Medir habilidades na era do trabalho ágil 

A percepção sobre a capacidade da força de trabalho ajuda os líderes a identificar desafios de produtividade e direcionar talentos com eficiência com as habilidades certas (ou habilidades críticas para desenvolver) para as oportunidades certas. No entanto, menos da metade (47%) dos funcionários hoje dizem que seus gerentes entendem suas habilidades atuais.^[1] Além disso, 48% das empresas não consideram percepções de habilidades para trajetória de carreira e mobilidade de talentos.^[2]

Essas habilidades “buraco negro” existem, em parte, devido a opiniões diferentes sobre as abordagens para a medição de habilidades. Por um lado, os líderes de tecnologia de RH estão otimistas com o poder da IA (e especificamente inferências de habilidades) para fornecer habilidades em escala. Por outro lado, os profissionais de avaliação, que há muito tempo confiam em testes objetivos certificados para medir as habilidades de um indivíduo, levantam preocupações sobre a adequação do uso de inferências de habilidades baseadas em IA para informar decisões salariais, movimentos de sucessão ou atribuição de projetos especiais, porque as percepções geralmente são inferidas a partir de experiências passadas, trabalhos anteriores ou outras fontes de dados e podem não ser verificadas. Esses profissionais questionam a aconselhabilidade de participar totalmente e tomar decisões de talentos com base apenas nesses dados.

Embora ambos os argumentos tenham mérito, esse debate saudável sobre a melhor abordagem para construir percepções de habilidades contribuiu para a falta de consistência na medição de habilidades, aumentando a confusão sobre como combinar diferentes tipos de percepções de talentos para melhorar a tomada de decisões.

Hoje, apenas 9% das empresas estão aproveitando a tecnologia para inferir habilidades.^[3] E, mais anedotamente, considere suas abordagens para entender as habilidades abaixo do esperado. Isso dificulta a obtenção de uma imagem clara das habilidades entre as populações de funcionários e tipos de trabalho e, muitas vezes, é ainda mais difícil comparar dados entre grupos de talentos internos e externos. A agilidade também sofre, com apenas 27% dos executivos concordando fortemente que seus modelos de força de trabalho são ágeis o suficiente para mudar o talento de uma área de seus negócios para outra.^[4] O desafio se torna ainda mais urgente com a crescente necessidade de dados sólidos e insights confiáveis à medida que as empresas começam a trabalhar de maneiras mais ágeis que exigem a construção de habilidades no fluxo de trabalho. Considere, por exemplo, como a IA impulsiona a necessidade de uma qualificação mais rápida devido à diminuição do prazo de validade das habilidades técnicas. Ou o fato de que os funcionários estão buscando maior mobilidade de carreira interna em busca de progressão.

Como está, a maioria das empresas mede as habilidades com base na identificação do cargo atual (71%) ou do gerente (68%) e quase metade (49%) usa a auto-relato de funcionários.^[5] O nivelamento até o Workforce 2.0, onde a capacidade humana é desbloqueada por meio de uma maior equipe homem-máquina, dependerá da implantação dos métodos de medição de habilidades mais apropriados no momento mais apropriado. Embora aceitemos que não há uma solução prateada para melhorar a agilidade ou a produtividade, podemos tomar melhores decisões de pessoas e negócios quando temos as percepções certas disponíveis no momento certo. 

Como parte de uma estratégia mais ampla de percepções de talento, qualquer método de avaliação de habilidades permite uma maior compreensão das capacidades e potencial dos funcionários, bem como suas preferências, motivações e aspirações de carreira. Os dados coletados podem informar as mudanças de talentos, experiências e aprendizado necessários para ajudar a desbloquear maior agilidade, não apenas hoje, mas também amanhã. A avaliação baseada em dados nos permite identificar áreas para redesenho do trabalho onde existem habilidades insuficientes. Também pode informar o planejamento estratégico da força de trabalho, ajudando os líderes a identificar possíveis gargalos e áreas onde a estratégia atual não fornecerá as habilidades necessárias para as demandas de negócios projetadas.

Tomar melhores decisões de talentos exige uma estratégia de medição de habilidades multifacetada e flexível para orientar e governar os dados de habilidades em toda a empresa, com diretrizes claras sobre como esses dados são usados e implantados:

Embora cada método de coleta de dados de habilidades tenha seus respectivos méritos, os métodos também podem ser combinados para pintar um quadro de habilidades mais completo que fortaleça a tomada de decisões de talentos e possa informar melhor a estratégia de negócios.

