Medir competências na era do trabalho ágil 

A perspetiva sobre a capacidade da força de trabalho ajuda os líderes a identificar desafios de produtividade e a fazer fluir de forma eficiente talentos com as competências certas (ou competências críticas para desenvolver) para as oportunidades certas. No entanto, menos de metade (47%) dos funcionários dizem hoje que os seus gestores compreendem as suas competências atuais.^[1] Além disso, 48% das empresas não consideram perspetivas de competências para percursos de carreira e mobilidade de talentos.^[2]

Estas competências existem, em parte, devido a opiniões diferentes relativamente às abordagens à medição de competências. Por um lado, os líderes de tecnologia de RH estão otimistas sobre o poder da IA (e especificamente inferências de competências) para fornecer competências em escala. Por outro lado, os profissionais de avaliação, que há muito confiam em testes objetivos certificados para medir as competências de um indivíduo, levantam preocupações sobre a adequação de usar inferências de competências baseadas em IA para informar decisões de remuneração, movimentos de sucessão ou atribuição de projetos especiais – porque as perceções são frequentemente inferidas de experiências passadas, empregos anteriores ou outras fontes de dados e podem não ser verificadas. Estes profissionais questionam a conveniência de tomar decisões de talento com base apenas nesses dados.

Embora ambos os argumentos tenham mérito, este debate saudável relativamente à melhor abordagem para construir perspetivas de competências contribuiu para uma falta de consistência na medição de competências, aumentando a confusão em torno de como combinar diferentes tipos de perspetivas de talento para melhorar a tomada de decisões.

Atualmente, apenas 9% das empresas estão a tirar partido da tecnologia para inferir competências.^[3] E a maioria das pessoas considera que as suas abordagens para compreender as competências estão abaixo do nível base. Isto torna difícil obter uma imagem clara das competências em todas as populações de funcionários e tipos de trabalho – e muitas vezes ainda mais difícil comparar dados entre grupos de talentos internos e externos. A agilidade também sofre, com apenas 27% dos executivos a concordarem fortemente que os seus modelos de força de trabalho são suficientemente ágeis para mudar talentos de uma área do seu negócio para outra.^[4] O desafio torna-se ainda mais premente com a crescente necessidade de dados sólidos e perspetivas de confiança, à medida que as empresas começam a trabalhar de formas mais ágeis que requerem a construção de competências no fluxo de trabalho. Considere, por exemplo, como a IA impulsiona a necessidade de requalificação mais rápida devido à diminuição do prazo de validade das competências técnicas. Ou o facto de os colaboradores estarem à procura de uma maior mobilidade de carreira interna em busca da progressão.

Tal como se verifica, a maioria das empresas mede as competências com base no cargo atual (71%) ou na identificação do gestor (68%) e quase metade (49%) utiliza a auto-comunicação do funcionário.^[5] O nivelamento até a 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 existe uma solução para melhorar a agilidade ou produtividade, podemos tomar melhores decisões de pessoas e negócios quando tivermos as ideias certas disponíveis no momento certo. 

Como parte de uma estratégia mais ampla de perspetivas de talento, qualquer método de avaliação de competências permite uma maior compreensão das capacidades e potencial dos funcionários, bem como das suas preferências, motivações e aspirações de carreira. Os dados recolhidos podem informar os talentos, as experiências e a aprendizagem necessárias para ajudar a desbloquear uma maior agilidade — não apenas hoje, mas também amanhã. A avaliação com base em dados permite-nos identificar áreas para reformulação do trabalho onde não existem competências suficientes. Também pode informar o planeamento estratégico da força de trabalho ajudando os líderes a identificar potenciais obstáculos e áreas onde a estratégia atual não irá fornecer as competências necessárias para as exigências comerciais projetadas.

Tomar melhores decisões de talento exige uma estratégia de medição de competências multifacetada e flexível para orientar e reger os dados de competências em toda a empresa — com diretrizes claras sobre como estes dados são usados e implementados:

Embora cada método de recolha de dados de competências tenha os seus respetivos méritos, os métodos também podem ser combinados para pintar um quadro de competências mais completo que fortalece a tomada de decisões de talentos e pode informar melhor a estratégia de negócios.

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

As competências inferidas podem ser identificadas por software baseado em IA que “marca” competências para um indivíduo, raspando e interpretando dados existentes. Muitas vezes, existem duas camadas para este método:

Dados raspados iniciais de:

• Histórico de empregos
• Currículo/CV ou perfil profissional (por exemplo, LinkedIn)
• Perfis pessoais    

E melhorado 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 empresarial e de colaboração, incluindo plataformas de gestão de relações com clientes, software de projetos e e-mails/chat  

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

Neste método, o funcionário e/ou o seu gestor (e possivelmente os seus pares) classificam a proficiência de competências do funcionário. Esta classificação baseia-se normalmente nas competências essenciais para a função atual ou futura. Os dados de competências classificadas fornecem maior rigor do que as competências inferidas para compreender o conjunto de competências de um funcionário e os níveis de proficiência atuais em comparação com as expetativas do trabalho. Alguns empregadores combinam as pontuações de proficiência inferidas pela IA com as proficiências de competências autoclassificadas e/ou de gestão para melhorar a “precisão direcional” (em vez de esperar um alinhamento exato).

As competências validadas ajudam as organizações a compreender o potencial de competências e o desempenho dos funcionários através de medidas rigorosamente desenvolvidas e validadas. As medidas de potencial de competências validadas são normalmente utilizadas ao avaliar competências comportamentais em vez de técnicas. Fornecem uma compreensão das preferências e tendências comportamentais de um indivíduo, bem como quão disposto e rapidamente um indivíduo aprende. 

As medidas de demonstração de competências validadas proporcionam a oportunidade para os indivíduos demonstrarem ativamente um conjunto de competências num ambiente de trabalho simulado ou real, como um exame no local de trabalho (virtual ou presencial). Normalmente, as competências técnicas tendem a ser medidas utilizando este método.  

Em ambos os métodos de competências avaliados e demonstrados, a proficiência é determinada comparando os resultados do indivíduo com o mercado mais amplo (seja a um nível de indústria ou de família de trabalho a uma escala regional ou global). 

A medição eficaz das competências é uma peça chave do puzzle de perspetivas de talento. Com um plano estratégico implementado, pode desfrutar de uma visão geral da capacidade da força de trabalho enquanto trabalha com indivíduos para criar aprendizagem personalizada e percursos de carreira com base em competências críticas para o negócio. Isto também estabelece uma base firme para IA adicional para ajudar na personalização, incentivo e coaching, juntamente com uma maior clareza para apoiar a validade e ética das suas decisões. Executar uma estratégia clara de medição de competências permite uma melhor correspondência do trabalho com as competências e motivações dos indivíduos, pode alimentar modelos ágeis de fluxo para o trabalho e irá melhorar a precisão de todas as decisões de talento, incluindo o planeamento estratégico da força de trabalho. 

Atrair e reter talentos de topo num ambiente macro ágil é crucial para o sucesso e uma estratégia de medição de competências considerada é essencial para se manter à frente do jogo. Estas são competências fundamentais para os RH e líderes dominarem. Afinal, são os seus colaboradores que dão ao seu negócio uma vantagem competitiva.

[1] Estudo Global de Tendências de Talentos 2024 da Mercer.

[2] Dados do Inquérito de Gestão de Talentos 2024 da Mercer.

[3] Dados do Inquérito Instantâneo de Competências 2024 da Mercer.

[4] Estudo de Tendências Globais de Talentos 2024 da Mercer.

[5] Dados do Inquérito Instantâneo de Competências 2024 da Mercer.