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Por que decidi escrever isto

No começo da minha carreira, na AmBev, eu passava a semana hospedado numa cidade do interior, perto da revenda onde trabalhava. Estava tentando me encaixar num molde: ser o vendedor mais duro e disciplinado que eu imaginava que esperavam de mim.

O que me tirou disso não veio da psicologia. Veio do marketing, que eu estudava na época.

Posicionamento tem uma lógica simples: uma marca não tenta ser tudo para todo mundo. Primeiro entende o que realmente tem a oferecer e, então, decide a quem aquilo serve. Percebi que eu estava fazendo exatamente o contrário: tentando me encaixar num perfil sem antes olhar para o que eu tinha de verdade.

A pergunta que o marketing me ensinou a fazer sobre produtos era a que eu não estava fazendo sobre mim: o que aqui é real e para o que isso serve? Conhecer antes de decidir.

Comecei a estudar assessment e o trabalho foi me levando de vendas para algo mais próximo de ajudar pessoas a entender o próprio perfil. Por isso, pedi demissão.

Fui fazer mestrado em psicologia organizacional em Columbia. Foi lá que encontrei a fonte do incômodo que deu origem a esta newsletter. Existe um corpo de evidências bastante sólido sobre comportamento nas organizações: o que prevê desempenho, o que influencia retenção e onde a nossa intuição costuma errar. E ele é muito mais científico do que a fama de “coisas de RH” faz parecer. O problema é a distância entre essa evidência e o que fazemos no dia a dia.

De volta ao Brasil, passei pela consultoria e saí dela com uma constatação: muitas vezes, o relacionamento pesa mais do que o conhecimento. A evidência que contraria pode perder espaço para a opinião que confirma o que o cliente já pensa. É um jogo que recompensa agradar em vez de acertar.

Vi a mesma distorção no RH, e foi o que me levou a empreender em tecnologia.

A aposta era simples: um método científico para tomar decisões sobre pessoas poderia chegar mais longe dentro de uma ferramenta do que na boca de alguém tentando convencer um de cada vez.

O primeiro produto que construímos nasceu dessa ideia: uma bateria de assessments feita para prever desempenho da melhor forma possível, combinando os métodos que a literatura aponta como mais preditivos.

Recrutamento e seleção foi o primeiro terreno, e talvez seja o melhor exemplo da distância que quero discutir aqui.


A distância, num exemplo

A ciência sobre seleção é sólida, mas a prática muitas vezes vai na direção oposta.

Comece pela métrica. O número que mais manda no recrutamento é o SLA: quanto tempo leva para fechar a vaga. Ele existe por um motivo, vaga aberta custa caro. Mas repare no que ele mede: velocidade, não qualidade. Se a pessoa vai performar ou permanecer, o SLA não pergunta.

SLA mede

Velocidade

SLA ignora

Performance

E isso é especialmente caro porque a seleção é o momento de maior alavanca sobre o capital humano. Acertar na entrada custa muito menos do que tentar corrigir o encaixe depois.

O resultado é um desenho de cabeça para baixo: colocamos o menor rigor bem no momento de maior retorno.

Junte isso ao jeito como o perfil da vaga costuma nascer. O gestor descreve, muitas vezes no feeling, quem seria a “pessoa certa”, e o processo corre atrás disso. Quando um método estruturado entra, costuma ser visto como fricção: uma etapa a mais que pode fazer perder candidatos.

O que se vê na prática é quase o contrário. Fora um ou outro que acha que a empresa tinha obrigação de chamá-lo pelo currículo, a maioria dos candidatos prefere ter a chance de mostrar quem é a ser cortada por uma linha de CV. O que se descarta como atrito é, para quase todo mundo, uma oportunidade.

Um exemplo que deixa isso claro: por que o assessment não entra, muitas vezes, já na triagem?

De um lado, temos uma informação quantitativa, escalável e com validade conhecida. Do outro, a leitura de um currículo por um recrutador, que todo mundo sabe prever pior. Ainda assim, escolhemos o currículo. Não porque a informação melhor não esteja disponível, ela está à mão. É uma questão de crença.

Assessment

Informação quantitativa, escalável e com validade conhecida.

vs
Currículo

Leitura de um recrutador, que todo mundo sabe prever pior.

E aqui preciso de uma ressalva, porque é fácil confundir esse argumento com o oposto do que eu penso. Defender método não significa defender mais burocracia, e o RH, convenhamos, já tem fama de sobra nesse quesito.

A requisição de vaga que vira um formulário interminável, onde o gestor precisa detalhar a descrição do cargo linha por linha antes de qualquer coisa andar, não é método. É burocracia se passando por método. E engana justamente por isso: como exige esforço e preenchimento, dá a sensação de rigor. Mas exigir formulário não é o mesmo que exigir evidência. Um mede a paciência do gestor; o outro prevê desempenho.

Método, aliás, costuma pedir menos rigidez, não mais. Se aparecer um candidato muito acima da média, um pouco fora da descrição, pode fazer mais sentido considerá-lo do que escolher alguém perfeitamente aderente ao papel, mas sem potencial.

Boa parte do que chamamos de processo é, no fundo, controle vestido de critério. E controle não prevê nada.


O conceito que fecha a porta

Existe um nome para boa parte dessa resistência: psicologia implícita. É a teoria informal que cada um de nós carrega sobre como as pessoas funcionam, um modelo intuitivo de personalidade e comportamento que usamos o tempo todo, quase sempre sem perceber que é uma teoria.

