Todo mundo prega "eficiência da força de trabalho" — Tradução: Mais demissões. Aqui está uma solução melhor.

Quando vemos líderes de alto escalão do governo e da indústria prometendo aumentar a eficiência, a associação automática pode ser que eficiência da força de trabalho equivale a cortes de empregos. Mas raramente é esse o caso.

Demissões generalizadas não são, por si só, uma receita para a eficiência. Na verdade, podem levar exatamente ao oposto: à perda de profissionais de alto desempenho ou de talentos essenciais.

Dito isso, a eficiência está em alta — e por um bom motivo. As empresas estão sendo afetadas por novas tecnologias, mudanças nas tarifas, queda na produtividade e inflação. Nestes tempos incertos, encontrar maneiras de extrair mais dos seus funcionários costuma ser uma questão de sobrevivência.

Em sua essência, eficiência é um conceito complexo, mas absolutamente crítico. Muitas empresas não conseguem entendê-la e medi-la. Obter mais com menos exige pensar e usar dados de forma diferente, com uma ajudinha da IA .

Veja como as empresas podem aproveitar os dados para aumentar a eficiência da força de trabalho da maneira certa.

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Antes de uma empresa fazer qualquer coisa em nome da eficiência , ela deve analisar o panorama geral. A pergunta-chave: qual problema você está tentando resolver?

Afinal, eficiência significa coisas diferentes para empresas diferentes. Um fabricante de móveis pode ter como meta produzir o máximo de cadeiras possível, enquanto outro decide priorizar a qualidade em vez da quantidade.

Mas, com muita frequência, o objetivo de fato dos exercícios de eficiência se torna a redução de custos. Demitir 10% dos seus funcionários pode gerar economias a curto prazo, mas, a longo prazo, é extremamente difícil reduzir custos e obter melhores resultados.

Substituir talentos de alto potencial pode custar a uma empresa até três vezes o salário do funcionário que está saindo. Quando as empresas consideram o custo total de recrutamento, treinamento, tempo de proficiência para novos contratados e perda de produtividade, a redução de pessoal desordenada costuma ser o caminho menos eficaz.

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2. Entenda as pessoas e os recursos que você realmente tem

Mesmo depois de trabalhar com análise de pessoas por mais de uma década, ainda me surpreende quantas organizações desconhecem sua própria força de trabalho. Muitas grandes empresas têm dificuldade até mesmo para obter uma contagem precisa de funcionários permanentes e temporários em diferentes unidades de negócios.

Enquanto isso, as empresas continuam a definir funcionários em termos de "funções" rígidas, em vez de pensar em termos de "habilidades ". O cargo de alguém pode ser "representante de suporte ao cliente", por exemplo, mas seu conjunto de habilidades subjacentes inclui conhecimento do produto, habilidades interpessoais, conhecimento técnico, etc.

Em um momento em que a tecnologia está mudando os empregos da noite para o dia, empresas inteligentes estão usando cada vez mais a IA para catalogar as habilidades dos funcionários e adequá-las a funções novas e em evolução. Em vez de demitir aquele representante de suporte ao cliente, por exemplo, elas estão requalificando e transferindo talentos para vendas ou desenvolvimento de negócios.

Essa abordagem gera dividendos claros. Além de terem mais que o dobro de probabilidade de alocar talentos de forma eficaz, organizações baseadas em habilidades têm cerca de 50% mais chances de aprimorar processos que maximizam a eficiência.

3. Conecte pessoas com resultados de negócios

Talvez não haja maneira mais importante e negligenciada de melhorar a eficiência do que esta: unir pessoas e dados empresariais.

Dados pessoais são todas as informações sobre o que os funcionários fazem, como seu desempenho e contribuições. Dados empresariais são todos sobre como eles trabalham — métricas como números de vendas, satisfação do cliente e lucratividade.

Em muitas empresas, essas informações permanecem isoladas . O RH é responsável pelos dados pessoais, enquanto as áreas de finanças, operações e vendas e marketing acumulam dados comerciais. Somente quando uma empresa rompe esses silos, combinando dados pessoais e de trabalho, é que surge uma imagem real de seus funcionários.