A estratégia de medição de habilidades de uma organização e o resultado pretendido determinarão quando e como cada método é usado. Com base em nossa experiência com a implementação de organizações capacitadas por habilidades, fornecemos uma visão geral abaixo de como fazer o melhor uso de cada abordagem:

As habilidades inferidas podem ser identificadas por software baseado em IA que “marca” as habilidades para um indivíduo, raspando e interpretando os dados existentes. Muitas vezes, há duas camadas para esse método:

Dados iniciais raspados de:

• Histórico do trabalho
• Currículo/CV ou perfil profissional do cargo (por exemplo, LinkedIn)
• Perfis pessoais    

E aprimorado por:

• Dados estáticos capturados em software de gestão de capital humano ou outros sistemas
• Dados dinâmicos de RH de programas de aprendizagem, desempenho e reconhecimento
• Dados não estruturados de software de negócios e colaboração, incluindo plataformas de gestão de relacionamento com o cliente, software de projeto e e-mails/bate-papo  

Alguns modelos líderes também estão tentando inferir o nível de proficiência associado a uma habilidade, mas as capacidades atuais ainda estão em sua infância. Em vez disso, a maioria dos empregadores usa o método de habilidades classificadas (descrito em #2 abaixo) para indicar o nível de proficiência.

Nesse método, o funcionário e/ou seu gerente (e possivelmente seus colegas) classificam a proficiência de habilidade do funcionário. Essa classificação normalmente se baseia em quais habilidades são essenciais para a função atual ou futura. Os dados de habilidades classificadas fornecem maior rigor do que as habilidades inferidas na compreensão do conjunto de habilidades de um funcionário e dos níveis de proficiência atuais em comparação com as expectativas do cargo. Alguns empregadores combinam pontuações de proficiência inferidas pela IA com as proficiências de habilidades autoclassificadas e/ou classificadas pelo gerente para melhorar a “precisão direcional” (em vez de esperar alinhamento exato).

Habilidades validadas ajudam as organizações a entender o potencial de habilidades e o desempenho dos funcionários por meio de medidas validadas e rigorosamente desenvolvidas. Medidas de potencial de habilidades validadas são normalmente usadas ao avaliar habilidades comportamentais e não técnicas. Eles fornecem uma compreensão das preferências e tendências comportamentais de um indivíduo, bem como o quanto um indivíduo aprende de forma disposta e rápida. 

Medidas validadas de demonstração de habilidades oferecem a oportunidade para as pessoas demonstrarem ativamente um conjunto de habilidades em um ambiente de trabalho simulado ou real, como um exame no local de trabalho (virtual ou presencial). Normalmente, as habilidades técnicas tendem a ser medidas usando esse método.  

Em ambos os métodos de habilidades avaliadas e demonstradas, a proficiência é determinada comparando os resultados do indivíduo com o mercado mais amplo (seja no nível do setor ou da família de cargos em escala regional ou global). 

Medir as habilidades de forma eficaz é uma peça fundamental do quebra-cabeça das percepções de talento. Com um plano estratégico em vigor, você pode desfrutar de uma visão panorâmica da capacidade da força de trabalho enquanto trabalha com indivíduos para criar aprendizagem personalizada e caminhos de carreira com base em habilidades críticas para os negócios. Isso também estabelece uma base sólida para IA adicional para ajudar na personalização, nudging e coaching, juntamente com maior clareza para apoiar a validade e a ética de suas decisões. Executar uma estratégia clara de medição de habilidades permite uma melhor correspondência do trabalho com as habilidades e motivações dos indivíduos, pode alimentar modelos ágeis de fluxo para trabalho e melhorará a precisão de todas as decisões de talentos, incluindo o planejamento estratégico da força de trabalho. 

Atrair e reter os melhores talentos em um ambiente macro ágil é crucial para o sucesso, e uma estratégia de medição de habilidades considerada é essencial para ficar à frente do jogo. Essas são competências essenciais para o RH e os líderes dominarem. Afinal, é o seu pessoal que dá à sua empresa uma vantagem competitiva.

[1] Estudo de tendências globais de talentos da Mercer em 2024.

[2] Dados da Pesquisa de Gestão de Talentos de 2024 da Mercer.

[3] Dados da pesquisa de opinião sobre habilidades de 2024 da Mercer.

[4] Estudo de tendências globais de talentos da Mercer em 2024.

[5] Dados da pesquisa de opinião sobre habilidades de 2024 da Mercer.