Uma comparação deixa o problema claro. Ninguém acha que sabe, de cabeça, qual estrutura é necessária para construir uma ponte. Ninguém tem uma teoria intuitiva de como funciona um circuito eletrônico. Mas todo mundo tem uma teoria sobre gente: sobre quem é esforçado e quem não é, quem é inteligente, quem tem alto potencial. A razão é simples. Todos nós somos seres humanos, então todos carregamos, o tempo todo, uma ideia de como os seres humanos funcionam. Ninguém é uma ponte, então ninguém se sente autoridade em pontes. Já em gente, todo mundo se sente.

Ponte
Ninguém se sente autoridade
Circuito
Ninguém tem teoria intuitiva
Gente
Todo mundo se sente

Daí vem o problema na seleção. Se cada gestor sente que já entende de pessoas, um instrumento validado não chega como informação melhor. Chega como burocracia: uma etapa que atrasa o que a intuição, supostamente, já resolveria sozinha. A psicologia implícita não rejeita a evidência porque discorda dela. Ela faz a evidência parecer desnecessária.

Isso aparece o tempo todo, com uma naturalidade que assusta:

Comigo é o seguinte: o candidato senta na minha frente e eu já sei.

Gosto de quem pratica esporte.

Se a pessoa fez tal coisa, para mim já era.

São frases ditas com a confiança de quem enuncia um fato, quando estão enunciando um palpite.

Por isso o obstáculo quase nunca é a falta de dados, mas a convicção de que eles não são necessários. Os dados podem ser produzidos, inclusive com estudos de validação usando os próprios números da empresa, conectando perfil a desempenho, retenção e outros resultados.

Mas antes de convencer alguém com dados, é preciso vencer a crença de que já sabemos o suficiente sem eles.


O que esta newsletter se propõe

A distância que me interessa não é entre o RH e alguma perfeição impossível. É entre o que já se sabe sobre pessoas nas organizações e o que se decide, na prática, na hora de contratar, promover, desenvolver e demitir.

É uma distância larga e, na maior parte do tempo, invisível, porque a intuição que a mantém aberta, por dentro, parece experiência.

Escrevo há dez anos vendo essa distância de perto. E cada vez mais acho que ela pode ser menor do que parece, se pararmos de tratar intuição como evidência e começarmos a usar o que a ciência sobre pessoas já tem a oferecer.

Esse tipo de conteúdo, sério e aplicável, ainda é raro em português. E é essa lacuna que quero preencher.

A cada duas semanas

1
Uma tese
2
Uma referência que vale conhecer
3
Uma observação sobre o momento

Sem promessas de transformação, e sem deixar o adjetivo fazer o trabalho que deveria ser do raciocínio.


A referência

O ponto de partida sobre recrutamento e seleção é o trabalho de Schmidt e Hunter (1998), que organizou o quanto diferentes métodos de seleção conseguem prever o desempenho no trabalho. A principal contribuição para a prática é simples: métodos estruturados preveem melhor do que a leitura de currículo e do que a impressão de uma conversa informal.

Mas parar em 1998 seria contar só metade da história. Uma reanálise de Sackett, Zhang, Berry e Lievens (2022) revisou os números ao corrigir um problema estatístico dos estudos anteriores. A entrevista estruturada ganhou força na comparação, enquanto a validade dos testes cognitivos ficou mais modesta do que a cifra que se repetia havia décadas, ainda que continuem entre os métodos mais fortes.

E a discussão continua. Numa sessão da SIOP, em 2023, ouvi Michael Campion lembrar que comparar métodos também exige considerar a qualidade dos estudos que sustentam cada um: a base de evidências não é igualmente robusta para todos. Vale uma palavra sobre a SIOP para quem nunca ouviu falar dela: é a principal associação de psicologia organizacional do mundo, dedicada a aproximar ciência e prática. Sou membro desde 2013 e não perdi um congresso anual desde então.

E isso é, na verdade, o mais interessante. A ciência de pessoas não é uma tabela que se fecha de uma vez. Ela revisa, discute e corrige os próprios números. Mesmo assim, a conclusão de fundo continua de pé: métodos estruturados preveem melhor do que a intuição. É essa diferença que separa uma conclusão científica de um palpite.


Nota do momento

De tempos em tempos aparece uma ferramenta de IA prometendo resolver a seleção: agentes que entrevistam por vídeo ou por mensagem, que leem currículos em segundos e devolvem um ranking de candidatos. O discurso de venda é quase sempre o mesmo: tirar o viés humano da decisão.

Vale perguntar em cima de quê essas ferramentas aprenderam. Boa parte é treinada no histórico da própria empresa: quem foi chamado para entrevista no passado vira a definição de “bom candidato”. Aí o sistema aprende o padrão antigo, vieses inclusive, e passa a repeti-lo em escala, agora com uma cara de objetividade. O viés não sumiu foi automatizado. E o viés automatizado é mais difícil de corrigir que o humano, porque some da vista e ainda ganha o ar de neutro que todo número tem.

Não é uma objeção à IA na seleção. Ela pode padronizar etapas, reduzir inconsistências e trazer ganhos reais. É uma objeção ao critério.

A ferramenta só melhora a decisão se estiver apoiada em algo mais confiável que o histórico da própria empresa: evidências sobre o que prevê desempenho e, idealmente, uma validação feita com os dados daquela organização.

A tecnologia nunca foi o problema.
O problema é automatizar a intuição e chamar isso de ciência.