As empresas sempre procuram a melhor maneira de avaliar o potencial dos empregados. Os gestores buscam entender como suas equipes podem contribuir com a organização e, assim, identificar líderes de alto potencial e desempenho ao longo do caminho. Muitos conhecem e usam a matriz 9 box, por exemplo, para cruzar informações do desempenho passado com o potencial de liderança. As pessoas que a ferramenta identifica como promissoras são frequentemente aquelas que a companhia investe com treinamento adicional e programas de desenvolvimento de talento.
Mas esses métodos ainda são válidos? Assim como os locais de trabalho se transformaram, a forma como medimos o valor de um funcionário também precisa mudar. Acreditamos que muitas empresas não têm identificado adequadamente pessoas e comportamentos — e, assim, não conseguem avaliar com maior precisão o valor potencial de um empregado para a organização. Especificamente, a estrutura tradicional dos relatórios organizacionais costuma limitar a visibilidade dos gestores em relação a como os funcionários influenciam outras equipes e contribuem com elas. É preciso desenvolver novas métricas no local de trabalho que permitam que os líderes tenham uma visão mais completa.
Algo que ajuda a identificar o impacto do funcionário dentro da organização é entender como ele colabora com os outros e os influencia. Esta última característica, em particular, é algo que a pesquisa da Korn Ferry identifica como uma maneira importante de identificar funcionários com potencial de liderança.
Ganhamos um caminho privilegiado para isso quando a TINYpulse (provedora desoftware que ajuda as empresas a medir o sentimento no local de trabalho e o reconhecimento entre pares por meio da pulse survey, pesquisa pequena e específica), em parceria com a Microsoft Workplace Analytics, decidiu examinar a relação entre feedback, colaboração e desempenho dos funcionários. A TINYpulse forneceu à Microsoft números agrupados de uma ferramenta chamada Cheers for Peers, por meio da qual os empregados podem enviar “saudações” uns aos outros como forma de reconhecer o bom trabalho. A TINYpulse rastreou quantos elogios foram trocados entre funcionários na empresa durante seis meses.
Para entender como o reconhecimento entre empregados se relaciona com a influência organizacional, a Microsoft analisou como o número de saudações trocado na TINYpulse se correlacionava com a centralidade da rede no e-mail e a rede de reuniões durante o mesmo período. Centralidade de rede é um índice usado para mensurar aqueles com maior influência com base no número de conexões que possui e o número de conexões que suas conexões têm — como o algoritmo PageRank da Google, mas para pessoas.
O estudo encontrou que o número de elogios que um empregado recebia era altamente correlacionado com a influência elevada da rede. Isso significa que as pessoas que ganhavam maior número de saudações dos colegas atuavam como eixo de comunicação por toda a organização e eram fundamentais para a realização do trabalho. Examinando um pouco mais, descobrimos que o número de interações internas agrupadas também era altamente correlacionado com o tanto de elogios recebidos. Talvez não seja surpreendente que isso reforce a noção de que quanto mais colaboravam com os colegas mais eram reconhecidos por outros no trabalho.
Aprendemos que funcionários com alto grau de consideração tendem a contribuir com toda a organização, mas também queríamos respostas a outras duas perguntas: que comportamentos nos fazem acreditar que certos funcionários são talentosos? E como os gestores podem se beneficiar dessas informações, particularmente no que se refere à identificação de líderes potenciais?
Na segunda fase da pesquisa, a TINYpulse forneceu à Microsoft uma lista dos funcionários com melhor desempenho, identificados como aqueles com alto potencial de liderança. A lista foi combinada com dados comportamentais de cronogramas e emails e, em seguida, anonimizada e agrupada.
Para o segmento go-to-market, que representa os funcionários em funções de venda e marketing, descobrimos que aqueles com o melhor desempenho gastavam uma média de 25 horas, por semana, com e-mail e cronograma; aproximadamente 14 horas por semana com colaboração interna; e cerca de 12 horas por semana com colaboração externa. Estes números eram semelhantes aos de baixo desempenho.
No entanto, houve duas grandes diferenças. Primeiro, os profissionais de alto desempenho gastavam quase quatro horas por semana a mais com colaboração interna em vez de externa. Eles tinham redes internas maiores (uma média de 27 conexões), o que indica que eram mais influentes na empresa do que seus pares. Para comparação, o tamanho médio da rede da amostra de funcionários identificada como de baixo desempenho era de 20.
Segundo, os indivíduos de alto potencial no grupo “go-to-market” gastavam 34% mais tempo com grupos de engenharia e produtos do que a média da equipe. Isto é particularmente importante no negócio altamente competitivo de software como serviço, o que requer uma colaboração bem estreita entre aqueles que interagem com os usuários, os compradores e a concorrência e as pessoas que compõem o produto.
“Analisando esses dados, pudemos quantificar comportamentos específicos na base de grupos de alto desempenho que favorecem o desenvolvimento de liderança e cria oportunidades de gestão”, diz David Niu, CEO da TINYpulse. “Entender o que está por trás do melhor desempenho nos ajuda a identificar os comportamentos certos para encorajar e recompensar, o que significa abrir oportunidades de desenvolvimento a mais pessoas”.
Investimentos em desenvolvimento de liderança aumentaram 14% em 2014, de acordo com a Bersin by Deloitte. A demanda atual de talentos de alto desempenho é ainda agravada pelos recém-formados que entram na força de trabalho a cada ano. Para que as empresas tenham sucesso, devem inovar na forma como identificam, treinam e retém funcionários de alto desempenho através de novas abordagens baseadas em dados. Os traços de alto desempenho são multidimensionais, matizados — e às vezes escondidos. Embora esteja nos estágios iniciais, a poderosa combinação de feedbackauto-relatado dos funcionários e medidas objetivas colhidas através de cronogramas agrupados e atividades de e-mail pode fornecer uma imagem mais completa de desempenho e potencial. Juntos, podem ajudar a desvendar os mistérios em torno do que constitui o melhor e mais brilhante talento.
Chantrelle Nielsen conduz a pesquisa e estratégia da Workplace Analytics, nova categoria de produtividade organizacional da Microsoft. Ela liderou o gerenciamento de produtos, o marketing e várias outras funções da VoloMetrix à medida que crescia e era adquirida pela Microsoft. David Niu é CEO da TINYpulse. Si Meng é gerente de pesquisa da Microsoft Workplace Analytics. Ela tem interesse especial em usar a análise para aumentar a produtividade e colaborar com a felicidade dos funcionários.
Fonte HBR