Aqui está um exemplo real da Cartier, joalheria de luxo. Para suas centenas de lojas em todo o mundo, a empresa integrou dados de pessoas e dados de ponto de venda. Isso permitiu que a empresa verificasse quais locais apresentavam melhor desempenho, além do histórico de treinamento de cada gerente de loja. Sabendo qual treinamento de vendas obteve os melhores resultados, a Cartier pôde aplicá-lo onde necessário para melhorar a eficiência.

Em comparação com seus pares médios, profissionais de alto desempenho são 400% mais produtivos . Esse número sobe para 800% para gerentes, desenvolvedores de software e outras funções complexas. Ao identificar as pessoas certas na hora certa para o trabalho certo, uma empresa pode evitar demissões generalizadas que podem acabar demitindo exatamente as pessoas erradas.

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4. Democratizar o acesso a dados e insights

É difícil, senão impossível, melhorar a eficiência se você estiver voando às cegas. Para tomar as decisões certas, as pessoas e os dados de desempenho precisam estar acessíveis, não apenas aos VPs, mas também aos gerentes de linha de frente que tomam decisões importantes de contratação.

É aqui que muitas organizações falham lamentavelmente. Historicamente, os dados da força de trabalho eram guardados com zelo ou então enterrados em planilhas e espalhados por vários sistemas. Mesmo perguntas básicas exigem semanas, às vezes meses, de espera para que os analistas calculem os números. Enquanto isso, os gestores foram obrigados a confiar na intuição para tomar decisões sobre talentos em momentos de urgência.

Tomar decisões melhores exige a democratização dos dados da força de trabalho, preservando a privacidade e a segurança, e é aí que a IA está se mostrando uma bênção. Precisa saber quem são seus melhores funcionários por localização? Quais gerentes são mais eficazes? Como o engajamento dos funcionários se compara aos padrões do setor?

Novas ferramentas de IA unem dados de sistemas distintos, extraindo insights em questão de segundos. Jargões e planilhas complexos são substituídos por explicações em inglês simples. E, assim como um analista humano, as melhores ferramentas fazem sugestões informadas sobre quais próximos passos podem causar o maior impacto.

5. Revise os resultados e adapte em tempo real

Eficiência não é um exercício único. Em um momento em que as empresas enfrentam condições de negócios em rápida mudança (Tarifas? Sem tarifas? Seu palpite é tão bom quanto o meu), o planejamento da força de trabalho não pode ser simplesmente um evento anual.

A melhor abordagem aqui é adotar uma abordagem contínua para avaliar quantos funcionários sua organização precisa para dar suporte ao crescimento, garantir a lucratividade e atingir metas.

Novas ferramentas de análise dinâmica ajudam as empresas a fazer exatamente isso. Ao acompanhar os planos da força de trabalho em relação ao que está acontecendo em campo, elas permitem que a gerência faça ajustes em tempo real para que as previsões estejam constantemente atualizadas. Essas ferramentas também ajudam o RH e o financeiro a se alinharem, revisando os custos planejados, previstos e reais de pessoal, e corrigindo o curso quando necessário.

Outro exemplo real : a Providence Healthcare recentemente se viu analisando a rotatividade em cargos-chave. Usando dados passados ​​para fazer previsões, a empresa conseguiu identificar um grupo de funcionários em que a organização, pelo menos, atingiria o ponto de equilíbrio pagando-lhes mais para permanecerem — e, em alguns casos, até economizaria dinheiro.

Ao usar os custos estimados de rotatividade e calcular o custo para ajustar os salários nos grupos-alvo, a Providence economizou cerca de US$ 6 milhões por ano.

Esses resultados não são incomuns. Adotar uma abordagem mais dinâmica ao planejamento da força de trabalho compensa. Em um estudo , empresas com planejamento robusto da força de trabalho aumentaram a produtividade em até 25% em dois anos.

Para as empresas no atual cenário de negócios imprevisível, melhorar a eficiência da força de trabalho é uma prioridade muito real. Mas simplesmente cortar e queimar pode criar mais problemas do que resolver. Uma abordagem baseada em dados, com alguma ajuda da IA, é um caminho mais seguro para ganhos de eficiência.