendo atribuídas a ela, e a produtividade de cada um não aumenta.

Inoue também mencionou que se diz que, daqui a 40 anos, a população economicamente ativa será 40% menor. Se a forma de trabalhar no Japão não mudar, não será possível manter a mesma produtividade de hoje. Como aumentar a produtividade de cada pessoa é uma questão importante para a forma de trabalhar japonesa, e ele disse ter um forte desejo de apoiar isso.

Quando Iijima comentou que "a diferença entre as empresas que conseguirem adotar isso e as que não conseguirem deve ficar grande" e perguntou o que o RH e os executivos deveriam preparar agora, Inoue respondeu: "Sinceramente, os próprios dados". Isso tem pouca relação com já ter ou não um sistema implantado; pode ser em Excel ou em papel, mas o importante é começar a coletar informações sobre as pessoas. Esse, segundo ele, é o verdadeiro primeiro passo. Quando Iijima acrescentou que também seria importante registrar os dados de uma forma que facilite o aproveitamento posterior, Inoue concordou e disse que a Kaonavi pode orientar até mesmo empresas que ainda vão demorar a implantar um sistema.

Sobre perceber efeitos na rotatividade e nas vendas, Inoue respondeu: "Percebemos, claro". A taxa de rotatividade é um número visível e fácil de entender, mas os efeitos imediatos de transferências e alocações são difíceis de enxergar. Isso porque não é possível fazer um teste A/B comparando a alocação da mesma pessoa neste ou naquele departamento. Ainda assim, o acerto ou não da alocação acaba se refletindo nos resultados do departamento e, por extensão, aparece como contribuição para as vendas da empresa como um todo. Por isso, Inoue acredita que é possível chegar, no fim, a um estado em que os resultados sejam fáceis de entender.

Por fim, perguntado sobre a visão de médio prazo, Inoue apresentou a visão da Kaonavi de ser uma solução que busca "maximizar o poder das pessoas nas organizações japonesas". Concretamente, a ideia é construir um formato em que a inteligência se apoie, na forma de diversas funções, sobre uma plataforma de pessoas.

Como resultado, Inoue disse que deseja criar uma sociedade em que cada pessoa que trabalha possa perceber o próprio potencial. Ficaria feliz se a Kaonavi pudesse ser uma das palavras-chave para isso. Ele quer criar um estado em que cada pessoa perceba "então eu tinha este potencial" ou "então também havia este caminho de carreira" e possa se entusiasmar com o próprio crescimento. Essa é a perspectiva de Inoue para os próximos 3 a 5 anos.